Пит-стоп с ИИ в Формуле-1
Выйди за пределы трассы Формулы-1 и узнай, как ИИ может оптимизировать пит-стопы, переосмыслить дизайн автомобилей и радовать болельщиков, становясь главным незаметным членом команды на пит-лейне.
Формула-1 (F1) — один из самых высокотехнологичных видов спорта в мире. Когда болиды развивают оглушительную скорость 230 миль/ч и проходят пит-стоп за две секунды, требуется самая инновационная инженерия. F1 — это не только пилоты и болиды, но и стратегии, которые создают члены пит-экипажа, анализирующие гонку.
Во время гонки задействовано множество технологий, и ИИ становится одним из важнейших инструментов в распоряжении пит-экипажа. Давай подробнее разберёмся, где именно используется ИИ в F1.
Компьютерное зрение на Гран-при Абу-Даби 2023 года#
Когда пилоты F1 выезжают за пределы трассы всеми четырьмя колёсами, это считается нарушением лимитов трассы. Международная автомобильная федерация (FIA) проверяет такие нарушения, а штрафы назначаются на основании результатов.
На каждой гонке приходится обрабатывать сотни нарушений. Во время Гран-при Австрии 2023 года всего четыре человека обработали около 1 200 потенциальных нарушений лимитов трассы. На следующих гонках, несмотря на увеличение числа сотрудников, проверяющих нарушения лимитов трассы, этого оказалось недостаточно.
Рис. 1. Белая линия на изображении выше считается краем трассы.
Поэтому на Гран-при Абу-Даби 2023 года FIA обратилась к компьютерному зрению. Для определения края трассы и подсчёта числа пикселей, выходящих за эту линию, используется анализ формы. Этот уровень системы будет применяться для исключения случаев, в которых вмешательство человека явно не требуется. Это позволяет FIA сосредоточиться на случаях, действительно требующих внимания.
Повышение вовлечённости болельщиков с помощью аналитики ИИ#
Семьдесят один процент специалистов в сфере спорта считают вовлечённость болельщиков важнейшим условием достижения своих целей. Когда люди испытывают эмоциональную связь со спортом, они возвращаются снова, помогая индустрии получать доход.
Гоночный уик-энд — это нечто большее, чем просто поддержка любимой команды. Amazon Web Services (AWS) объединилась с F1, чтобы предоставлять подробную аналитику решений, принимаемых за доли секунды, и демонстрировать результаты с помощью детальной статистики. Это стало возможным благодаря анализу данных примерно за 70 лет гонок, хранящихся в Amazon S3. Помимо исторических данных, модели машинного обучения могут анализировать данные, собранные более чем с 300 датчиков каждого болида F1. Речь идёт о более чем 1,1 миллиона точки данных в секунду!
Вполне естественно, что генеральный директор Oracle Red Bull Racing Кристиан Хорнер считает: «Данные — это кровь нашей команды. Каждый аспект результатов — как мы проводим гонку, как разрабатываем болид, как выбираем и анализируем пилотов — всё определяется данными». Давай рассмотрим некоторые показатели, которые могут выдавать эти системы:
- Прогноз борьбы: прогноз борьбы покажет, через сколько кругов преследующий болид окажется на «ударной дистанции» от идущего впереди болида. Прогнозы строятся на основе истории трассы и расчётного темпа пилота.
- Борьба пит-стратегий: предоставляет болельщикам дополнительную информацию, помогающую оценить успешность стратегии каждого пилота и её результаты в реальном времени. Болельщики также могут отслеживать тонкие изменения стратегии, внесённые пилотами, и видеть их влияние на итог.
- Доминирование на трассе: предоставляет болельщикам и комментаторам информацию о том, где и каким образом пилот доминирует над соперниками на трассе.
- Оценки эффективности болида: эта аналитика позволяет болельщикам выделить конкретный болид и сравнить его характеристики с другими болидами. Сравнение основывается на эффективности в поворотах (насколько хорошо болид сохраняет скорость, устойчивость и управляемость при поворотах или прохождении виражей), эффективности на прямой (возможности болида по ускорению и максимальной скорости на прямых участках) и управляемости болида (общей лёгкости и отзывчивости управления, включая руление, торможение и маневрирование).
Рис. 2. Пример визуализации доминирования на трассе, которую могут просматривать болельщики.
Гоночные симуляторы с поддержкой ИИ#
Симуляционные гонки, или симрейсинг, — это виртуальный опыт участия в гонках F1. Их часто используют, чтобы помочь пилотам лучше освоиться на трассе и улучшить гоночные навыки без риска травм или повреждения болидов. Внедрение ИИ в симрейсинг позволяет командам моделировать динамические условия гонки, поведение болида при различных настройках и даже поведение соперников на трассе.
