ИИ на пит-стопе Formula One

Формула-1 (F1) — один из самых высокотехнологичных видов спорта в мире. Болиды развивают оглушительную скорость 230 миль в час, а пит-стопы занимают всего две секунды — поэтому здесь необходимы самые инновационные инженерные решения. В F1 важны не только гонщики и болиды, но и стратегии, которые разрабатывают анализирующие гонку сотрудники команды на пит-лейне.

Во время гонок используются самые разные технологии, и ИИ становится одним из важнейших инструментов в распоряжении команды на пит-лейне. Давай разберёмся, где именно в F1 применяют ИИ.

Компьютерное зрение на Гран-при Абу-Даби 2023 года#

Если все четыре колеса болида F1 оказываются за пределами трассы, это считается нарушением ограничений трассы. Международная автомобильная федерация (FIA) проверяет такие нарушения, а наказания назначаются по результатам проверки.

На каждой гонке приходится обрабатывать сотни нарушений. Во время Гран-при Австрии 2023 года всего четыре человека обработали около 1 200 потенциальных нарушений ограничений трассы. На следующих гонках, несмотря на увеличение числа сотрудников, проверявших такие нарушения, этого оказалось недостаточно.

Рис. 1. Белая линия на изображении выше обозначает край трассы.

Поэтому на Гран-при Абу-Даби 2023 года FIA обратилась к компьютерному зрению. Для определения края трассы и подсчёта пикселей, выходящих за эту линию, используется анализ формы. Этот уровень системы позволит исключать случаи, когда вмешательство человека явно не требуется. Так FIA сможет сосредоточиться на ситуациях, действительно требующих внимания.

Повышение вовлечённости болельщиков с помощью аналитики ИИ#

Семьдесят один процент специалистов в сфере спорта считают, что вовлечённость болельщиков крайне важна для достижения целей. Когда у людей возникает эмоциональная связь со спортом, они возвращаются снова, что помогает отрасли получать доход.

Гоночный уикенд — это не только болеть за любимую команду. Amazon Web Services (AWS) сотрудничает с F1, предоставляя подробную статистику для анализа решений, принимаемых за доли секунды, и выступлений гонщиков. Для этого компания анализирует около 70 лет гоночных данных, хранящихся в Amazon S3. Помимо исторических данных, модели машинного обучения могут анализировать данные более чем с 300 датчиков на каждом болиде F1 — это свыше 1,1 миллиона точек данных в секунду.

Неудивительно, что генеральный директор Oracle Red Bull Racing Кристиан Хорнер считает: «Данные — основа команды. Все аспекты нашей работы — как мы проводим гонки, разрабатываем болиды, выбираем и анализируем гонщиков — зависят от данных». Посмотрим, какую статистику могут предоставлять эти системы:

• Прогноз борьбы: прогноз показывает, сколько кругов потребуется преследующему болиду, чтобы оказаться на дистанции атаки от впереди идущего болида. Для расчётов используются данные о трассе и прогнозируемом темпе гонщика.
• Тактическая борьба на пит-стопах: система помогает болельщикам оценить успешность стратегии каждого гонщика и её результаты в реальном времени. Болельщики также могут отслеживать небольшие изменения тактики гонщиков и видеть, как они влияют на итог.
• Доминирование на трассе: эта функция помогает болельщикам и комментаторам понять, где и как гонщик превосходит соперников на трассе.
• Оценки эффективности болидов: эта аналитика позволяет выбрать конкретный болид и сравнить его эффективность с другими. Сравнение учитывает эффективность прохождения поворотов (насколько хорошо болид сохраняет скорость, устойчивость и управляемость при поворотах и прохождении виражей), эффективность на прямых (разгон и максимальную скорость болида на прямых участках) и управляемость болида (насколько легко и точно им управлять, включая руление, торможение и маневрирование).

Рис. 2. Пример визуализации доминирования на трассе, доступной болельщикам.

Симрейсинг с поддержкой ИИ#

Симуляторные гонки, или симрейсинг, — это виртуальный вариант гонок F1. Их часто используют, чтобы гонщики лучше изучили трассу и повысили своё мастерство без риска травм или повреждения болидов. Внедрение ИИ в симрейсинг позволяет командам моделировать динамичные условия гонок, поведение болидов при разных настройках и даже поведение соперников на трассе.

Физические движки могут точно моделировать поведение болида с учётом таких факторов, как аэродинамика, сцепление шин и настройки подвески. Тем временем данные реальных гонок и симуляций постоянно анализируются для уточнения стратегий и повышения эффективности. Комплекты для симрейсинга варьируются от простых — с рулём и педалями — до полноразмерных симуляторов с подвижными платформами, шлемами VR и детализированными копиями кокпитов болидов F1.

