ИИ на пит-стопе в Формуле-1

Формула-1 (F1) — один из самых высокотехнологичных видов спорта в мире. Автомобили, достигающие оглушительной скорости 370 км/ч и совершающие двухсекундные пит-стопы, требуют самых инновационных инженерных решений. F1 — это не только гонщики и автомобили, но и стратегии, создаваемые членами пит-команды, анализирующими гонку.

Во время гонки задействованы различные технологии, и ИИ становится одним из самых важных инструментов, имеющихся в распоряжении пит-команды. Давайте подробнее рассмотрим, где именно ИИ используется в Формуле-1.

Компьютерное зрение на Гран-при Абу-Даби 2023 

Когда все четыре колеса болида F1 выходят за пределы трассы, это считается нарушением границ трассы. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA) проверяет эти нарушения, и на основании результатов выносятся штрафы. 

Каждую гонку необходимо обрабатывать сотни нарушений. Во время Гран-при Австрии 2023 года всего четыре человека обработали около 1200 потенциальных нарушений границ трассы. В последующих гонках, несмотря на увеличение числа людей, работающих над проверкой нарушений границ трассы, этого оказалось недостаточно.

‍

‍

‍

Итак, на Гран-при Абу-Даби 2023 года FIA обратилась к компьютерному зрению. Они используют анализ формы для определения края трассы и вычисления количества пикселей, выходящих за эту линию. Этот уровень системы предназначен для исключения случаев, когда вмешательство человека явно не требуется. Это позволяет FIA сосредоточиться на случаях, которые действительно требуют их внимания.

Повышение вовлеченности фанатов с помощью AI-аналитики

Семьдесят один процент спортивных специалистов считают, что вовлечение болельщиков имеет жизненно важное значение для достижения их целей. Когда люди чувствуют эмоциональную связь со спортом, они продолжают возвращаться, и это помогает индустрии получать доход.

Гоночный уик-энд включает в себя нечто большее, чем просто боление за любимую команду. Amazon Web Services (AWS) объединилась с F1, чтобы предоставить глубокое понимание решений, принимаемых за доли секунды, и продемонстрировать результаты с помощью подробной статистики. Они могут это сделать, анализируя около 70 лет гоночных данных, хранящихся в Amazon S3. Помимо исторических данных, модели машинного обучения могут анализировать данные, собранные с более чем 300 датчиков с каждого автомобиля F1. Речь идет о более чем 1,1 миллиона точек данных в секунду! 

Вполне естественно, что генеральный директор Oracle Red Bull Racing, Кристиан Хорнер, считает, что «Данные — это жизненная сила команды. Каждый элемент производительности — как мы проводим гонку, как разрабатываем автомобиль, как выбираем и анализируем водителей — все это основано на данных». Давайте рассмотрим некоторые статистические данные, которые могут выдавать эти системы:

• Прогноз битвы: прогноз битвы предскажет, сколько кругов осталось до того, как преследующая машина окажется в пределах ‘зоны поражения’ машины, идущей впереди. Прогнозы делаются с использованием данных из истории трассы и прогнозируемого темпа водителя.
  ‍
• Битва пит-стопов: она предоставляет фанатам дополнительную информацию о том, как оценить, насколько успешна стратегия каждого гонщика, и их результаты в режиме реального времени. Болельщики также могут отслеживать незначительные изменения в стратегии, внесенные гонщиками, и видеть их влияние на результат.
  ‍
• Преимущество на трассе: предоставляет болельщикам и комментаторам представление о том, где и как гонщик доминирует над своими соперниками на трассе.
  ‍
• Оценки производительности автомобилей: эта информация позволяет фанатам выделить конкретный автомобиль и сравнить его производительность с другими автомобилями. Сравнения основаны на производительности в поворотах (насколько хорошо автомобиль поддерживает скорость, стабильность и управляемость при поворотах или навигации по кривым), производительности на прямой (возможности автомобиля по ускорению и максимальной скорости на прямых участках) и управляемости автомобиля (общая легкость и отзывчивость управления транспортным средством, включая рулевое управление, торможение и маневрирование).

‍

Сим-рейсинг с использованием ИИ

Симуляционные гонки, или сим-рейсинг, - это виртуальный опыт гонок F1. Он часто используется для того, чтобы помочь водителям лучше ознакомиться с гоночной трассой и улучшить свои гоночные навыки, не рискуя получить травмы или повредить автомобили. Благодаря внедрению ИИ в сим-рейсинг команды могут моделировать динамические гоночные условия, характеристики автомобиля при различных настройках и даже поведение конкурентов на трассе. 

Физические движки могут точно моделировать поведение автомобиля. Они учитывают такие факторы, как аэродинамика, сцепление шин и настройки подвески. Между тем, данные как реальных гонок, так и симуляций постоянно анализируются для уточнения стратегий и улучшения производительности. Конфигурации сим-рейсинга могут варьироваться от базовых установок с рулем и педалями до полномасштабных симуляторов, которые включают платформы движения, VR-гарнитуры и подробные копии кабин автомобилей F1.

