Formula One'da yapay zekâ destekli pit stop

Formula 1 (F1), dünyanın en yüksek teknolojiye sahip sporlarından biridir. Araçların kulakları sağır eden 230 mil/saat hızlara ulaştığı ve pit stopların iki saniye sürdüğü bu spor, en yenilikçi mühendislik çözümlerini gerektirir. F1, sürücüler ve araçlar kadar yarışı analiz eden pit ekibi üyelerinin geliştirdiği stratejilerle de ilgilidir.

Yarış sırasında çeşitli teknolojiler devreye girer ve yapay zekâ, pit ekibinin elindeki en önemli araçlardan biri hâline geliyor. F1'de yapay zekânın tam olarak nerelerde kullanıldığına daha yakından bakalım.

2023 Abu Dabi Grand Prix'sinde bilgisayarlı görü#

F1 sürücüleri dört tekerleğiyle birden pist sınırlarının dışına çıktığında bu, pist sınırı ihlali sayılır. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA) bu ihlalleri doğrular ve sonuçlara göre cezalar verilir.

Her yarışta yüzlerce ihlalin işlenmesi gerekir. 2023 Avusturya Grand Prix'sinde yalnızca dört kişi yaklaşık 1.200 olası pist sınırı ihlalini işledi. Sonraki yarışlarda pist sınırı ihlallerini kontrol eden kişi sayısı artırılsa da bu yeterli olmadı.

Şekil 1. Yukarıdaki görseldeki beyaz çizgi, pistin kenarı kabul edilir.

Bu nedenle FIA, 2023 Abu Dabi Grand Prix'sinde bilgisayarlı görüye başvurdu. Pist kenarını belirlemek ve bu çizginin dışına taşan piksel sayısını hesaplamak için şekil analizi kullanıyorlar. Sistemin bu katmanı, insan müdahalesine açıkça gerek olmayan durumları elemek için kullanılacak. Böylece FIA, gerçekten ilgilenmesi gereken durumlara odaklanabilecek.

Yapay zekâ içgörüleriyle taraftar katılımını artırmak#

Spor profesyonellerinin yüzde 71'i, hedeflere ulaşmada taraftar katılımının hayati önem taşıdığına inanıyor. İnsanlar sporla duygusal bir bağ kurduğunda izlemeye devam eder ve bu da sektörün gelir elde etmesine yardımcı olur.

Bir yarış hafta sonu yalnızca tuttuğun takımı desteklemekten ibaret değildir. Amazon Web Services (AWS), saniyenin kesirleri içinde alınan kararlara dair derinlemesine bilgiler sunmak ve performansları ayrıntılı istatistiklerle göstermek için F1 ile ortaklık kurdu. Bunu, Amazon S3'te saklanan yaklaşık 70 yıllık yarış verilerini analiz ederek yapabiliyorlar. Geçmiş verilerin yanı sıra makine öğrenimi modelleri, her F1 aracındaki 300'den fazla sensörden toplanan veri noktalarını analiz edebiliyor; bu da saniyede 1,1 milyondan fazla veri noktası anlamına geliyor.

Oracle Red Bull Racing CEO'su Christian Horner için, “Veri takımın yaşam kaynağıdır. Performansın her unsuru —yarışı nasıl yönettiğimiz, aracı nasıl geliştirdiğimiz, sürücüleri nasıl seçip analiz ettiğimiz— verilerle şekillenir,” demesi çok doğal. Şimdi bu sistemlerin üretebildiği bazı istatistiklere göz atalım:

• Mücadele Tahmini: Mücadele tahmini, takip eden aracın öndeki araca ne kadar tur sonra “saldırı mesafesine” gireceğini öngörür. Tahminler, pist geçmişinden ve sürücülerin öngörülen temposundan elde edilen verilerle yapılır.
• Pit Stratejisi Mücadelesi: Taraftarlara, her sürücünün stratejisinin ne kadar başarılı olduğunu ve sonuçlarını gerçek zamanlı olarak değerlendirmeleri için ek bilgiler sunar. Taraftarlar ayrıca sürücülerin yaptığı ince strateji değişikliklerini takip edebilir ve bunların sonuç üzerindeki etkisini görebilir.
• Pistte üstünlük: Taraftarlara ve yorumculara bir sürücünün pistte rakiplerine karşı nerede ve nasıl üstünlük kurduğuna dair fikir verir.
• Araç Performans Puanları: Bu içgörü, taraftarların belirli bir aracı seçip performansını diğer araçlarla karşılaştırmasını sağlar. Karşılaştırmalar viraj performansına (aracın dönerken veya virajları alırken hızı, dengesi ve kontrolü ne ölçüde koruduğu), düz hat performansına (aracın düz yollardaki hızlanma ve azami hız kapasitesi) ve araç yol tutuşuna (direksiyon, frenleme ve manevra dahil aracın kontrolünün genel kolaylığı ve tepkiselliği) dayanır.

Şekil 2. Taraftarların görebileceği pist hakimiyeti görselleştirmesi örneği.

Yapay zekâ destekli simülasyon yarışı#

Simülasyon yarışı veya sim yarışı, sanal bir F1 yarış deneyimidir. Sürücülerin pistlere daha aşina olmasına ve yaralanma ya da araçlara zarar verme riski olmadan yarış becerilerini geliştirmesine yardımcı olmak için sıkça kullanılır. Sim yarışına yapay zekâ ekleyen takımlar, değişken yarış koşullarını, farklı ayarlardaki araç performansını ve hatta rakiplerin pistteki davranışlarını simüle edebilir.

Fizik motorları araç davranışlarını doğru biçimde modelleyebilir. Aerodinamik, lastik tutuşu ve süspansiyon ayarları gibi etkenleri hesaba katarlar. Bu sırada hem gerçek yarışlardan hem de simülasyonlardan alınan veriler, stratejileri iyileştirmek ve performansı artırmak için sürekli analiz edilir. Sim yarışı düzenekleri; direksiyon ve pedallı temel kurulumlardan hareket platformları, VR başlıkları ve F1 aracı kokpitlerinin ayrıntılı kopyalarını içeren tam ölçekli simülatörlere kadar çeşitlilik gösterir.

Şekil 3. Formula 1 pilotu Max Verstappen sim yarışı yaparken. (Kaynak: shop.gperformance.eu)

F1 takımları ve yapay zekâ yenilikçileri: Pistte kusursuz bir eşleşme#

En iyi F1 takımlarından bazıları yapay zekâyı aktif olarak kullanıyor ve hatta yapay zekâ şirketlerini resmî sponsorları arasına katıyor. Bu iş ortaklıklarından birkaçını ve sağladıkları değeri kısaca inceleyelim.

Mercedes ve G42#

G42, Birleşik Arap Emirlikleri merkezli, önde gelen bir yapay zekâ ve bulut bilişim şirketidir. Mercedes-AMG PETRONAS F1 Takımı'nın resmî sponsorudur. G42, takıma gelişmiş veri analizi ve makine öğrenimi yetenekleri kazandırıyor. G42'nin desteğiyle takım, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyip veriye dayalı kararlar almak için değerli içgörüler elde edebiliyor. Örneğin G42'nin yapay zekâ algoritmaları, belirli pistler için araç ayarlarını optimize etmek ve aerodinamiği, lastik basıncını ve yakıt yükünü hassas biçimde ayarlayarak performansı artırmak amacıyla telemetri verilerini analiz edebilir.

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

Red Bull ve Oracle#

Red Bull Racing Takımı, yakıt tüketimini optimize etmek için yapay zekâ kullanıyor ve böylece araçlarının daha uzun süre daha hızlı gitmesine yardımcı oluyor; bu da yarışları kazanmada kritik bir etken olabilir. Bu Formula 1 takımı, rekorlarla dolu bir sezonda 2023 Sürücüler Şampiyonası'nı ve Markalar Şampiyonası'nı kazandı. Takım; yarış stratejisini, motor geliştirmeyi, simülasyon yarışlarını, taraftar etkileşimini ve daha fazlasını desteklemek için Oracle Cloud'a güveniyor.

