Formula One'da yapay zeka pit stop'u

Formula One (F1), dünyanın en yüksek teknolojili sporlarından biridir. Saatte 370 km (230 mph) gibi kulakları sağır eden hızlara ulaşan ve iki saniyelik pit stoplar yapan araçlarıyla, en yenilikçi mühendislik çözümlerini gerektirir. F1, sürücüler ve araçlar kadar, yarışı analiz eden pit ekibi üyelerinin oluşturduğu stratejilerle de ilgilidir.

Yarış sırasında devreye giren çeşitli teknolojiler vardır ve yapay zeka, pit ekibinin elindeki en hayati araçlardan biri haline gelmektedir. Yapay zekanın F1'de tam olarak nerede kullanıldığına daha yakından bakalım.

2023 Abu Dabi Grand Prix'sinde bilgisayarlı görü#

F1 sürücüleri dört tekerleğiyle de pist sınırının dışına çıktığında, bu bir pist sınırı ihlali olarak kabul edilir. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA) bu ihlalleri doğrular ve sonuçlara göre cezalar verilir.

Her yarışta yüzlerce ihlalin işlenmesi gerekiyor. 2023 Avusturya Grand Prix'si sırasında, potansiyel pist sınırı ihlallerini yalnızca dört insan 1,200 civarında işledi. Sonraki yarışlarda, pist sınırı ihlallerini kontrol etmek için çalışan insan sayısını artırmaya rağmen, bu yeterli olmadı.

Şekil 1. Yukarıdaki görüntüde yer alan beyaz çizgi, pistin kenarı olarak kabul edilir.

Bu nedenle, 2023 Abu Dabi Grand Prix'sinde FIA bilgisayarlı görüye yöneldi. Pist kenarını belirlemek ve bu çizginin dışına taşan piksel sayısını hesaplamak için şekil analizini kullanıyorlar. Sistemin bu katmanı, insan etkileşiminin açıkça gerekmediği durumları ortadan kaldırmak için kullanılacak. FIA'nın gerçekten dikkatini gerektiren durumlara odaklanmasını sağlar.

Yapay zeka içgörüleri ile hayran etkileşimini artırma#

Spor profesyonellerinin yetmiş yüzde biri, hayran etkileşiminin hedeflerine ulaşmada hayati olduğuna inanıyor. İnsanlar sporla duygusal bir bağ hissettiklerinde, geri gelmeye devam ederler ve bu da endüstrinin gelir elde etmesine yardımcı olur.

Bir yarış hafta sonu, favori takımınızı desteklemekten fazlasını içerir. Amazon Web Services (AWS), saniyelik kararlar hakkında derinlemesine içgörüler sağlamak ve ayrıntılı istatistiklerle performansları sergilemek için F1 ile güçlerini birleştirdi. Bunu, Amazon S3'te depolanan yaklaşık 70 yıllık yarış verilerini analiz ederek yapabiliyorlar. Geçmiş verilerin yanı sıra, makine öğrenmesi modelleri her F1 aracındaki 300'den fazla sensörden toplanan veri noktalarını analiz edebilir. Saniyede 1,1 milyondan fazla veri noktasından bahsediyoruz!

Oracle Red Bull Racing CEO'su Christian Horner'ın “Veri, takımın can damarıdır. Performansın her unsuru - nasıl bir yarış koştuğumuz, nasıl bir araba geliştirdiğimiz, sürücüleri nasıl seçip analiz ettiğimiz - hepsi veri odaklıdır” şekline inanması oldukça doğaldır. Bu sistemlerin çıktı verebildiği istatistiklerden bazılarına bir göz atalım:

• Mücadele Tahmini (Battle Forecast): Mücadele tahmini, arkadaki aracın öndeki araca ne kadar tur sonra 'saldırı mesafesine' gireceğini tahmin eder. Tahminler, pist geçmişi ve öngörülen sürücü temposundan elde edilen veriler kullanılarak yapılır.
• Pit Stratejisi Mücadelesi (Pit Strategy Battle): Hayranlara, her sürücünün stratejisinin ne kadar başarılı olduğunu ve sonuçlarını gerçek zamanlı olarak değerlendirmeleri için ek içgörüler sağlar. Hayranlar ayrıca sürücüler tarafından yapılan ince strateji değişikliklerini takip edebilir ve bunların sonuç üzerindeki etkisini görebilirler.
• Pist Hakimiyeti (Track Dominance): Hayranlara ve yorumculara, bir sürücünün pist etrafındaki rakiplerine nerede ve nasıl üstünlük sağladığına dair bir içgörü sağlar.
• Araç Performans Skorları (Car Performance Scores): Bu içgörü, hayranların belirli bir aracı izole etmelerine ve performansını diğer araçlarla karşılaştırmalarına olanak tanır. Karşılaştırmalar, viraj performansı (bir aracın dönerken veya virajları navigasyon ederken hızı, dengeyi ve kontrolü ne kadar iyi koruduğu), düzlük performansı (aracın düz yollardaki hızlanma ve maksimum hız kabiliyetleri) ve araç kullanımı (direksiyon, frenleme ve manevra dahil olmak üzere aracı kontrol etmenin genel kolaylığı ve duyarlılığı) temel alınarak yapılır.

Şekil 2. Hayranların görüntüleyebileceği pist hakimiyeti görselleştirmesi örneği.

Yapay zeka destekli simülasyon yarışı#

Simülasyon yarışı veya sim racing, sanal bir F1 yarış deneyimidir. Genellikle sürücülerin yarış pistine daha aşina olmalarına yardımcı olmak ve yaralanma riski veya araçlara zarar verme korkusu olmadan yarış becerilerini geliştirmeleri için kullanılır. Yapay zekayı sim racing'e dahil ederek takımlar, dinamik yarış koşullarını, çeşitli kurulumlar altında araç performansını ve hatta rakiplerin pistteki davranışlarını simüle edebilirler.

Fizik motorları, araç davranışını doğru bir şekilde modelleyebilir. Aerodinamik, lastik tutuşu ve süspansiyon ayarları gibi faktörleri hesaba katarlar. Bu arada, hem gerçek dünya yarışlarından hem de simülasyonlardan elde edilen veriler, stratejileri iyileştirmek ve performansı artırmak için sürekli olarak analiz edilir. Sim racing kurulumları, direksiyon ve pedallı temel kurulumlardan, hareket platformları, VR başlıkları ve F1 aracı kokpitlerinin detaylı kopyalarını içeren tam ölçekli simülatörlere kadar çeşitlilik gösterebilir.

Şekil 3. Formula One sürücüsü Max Verstappen sim racing yaparken. (kaynak: shop.gperformance.eu)

F1 takımları ve yapay zeka yenilikçileri: Pistte kurulmuş bir eşleşme#

En iyi F1 takımlarından bazıları aktif olarak yapay zeka kullanıyor ve hatta resmi sponsorları olarak imzalanmış yapay zeka şirketlerine sahip. Bu ortaklıklardan birkaçını ve getirdikleri değeri kısaca keşfedelim.

Mercedes & G42#

G42, BAE merkezli lider bir yapay zeka ve bulut bilişim şirketidir. Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team'in resmi sponsorudur. G42, takımı gelişmiş veri analizi ve makine öğrenmesi yetenekleriyle donatır. G42'nin desteğiyle takım, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve veriye dayalı kararlar almak için değerli içgörüler çıkarabilir. Örneğin, G42'nin yapay zeka algoritmaları, belirli pistler için araç ayarlarını optimize etmek amacıyla telemetri verilerini analiz ederek aerodinamiyi, lastik basıncını ve yakıt yükünü ince ayar yaparak performansı artırabilir.

Şekil 4. G42, Mercedes-AMG F1'in resmi ortağıdır.

Red Bull & Oracle#

Red Bull Racing Takımı, yakıt kullanımını optimize etmek için yapay zeka kullanıyor; bu sayede daha uzun süre daha hızlı gidiyorlar, ki bu yarış kazanmada kritik bir faktör olabilir. Bu Formula One takımı, 2023 Sürücüler Şampiyonası ve Markalar Şampiyonası'nı rekor kıran bir sezonda kazandı. Takım, yarış stratejisi, motor geliştirme, simülasyon yarışı, hayran etkileşimi ve daha fazlasını desteklemek için Oracle Cloud'a güveniyor.