‍

‍

Команды F1 и новаторы в области ИИ: союз, заключенный на трассе

Некоторые из ведущих команд F1 активно используют AI и даже имеют AI-компании, подписанные в качестве своих официальных спонсоров. Давайте быстро рассмотрим некоторые из этих партнерств и ценность, которую они приносят. 

Mercedes и G42

G42 — ведущая компания в области ИИ и облачных вычислений, базирующаяся в ОАЭ. Она является официальным спонсором команды Mercedes-AMG PETRONAS F1. G42 оснащает команду передовыми возможностями анализа данных и машинного обучения. Благодаря поддержке G42 команда может обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени и извлекать ценную информацию для принятия решений на основе данных. Например, алгоритмы ИИ G42 могут анализировать данные телеметрии для оптимизации настроек автомобиля для конкретных трасс, повышая производительность за счет точной настройки аэродинамики, давления в шинах и запаса топлива.

‍

‍

Red Bull и Oracle

Команда Red Bull Racing использует ИИ для оптимизации расхода топлива, что помогает им оптимизировать использование топлива и, следовательно, ехать быстрее и дольше, что может быть решающим фактором в победе в гонках. Эта команда Формулы-1 выиграла чемпионат Drivers’ Championship 2023 и Constructors' Championship в рекордном сезоне. Команда полагается на Oracle Cloud для управления стратегией гонок, разработкой двигателей, моделированием гонок, взаимодействием с болельщиками и многим другим.

‍

Ferrari и AWS

Amazon Web Services (AWS) является одним из официальных спонсоров команды Scuderia Ferrari F1. Команда Scuderia Ferrari создала виртуальный датчик скорости относительно земли, используя (AI) и машинное обучение через Amazon SageMaker. Они смогли предоставить своим инженерам более быстрые и надежные данные. Команда смогла уменьшить вес автомобиля, что является критическим фактором в спорте, где важен даже грамм. Они также использовали AWS для разработки моделей машинного обучения, основанных на теории игр, для анализа переменных в стратегии гонки.

‍

‍

‍

Что мы видим в этом сезоне?

Сезон 2024 года начался в марте с Гран-при Бахрейна. Мы прошли всего четыре гонки, но это было захватывающее начало сезона. С самого начала мы видим новые инновации в области ИИ, дебютирующие в этом сезоне.

Начнем с стремления приблизить болельщиков к событиям. Это привело к появлению новых ракурсов камеры. Команда F1 по телетрансляциям тесно сотрудничает с Aston Martin для разработки камеры заднего света. Идея состоит в том, чтобы предоставить нам вид прямо с задней части автомобиля, запечатлевая интенсивность гонки так, как мы еще не видели. Искусственный интеллект помогает обеспечить четкость и ясность этих изображений, корректируя фокус и экспозицию в режиме реального времени, чтобы справиться с проблемами скорости и изменяющихся условий освещения.

Что касается трансляций, то здесь также есть новая обновленная система повторов, работающая на основе ИИ. Эта система ИИ может мгновенно сортировать отснятый материал, чтобы выделить ключевые моменты, гарантируя, что фанаты не пропустят ни одного действия. Она даже может создавать замедленные повторы из обычного материала, добавляя новый уровень глубины в процесс просмотра.

Также много говорят о потенциальном использовании дронов для съемки прямых трансляций, вдохновленных вирусным кадром от первого лица (FPV) с Максом Ферстаппеном на тестовом круге. Еще предстоит преодолеть препятствия, связанные с безопасностью. Но возможность включения кадров с дронов в будущем очень интересна. Речь идет о поиске новых способов донести до зрителей дома острые ощущения от гонки.

‍

‍

Говоря об острых ощущениях, аудиосоставляющая трансляции также будет модернизирована. Цель этого обновления - создать у зрителей ощущение присутствия на трассе, чтобы они были окружены ревом двигателей. Алгоритмы искусственного интеллекта используются для точной настройки захвата и обработки звука, чтобы звук трансляции был захватывающим, но не шумным. Мы хотим слышать, как разгоняются двигатели, но при этом иметь возможность наслаждаться гонкой без излишней громкости.

Пересекая финишную черту

Хотя ИИ может быть полезным инструментом, он не может заменить водителей и команду механиков с многолетним опытом и талантом. Тем не менее, будет интересно посмотреть, как ИИ повлияет на Формулу-1 в будущем. Более продвинутые технологии означают более обоснованные решения на трассе, что приведет к потрясающим битвам за клетчатый флаг!

Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Посетите страницы наших решений, чтобы увидеть, как ИИ применяется в таких областях, как производство и сельское хозяйство.