Рис. 3. Макс Ферстаппен, гонщик Формулы-1, участвует в симрейсинге. (Источник: shop.gperformance.eu)

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

Некоторые из ведущих команд F1 активно используют ИИ и даже привлекают компании, работающие в этой области, в качестве официальных спонсоров. Кратко рассмотрим несколько таких партнёрств и их преимущества.

Mercedes и G42#

G42 — ведущая компания в области ИИ и облачных вычислений из ОАЭ. Она выступает официальным спонсором команды Mercedes-AMG PETRONAS F1. G42 предоставляет команде передовые средства анализа данных и машинного обучения. Благодаря поддержке G42 команда может обрабатывать огромные объёмы данных в реальном времени и извлекать ценные сведения для принятия решений на основе данных. Например, алгоритмы ИИ G42 анализируют телеметрию и оптимизируют настройки болида для конкретных трасс, улучшая его характеристики за счёт точной настройки аэродинамики, давления в шинах и объёма топлива.

Рис. 4. G42 — официальный партнёр Mercedes-AMG F1.

Red Bull и Oracle#

Команда Red Bull Racing использует ИИ для оптимизации расхода топлива, помогая своим болидами дольше ехать быстрее, что может стать решающим фактором в гонке. Эта команда Формулы-1 выиграла чемпионаты среди пилотов и конструкторов в 2023 году, установив рекорд сезона. Команда использует Oracle Cloud для разработки гоночной стратегии и двигателей, симуляционных гонок, взаимодействия с болельщиками и других задач.

Рис. 5. Команду Red Bull Racing спонсирует Oracle.

Ferrari и AWS#

Amazon Web Services (AWS) — один из официальных спонсоров команды Scuderia Ferrari F1. Команда Scuderia Ferrari создала виртуальный датчик путевой скорости с помощью ИИ и машинного обучения на Amazon SageMaker, чтобы быстрее и надёжнее предоставлять данные своим инженерам. Команде удалось снизить массу болида — важный фактор в спорте, где имеет значение каждый грамм. Кроме того, команда использовала AWS для разработки моделей машинного обучения на основе теории игр, чтобы анализировать переменные гоночной стратегии.

Рис. 6. Команду Scuderia Ferrari F1 поддерживает AWS (thelastcorner.it).

Что мы увидим в этом сезоне?#

Сезон 2024 года начался в марте с Гран-при Бахрейна. Пока прошло всего четыре гонки, но сезон начался захватывающе. С самого старта мы видим, как в этом сезоне дебютируют новые инновации в области ИИ.

Начнём с того, как организаторы стремятся приблизить болельщиков к событиям на трассе. Это привело к появлению новых ракурсов съёмки. Команда, отвечающая за трансляции F1, тесно сотрудничает с Aston Martin, чтобы разработать камеру заднего фонаря. Она позволит нам увидеть гонку прямо с задней части автомобиля и передать её накал так, как раньше не удавалось. ИИ помогает получать чёткие и ясные изображения: он в реальном времени регулирует фокус и экспозицию, справляясь с высокой скоростью и меняющимися условиями освещения.

В трансляциях также появилась полностью обновлённая система повторов на базе ИИ. Она мгновенно просматривает записи и выделяет ключевые моменты, чтобы болельщики не пропустили ничего важного. Система даже умеет создавать замедленные повторы из обычных записей, добавляя новый уровень глубины просмотру.

Также много говорят о потенциальном использовании дронов для съёмки гонок в прямом эфире. Идею вдохновил ставший вирусным кадр с видом от первого лица (FPV), на котором Макс Ферстаппен проходит тестовый круг. Вопросы безопасности пока остаются нерешёнными. Но возможность включать кадры с дронов в будущие трансляции выглядит захватывающе. Всё дело в поиске новых способов передать зрителям дома азарт гонки.

Рис. 7. Самый быстрый кадр F1.

Звук трансляции тоже готовят к обновлению, чтобы усилить азарт. Цель — создать у зрителей ощущение, будто они находятся прямо на трассе и со всех сторон слышат рёв двигателей. Алгоритмы ИИ используют для тонкой настройки записи и обработки звука, чтобы трансляция полностью погружала в происходящее, но не была шумной. Мы хотим слышать, как двигатели набирают обороты, и при этом наслаждаться гонкой, не выкручивая громкость слишком высоко.

Пересекаем финишную черту#

ИИ может быть полезным инструментом, но он не заменит пилотов и команду механиков с их многолетним опытом и талантом. Тем не менее интересно будет увидеть, как ИИ повлияет на Формулу-1 в будущем. Более продвинутые технологии помогут принимать на трассе более взвешенные решения и приведут к невероятной борьбе за клетчатый флаг!

Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Посети страницы наших решений и посмотри, как ИИ применяют в таких областях, как спорт, производство и сельское хозяйство, или прочитай о применении компьютерного зрения в спорте.