Formula One'da yapay zekâ pit stopu

Formula One (F1), dünyanın en yüksek teknolojiye sahip sporlarından biridir. Araçların kulakları sağır eden 230 mil/saate varan hızlara ulaşması ve iki saniyelik pit stoplar yapması, en yenilikçi mühendislik çözümlerini gerektirir. F1, sürücüler ve araçlar kadar, yarışı analiz eden pit ekibi üyelerinin oluşturduğu stratejilerle de ilgilidir.

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

2023 Abu Dhabi Grand Prix'sinde bilgisayarlı görü#

F1 sürücüleri dört tekerleğin tamamıyla pist sınırının dışına çıktığında bu durum pist limitleri ihlali olarak kabul edilir. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA) bu ihlalleri doğrular ve sonuçlara göre cezalar verilir.

Her yarışta yüzlerce ihlalin işleme alınması gerekir. 2023 Avusturya Grand Prix'sinde yalnızca dört insan, yaklaşık 1.200 olası pist limiti ihlalini işleme aldı. Sonraki yarışlarda, pist limiti ihlallerini kontrol eden kişi sayısı artırılmış olsa da bu yeterli olmadı.

Şekil 1. Yukarıdaki görüntüdeki beyaz çizgi, pistin kenarı olarak kabul edilir.

Bu nedenle FIA, 2023 Abu Dhabi 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 ihtiyaç duyulmayan durumları elemek için kullanılacak. Böylece FIA, gerçekten dikkat gerektiren durumlara odaklanabilecek.

Yapay zekâ içgörüleriyle taraftar etkileşimini artırma#

Spor profesyonellerinin yüzde 71'i, hedeflerine ulaşmak için taraftar etkileşiminin hayati olduğuna inanıyor. İnsanlar sporla duygusal bir bağ kurduğunda geri gelmeye devam eder ve bu, sektörün gelir elde etmesine yardımcı olur.

Bir yarış hafta sonu, yalnızca tuttuğun takım için tezahürat etmekten ibaret değildir. Amazon Web Hizmetleri (AWS), saniyenin çok küçük bir bölümünde verilen kararlar hakkında kapsamlı içgörüler sunmak ve performansları ayrıntılı istatistiklerle sergilemek için F1 ile iş birliği yaptı. Bunu, Amazon S3'te depolanan yaklaşık 70 yıllık yarış verisini analiz ederek yapabiliyorlar. Makine öğrenmesi modelleri, geçmiş verilerin yanı sıra her bir F1 aracındaki 300'den fazla sensörden toplanan veri noktalarını da analiz edebiliyor. Saniyede 1,1 milyondan fazla veri noktasından söz ediyoruz!

Oracle Red Bull Racing CEO'su Christian Horner'ın şu sözlere inanması son derece doğal: “Veri, takımın yaşam damarlarında akıyor. Performansın her unsuru —bir yarışı nasıl yönettiğimiz, bir aracı nasıl geliştirdiğimiz, sürücüleri nasıl seçip analiz ettiğimiz— tamamen verilerle yönlendiriliyor.” Bu sistemlerin sunabildiği bazı istatistiklere göz atalım:

• Battle Forecast: Battle Forecast, takip eden aracın öndeki araca “atak mesafesine” ne kadar tur kala gireceğini tahmin eder. Tahminler, pist geçmişinden ve öngörülen sürücü temposundan elde edilen veriler kullanılarak yapılır.
• Pit Strategy Battle: Taraftarlara, her sürücünün stratejisinin ne kadar başarılı olduğunu ve sonuçlarını gerçek zamanlı olarak değerlendirme konusunda ek içgörüler sunar. Taraftarlar ayrıca sürücülerin yaptığı ince strateji değişikliklerini takip edebilir ve bunların sonuç üzerindeki etkisini görebilir.
• Track Dominance: Taraftarlara ve yorumculara, bir sürücünün pistin hangi bölümlerinde ve nasıl rakiplerine üstünlük sağladığı hakkında içgörü sunar.
• Car Performance Scores: Bu içgörü, taraftarların belirli bir aracı izole ederek performansını diğer araçlarla karşılaştırmasını sağlar. Karşılaştırmalar; viraj performansına (bir aracın dönüş veya virajlarda hızını, dengesini ve kontrolünü ne kadar iyi koruduğuna), düz hat performansına (aracın düz yollardaki hızlanma ve azami hız kapasitesine) ve araç kullanımına (direksiyon, frenleme ve manevra dâhil olmak üzere aracı kontrol etmenin genel kolaylığına ve tepki kabiliyetine) dayanır.

Şekil 2. Taraftarların görüntüleyebileceği bir pist üstünlüğü görselleştirmesi örneği.

Yapay zekâ destekli sim yarışları#

Simülasyon yarışı veya sim yarışı, sanal bir F1 yarış deneyimidir. Sürücülerin yarış pistine daha fazla aşina olmalarına ve yaralanma ya da araçlara zarar verme riski olmadan yarış becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için sıklıkla kullanılır. Yapay zekâyı sim yarışlarına dâhil eden takımlar; dinamik yarış koşullarını, çeşitli ayarlardaki araç performansını ve hatta rakiplerin pistteki davranışlarını simüle edebilir.

Fizik motorları, araç davranışını doğru şekilde modelleyebilir. Aerodinamik, lastik tutuşu ve süspansiyon ayarları gibi faktörleri hesaba katarlar. Bu sırada hem gerçek dünyadaki yarışlardan hem de simülasyonlardan elde edilen veriler, stratejileri geliştirmek ve performansı artırmak için sürekli analiz edilir. Sim yarışı kurulumları, direksiyon ve pedallardan oluşan temel düzeneklerden hareket platformları, VR gözlükleri ve F1 araç kokpitlerinin ayrıntılı kopyalarını içeren tam ölçekli simülatörlere kadar çeşitlenebilir.