Физические движки могут точно моделировать поведение автомобиля. Они учитывают такие факторы, как аэродинамика, сцепление шин с трассой и настройки подвески. Тем временем данные реальных гонок и симуляций постоянно анализируются для совершенствования стратегий и повышения эффективности. Комплектации для симрейсинга могут варьироваться от базовых наборов с рулём и педалями до полноразмерных симуляторов с платформами движения, VR-гарнитурами и детализированными копиями кабин болидов F1.
Рис. 3. Пилот Формулы-1 Макс Ферстаппен участвует в симрейсинге. (источник: shop.gperformance.eu)
Команды F1 и новаторы в области ИИ: идеальный союз на трассе#
Некоторые ведущие команды F1 активно используют ИИ и даже заключают спонсорские соглашения с ИИ-компаниями, которые становятся их официальными спонсорами. Давай вкратце рассмотрим несколько таких партнёрств и их пользу.
Mercedes и G42#
G42 — ведущая компания в сфере 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. При поддержке G42 команда может обрабатывать огромные объёмы данных в реальном времени и извлекать ценную аналитику для принятия решений на основе данных. Например, алгоритмы ИИ G42 могут анализировать телеметрические данные, чтобы оптимизировать настройки болида для конкретных трасс и повысить эффективность за счёт точной настройки аэродинамики, давления в шинах и количества топлива.
Рис. 4. G42 — официальный партнёр Mercedes-AMG F1.
Red Bull и Oracle#
Команда Red Bull Racing использует ИИ для оптимизации расхода топлива, что позволяет дольше ехать на высокой скорости и может стать решающим фактором в победе в гонке. Эта команда Формулы-1 выиграла чемпионат мира среди пилотов и чемпионат мира среди конструкторов 2023 года в сезоне, установившем рекорды. Команда использует Oracle Cloud для обеспечения гоночной стратегии, разработки двигателей, симрейсинга, вовлечения болельщиков 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 через Amazon SageMaker. Это позволило предоставлять инженерам более быстрые и надёжные данные. Команда смогла уменьшить массу болида, что является критически важным фактором в спорте, где важен каждый грамм. Кроме того, AWS использовалась для разработки моделей ML на основе теории игр, чтобы анализировать переменные гоночной стратегии.
Рис. 6. Команду Scuderia Ferrari F1 поддерживает AWS (thelastcorner.it).
Что мы видим в этом сезоне?#
Сезон 2024 года начался в марте с Гран-при Бахрейна. Пока прошло всего четыре гонки, но начало сезона получилось захватывающим. С самого старта мы видим новые инновации в области ИИ, дебютирующие в этом сезоне.
Начнём с попыток приблизить болельщиков к событиям на трассе. Это привело к появлению новых ракурсов съёмки. Команда F1, отвечающая за трансляции, тесно сотрудничает с Aston Martin, чтобы разработать камеру заднего фонаря. Идея заключается в том, чтобы показать происходящее прямо с задней части болида и передать напряжённость гонки так, как мы ещё не видели. ИИ помогает сделать эти изображения чёткими и ясными, в реальном времени корректируя фокус и экспозицию, чтобы справляться с высокой скоростью и меняющимся освещением.
Что касается трансляций, появилась также новая обновлённая система повторов на базе ИИ. Эта система ИИ может мгновенно просматривать видеозаписи и выделять ключевые моменты, чтобы болельщики не пропустили ни одного события. Она даже умеет создавать повторы в замедленной съёмке из обычных видеозаписей, добавляя новый уровень глубины просмотру гонки.
Также много говорят о возможном использовании дронов для съёмки в прямом эфире после того, как вирусным стало видео от первого лица (FPV) с Максом Ферстаппеном на тестовом круге. Вопросы безопасности всё ещё требуют решения. Но возможность добавления съёмки с дронов в будущем выглядит захватывающей. Всё дело в поиске новых способов передать зрителям дома азарт гонки.
Рис. 7. Самый быстрый кадр F1.
Говоря об азарте, стоит отметить, что аудиочасть трансляции также готовится к обновлению. Цель этого обновления — создать у зрителей ощущение, будто они находятся прямо на трассе, а вокруг них ревут двигатели. Алгоритмы ИИ используются для тонкой настройки записи и обработки звука, чтобы трансляция была захватывающей, но не шумной. Мы хотим слышать, как двигатели набирают обороты, и при этом наслаждаться гонкой без чрезмерной громкости.
Пересекая финишную черту#
Хотя ИИ может быть полезным инструментом, он не способен заменить пилотов и членов пит-экипажа с их многолетним опытом и талантом. Тем не менее будет интересно увидеть, как ИИ повлияет на Формулу-1 в будущем. Более совершенные технологии означают более обоснованные решения на трассе, которые приведут к захватывающей борьбе за клетчатый флаг!
Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Посети страницы наших решений и узнай, как ИИ применяется в таких сферах, как производство и сельское хозяйство.