Şekil 5. Red Bull Racing Takımı'nın sponsoru Oracle'dır.

Ferrari ve AWS#

Amazon Web Services (AWS), Scuderia Ferrari F1 Takımı'nın resmî sponsorlarından biridir. Scuderia Ferrari takımı, Amazon SageMaker üzerinde yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanarak sanal bir yer hızı sensörü geliştirdi ve mühendislerine daha hızlı, daha güvenilir veriler sağladı. Takım, gramın bile önemli olduğu bu sporda kritik bir etken olan araç ağırlığını azaltmayı başardı. Ayrıca yarış stratejisindeki değişkenleri analiz etmek için oyun teorisine dayalı makine öğrenimi modelleri geliştirmede AWS'den yararlandı.

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

Bu sezon neler görüyoruz?#

2024 sezonu, mart ayında Bahreyn Grand Prix'siyle başladı. Şimdiye kadar yalnızca dört yarış geride kaldı ama sezon heyecan verici bir başlangıç yaptı. Daha en başından bu sezon için ilk kez sahneye çıkan yeni AI yeniliklerini görüyoruz.

Hayranları aksiyona daha fazla yaklaştırma çabasıyla başlayalım. Bu çaba, yeni kamera açılarının kullanılmasını sağladı. F1 yayın ekibi, arka ışığa kamera yerleştirmek için Aston Martin ile yakın iş birliği içinde çalışıyor. Bunun ardındaki fikir, bize otomobilin tam arkasından bir görüntü sunarak yarışın yoğunluğunu daha önce görmediğimiz bir şekilde yakalamak. AI, hız ve değişen ışık koşullarının yarattığı zorluklarla başa çıkmak için odağı ve pozlamayı gerçek zamanlı olarak ayarlayarak bu görüntülerin keskin ve net olmasını sağlıyor.

Yayıncılık alanında, AI destekli yeni ve yenilenmiş bir tekrar sistemi de var. Bu AI sistemi, önemli anları öne çıkarmak için görüntüleri anında tarayabiliyor ve hayranların aksiyonun hiçbir anını kaçırmamasını sağlıyor. Ayrıca normal görüntülerden ağır çekim tekrarlar oluşturabiliyor ve izleme deneyimine yeni bir derinlik katıyor.

Max Verstappen'in deneme turunda çekilen ve viral olan Birinci şahıs görüşü (FPV) görüntüsünden esinlenerek canlı çekim yapmak için drone kullanımına yönelik olasılıklar da çok konuşuluyor. Güvenlik konusunda aşılması gereken engeller hâlâ var. Ancak gelecekte drone görüntülerine yer verme olasılığı heyecan verici. Her şey, yarışı izleyicilere evlerinde yeni yollarla heyecan verici şekilde sunmakla ilgili.

Şekil 7. En hızlı F1 görüntüsü.

Heyecandan söz etmişken, yayın sesinin de iyileştirilmesi planlanıyor. Bu iyileştirmenin amacı, motorların gürültüsü izleyicileri sararken onların kendilerini pistteymiş gibi hissetmelerini sağlamak. Yayın sesinin gürültülü olmadan sürükleyici olması için ses yakalama ve işleme işlemlerini hassas şekilde ayarlamak üzere AI algoritmaları kullanılıyor. Motorların hızlanışını duymak ama yine de çok yüksek ses olmadan yarışın tadını çıkarmak istiyoruz.

Bitiş çizgisini geçerken#

AI kullanışlı bir araç olabilir, ancak yılların deneyimine ve yeteneğine sahip pilotların ve pit ekibinin yerini alamaz. Bununla birlikte, AI'nın gelecekte Formula One'ı nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak. Daha gelişmiş teknoloji, pistte daha bilinçli kararlar alınması anlamına geliyor ve damalı bayrak için muhteşem mücadelelere zemin hazırlıyor!

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz at. Yapay zekânın spor, üretim ve tarım gibi alanlarda nasıl kullanıldığını görmek için çözüm sayfalarımızı ziyaret et veya sporda bilgisayarlı görü uygulamaları hakkında bilgi al.