Şekil 5. Red Bull Racing Team, Oracle tarafından desteklenmektedir.

Ferrari & AWS#

Amazon Web Services (AWS), Scuderia Ferrari F1 Takımı'nın resmi sponsorlarından biridir. Scuderia Ferrari takımı, Amazon SageMaker aracılığıyla yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi kullanarak sanal bir zemin hızı sensörü oluşturdu. Mühendislerine daha hızlı ve daha güvenilir veriler sunabildiler. Takım, bir gramın bile önemli olduğu bir sporda kritik bir faktör olan araç ağırlığını azaltmayı başardı. Ayrıca, yarış stratejisindeki değişkenleri analiz etmek için oyun teorisine dayalı makine öğrenimi modelleri geliştirmek üzere AWS'yi kullandılar.

Şekil 6. Scuderia Ferrari F1 Takımı AWS tarafından desteklenmektedir (thelastcorner.it).

Bu sezonda neler görüyoruz?#

2024 sezonu Mart ayında Bahreyn Grand Prix'si ile başladı. Şimdilik sadece dört yarış geride kaldı ancak sezon heyecan verici bir başlangıç yaptı. Daha en başından, yeni yapay zeka yeniliklerinin bu sezon için ilk kez sahneye çıktığını görüyoruz.

Hayranları aksiyona daha yakınlaştırma çabasıyla başlayalım. Bu durum, yeni kamera açılarının tanıtılmasına yol açtı. F1 yayın ekibi, arka aydınlatma kamerası geliştirmek için Aston Martin ile yakın bir şekilde çalışıyor. Bunun arkasındaki fikir, yarışın yoğunluğunu daha önce görmediğimiz bir şekilde yakalayarak bize doğrudan aracın arkasından bir görünüm vermektir. Yapay zeka, hızın ve değişen ışık koşullarının zorluklarıyla başa çıkmak için odağı ve pozlamayı gerçek zamanlı olarak ayarlayarak bu görüntülerin net ve berrak olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Yayıncılık açısından, yapay zeka ile desteklenen yeni ve yenilenmiş bir tekrar oynatma sistemi de var. Bu yapay zeka sistemi, hayranların hiçbir aksiyonu kaçırmadığından emin olmak için görüntüleri anında sıralayarak önemli anları vurgulayabiliyor. Hatta düzenli görüntülerden ağır çekim tekrarları oluşturma yeteneğine sahip, bu da izleme deneyimine yeni bir derinlik katıyor.

Max Verstappen'in test turundaki viral Birinci Şahıs Bakış Açısı (FPV) çekiminden esinlenerek canlı görüntüler yakalamak için drone potansiyel kullanımı hakkında da çok fazla konuşuluyor. Güvenlik konusunda aşılması gereken engeller hala var. Ancak, gelecekte drone çekimlerini dahil etme olasılığı heyecan verici. Her şey, evdeki izleyicilere yarışın heyecanını getirmek için yeni yollar bulmakla ilgili.

Şekil 7. En Hızlı F1 Çekimi.

Heyecandan bahsetmişken, yayının ses kısmı da bir yükseltme alacak şekilde ayarlandı. Bu yükseltmenin amacı, izleyicilere motorların kükremesiyle çevrelenmiş bir şekilde tam orada, pistteymiş gibi hissettirmek. Yapay zeka algoritmaları, yayın sesinin gürültülü olmadan sürükleyici olması için ses yakalamayı ve işlemeyi ince ayarlamak için kullanılıyor. Motorların hızlandığını duymak istiyoruz ancak çok fazla ses olmadan yarışın tadını çıkarabilmek istiyoruz.

Bitiş çizgisini geçmek#

Yapay zeka yararlı bir araç olsa da, yılların tecrübesine ve yeteneğine sahip insan sürücülerin ve pit ekibinin yerini alamaz. Bununla birlikte, yapay zekanın gelecekte Formula One'ı nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak. Daha ileri teknoloji, pistte daha bilgili kararlar anlamına gelir ve bu da damalı bayrak için harika mücadelelere yol açar!

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub repository sayfamıza göz atın. Yapay zekanın üretim ve tarım gibi alanlarda nasıl uygulandığını görmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret edin.