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

F1 takımları ve yapay zekâ yenilikçileri: Pistte kurulmuş bir ortaklık#

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

Mercedes ve G42#

G42, BAE merkezli, önde gelen bir yapay zekâ ve bulut bilişim şirketidir. Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team'in resmî sponsorudur. G42, takıma gelişmiş veri analizi ve makine öğrenmesi yetenekleri sağlıyor. G42'nin desteğiyle takım, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve veriye dayalı kararlar almak için değerli içgörüler çıkarabilir. Örneğin G42'nin yapay zekâ algoritmaları, belirli pistler için araç ayarlarını optimize etmek amacıyla telemetri verilerini analiz ederek aerodinamiği, lastik basıncını ve yakıt yükünü hassas şekilde ayarlayıp performansı artırabilir.

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

Red Bull ve Oracle#

Red Bull Racing Team, yakıt tüketimini optimize etmek için yapay zekâ kullanıyor. Bu sayede yakıtı daha verimli kullanarak daha uzun süre daha hızlı gidebiliyorlar; bu da yarışları kazanmak için kritik bir faktör olabilir. Bu Formula One takımı, rekorlarla dolu bir sezonda 2023 Sürücüler Şampiyonası'nı ve Takımlar Şampiyonası'nı kazandı. Takım; yarış stratejisi, motor geliştirme, simülasyon yarışı, taraftar etkileşimi ve daha fazlasını desteklemek için Oracle Cloud'a güveniyor.

Şekil 5. Red Bull Racing Team'in sponsoru Oracle'dır.

Ferrari ve AWS#

Amazon Web Hizmetleri (AWS), Scuderia Ferrari F1 Team'in resmî sponsorlarından biridir. Scuderia Ferrari takımı, Amazon SageMaker aracılığıyla yapay zekâ ve makine öğrenmesi kullanarak sanal bir yer hızı sensörü oluşturdu. Mühendislerine daha hızlı ve daha güvenilir veriler sunabildiler. Takım, bir gramın bile önem taşıdığı bu sporda kritik bir faktör olan araç ağırlığını azaltmayı başardı. Ayrıca yarış stratejisindeki değişkenleri analiz etmek için oyun teorisine dayalı ML modelleri geliştirmek amacıyla AWS'yi kullandılar.

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

Bu sezon neler görüyoruz?#

2024 sezonu, mart ayında Bahrain Grand Prix ile başladı. Şimdiye kadar yalnızca dört yarış geride kaldı ancak sezon heyecan verici bir başlangıç yaptı. Daha ilk andan itibaren, bu sezon ilk kez kullanılan yeni yapay zekâ yeniliklerini görüyoruz.

Haydi taraftarları aksiyona daha da yaklaştırma çabasıyla başlayalım. Bu çaba, yeni kamera açılarının kullanılmaya başlanmasını sağladı. F1 yayın ekibi, arka ışık kamerası geliştirmek için Aston Martin ile yakın iş birliği yapıyor. Bunun arkasındaki fikir, aracın tam arkasından bir görüntü sunarak yarışın yoğunluğunu daha önce görmediğimiz bir şekilde yakalamak. Yapay zekâ, hızın ve değişen ışık koşullarının yarattığı zorluklarla başa çıkmak için odağı ve pozlamayı gerçek zamanlı olarak ayarlayarak bu görüntülerin keskin ve net olmasını sağlıyor.

Yayıncılık açısından, yapay zekâ tarafından desteklenen yeni ve yenilenmiş bir tekrar oynatma sistemi de bulunuyor. Bu yapay zekâ sistemi, önemli anları öne çıkarmak için görüntüleri anında tarayabiliyor ve taraftarların hiçbir aksiyonu kaçırmamasını sağlıyor. Hatta normal görüntülerden ağır çekim tekrarlar oluşturabiliyor ve izleme deneyimine yeni bir derinlik katmanı ekliyor.

Max Verstappen'in bir test turundaki viral Birinci Şahıs Görüşü (FPV) görüntüsünden ilhamla, canlı görüntüleri yakalamak için drone kullanma ihtimali hakkında da çokça konuşuluyor. Güvenlik konusunda hâlâ aşılması gereken engeller var. Ancak gelecekte drone görüntülerine yer verme ihtimali heyecan verici. Her şey, yarışın heyecanını evlerindeki izleyicilere ulaştırmanın yeni yollarını bulmakla ilgili.

Şekil 7. En hızlı F1 görüntüsü.

Heyecandan söz etmişken, yayının ses bölümü de yükseltme için hazırlanıyor. Bu yükseltmenin amacı, motorların kükremesi çevrelerini sararken izleyicilerin kendilerini pistteymiş gibi hissetmesini sağlamak. Yayın sesinin gürültülü olmadan etkileyici olması için ses yakalama ve işleme süreçlerini hassas şekilde ayarlamak üzere yapay zekâ algoritmaları kullanılıyor. Motorların hızlanmasını duymak, ancak çok yüksek ses olmadan yarışın keyfini çıkarmaya devam edebilmek istiyoruz.

Bitiş çizgisini geçerken#

Yapay zekâ yararlı bir araç olabilir ancak yılların deneyimine ve yeteneğine sahip insan sürücülerin ve pit ekibinin yerini alamaz. Bununla birlikte yapay zekânın gelecekte Formula One'ı nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak. Daha gelişmiş teknoloji, pistte daha bilinçli kararlar alınması anlamına gelir ve bu da damalı bayrak için muhteşem mücadelelere yol açar!

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz at. Yapay zekânın üretim ve tarım gibi alanlarda nasıl uygulandığını görmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret et.