Pit stop AI tại Formula One

Formula One (F1) là một trong những môn thể thao công nghệ cao nhất thế giới. Với những chiếc xe đạt tốc độ gây chói tai 230 dặm/giờ và thực hiện pit stop trong hai giây, môn thể thao này đòi hỏi kỹ thuật tiên tiến nhất. F1 không chỉ xoay quanh các tay đua và những chiếc xe, mà còn là các chiến thuật do những thành viên đội pit stop phân tích cuộc đua xây dựng.

Có nhiều công nghệ được sử dụng trong một cuộc đua, và AI đang trở thành một trong những công cụ thiết yếu nhất mà đội pit stop có thể sử dụng. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn AI đang được sử dụng cụ thể ở đâu trong F1.

Thị giác máy tính tại Giải đua Formula One Abu Dhabi 2023#

Khi cả bốn bánh xe của tay đua F1 vượt ra ngoài mép đường đua, đó được xem là hành vi vi phạm giới hạn đường đua. Fédération Internationale de l’Automobile (FIA) xác minh các vi phạm này và đưa ra hình phạt dựa trên kết quả.

Hàng trăm vi phạm phải được xử lý trong mỗi cuộc đua. Trong Giải đua Formula One Áo 2023, chỉ bốn người đã xử lý khoảng 1.200 trường hợp tiềm ẩn vi phạm giới hạn đường đua. Ở các cuộc đua tiếp theo, dù đã tăng số người làm nhiệm vụ kiểm tra vi phạm giới hạn đường đua, chừng đó vẫn chưa đủ.

Hình 1. Đường kẻ trắng trong hình trên được xem là mép đường đua.

Vì vậy, tại Giải đua Formula One Abu Dhabi 2023, FIA đã chuyển sang sử dụng thị giác máy tính. Họ sử dụng phân tích hình dạng để xác định mép đường đua và tính số pixel vượt quá đường kẻ đó. Lớp này của hệ thống sẽ được dùng để loại bỏ những trường hợp rõ ràng không cần con người can thiệp. Nhờ đó, FIA có thể tập trung vào những trường hợp thực sự cần được chú ý.

Tăng mức độ tương tác của người hâm mộ bằng thông tin chuyên sâu từ AI#

Bảy mươi mốt phần trăm chuyên gia thể thao tin rằng mức độ tương tác của người hâm mộ là yếu tố thiết yếu để đạt được mục tiêu. Khi mọi người cảm thấy gắn kết về mặt cảm xúc với thể thao, họ sẽ tiếp tục quay lại, đồng thời giúp ngành này tạo ra doanh thu.

Một cuối tuần thi đấu không chỉ có việc cổ vũ cho đội yêu thích. Amazon Web Services (AWS) đã hợp tác với F1 để cung cấp thông tin chuyên sâu về những quyết định trong tích tắc và giới thiệu màn trình diễn bằng các số liệu thống kê chi tiết. Họ có thể làm điều này bằng cách phân tích dữ liệu của khoảng 70 năm đua xe được lưu trữ trên Amazon S3. Bên cạnh dữ liệu lịch sử, các model machine learning có thể phân tích những điểm dữ liệu được thu thập từ hơn 300 cảm biến trên mỗi chiếc xe F1. Con số này lên tới hơn 1,1 triệu điểm dữ liệu mỗi giây!

Hoàn toàn dễ hiểu khi CEO của Oracle Red Bull Racing, Christian Horner, tin rằng: “Dữ liệu là huyết mạch của đội. Mọi yếu tố trong hiệu suất — cách chúng tôi điều hành một cuộc đua, cách chúng tôi phát triển một chiếc xe, cách chúng tôi lựa chọn và phân tích các tay đua — tất cả đều được dẫn dắt bởi dữ liệu.” Hãy cùng xem một số số liệu mà các hệ thống này có thể xuất ra:

• Dự báo tranh chấp: Dự báo tranh chấp sẽ dự đoán còn bao nhiêu vòng trước khi chiếc xe bám đuổi tiến vào ‘khoảng cách tấn công’ so với chiếc xe phía trước. Các dự đoán được thực hiện bằng dữ liệu lịch sử đường đua và tốc độ dự kiến của tay đua.
• Tranh chấp chiến thuật pit stop: Tính năng này cung cấp cho người hâm mộ thêm thông tin chuyên sâu để đánh giá mức độ thành công của chiến thuật mỗi tay đua và kết quả của chiến thuật đó theo thời gian thực. Người hâm mộ cũng có thể theo dõi những thay đổi chiến thuật tinh tế của các tay đua và xem tác động của chúng đến kết quả.
• Sự áp đảo trên đường đua: Tính năng này cung cấp cho người hâm mộ và bình luận viên thông tin chuyên sâu về vị trí và cách một tay đua áp đảo các đối thủ quanh đường đua.
• Điểm hiệu suất xe: Thông tin chuyên sâu này cho phép người hâm mộ tách riêng một chiếc xe cụ thể và so sánh hiệu suất của xe đó với những chiếc xe khác. Việc so sánh dựa trên hiệu suất vào cua (khả năng duy trì tốc độ, độ ổn định và khả năng kiểm soát khi vào cua hoặc điều hướng các khúc cua), hiệu suất trên đoạn thẳng (khả năng tăng tốc và tốc độ tối đa của xe trên các đoạn đường thẳng) và khả năng vận hành xe (mức độ dễ dàng và khả năng phản hồi tổng thể khi điều khiển xe, bao gồm đánh lái, phanh và chuyển hướng).

Hình 2. Ví dụ về hình ảnh trực quan hóa sự áp đảo trên đường đua mà người hâm mộ có thể xem.

Đua xe mô phỏng được hỗ trợ bởi AI#

Đua xe mô phỏng, hay sim racing, là trải nghiệm đua F1 trong môi trường ảo. Hình thức này thường được sử dụng để giúp huấn luyện tay đua làm quen hơn với đường đua và cải thiện kỹ năng đua mà không có nguy cơ gây chấn thương hoặc làm hỏng xe. Bằng cách tích hợp AI vào sim racing, các đội có thể mô phỏng điều kiện đua năng động, hiệu suất xe với nhiều cấu hình khác nhau và thậm chí cả hành vi của các đối thủ trên đường đua.

Các physics engine có thể mô hình hóa chính xác hành vi của xe. Chúng tính đến những yếu tố như khí động học, độ bám lốp và thiết lập hệ thống treo. Trong khi đó, dữ liệu từ cả các cuộc đua thực tế lẫn mô phỏng liên tục được phân tích để tinh chỉnh chiến thuật và cải thiện hiệu suất. Thiết lập sim racing có thể dao động từ cấu hình cơ bản với vô lăng và bàn đạp đến các simulator quy mô đầy đủ có sàn chuyển động, kính VR và bản sao chi tiết của khoang lái xe F1.

Hình 3. Max Verstappen, tay đua Formula One, đang đua xe mô phỏng. (nguồn: shop.gperformance.eu)

Các đội F1 và những nhà đổi mới AI: Mối liên kết được tạo nên trên đường đua#

Một số đội F1 hàng đầu đang tích cực sử dụng AI và thậm chí có các công ty AI ký hợp đồng làm nhà tài trợ chính thức. Hãy cùng khám phá nhanh một vài mối quan hệ hợp tác này và giá trị mà chúng mang lại.

Mercedes & G42#

G42 là công ty AI và điện toán đám mây hàng đầu có trụ sở tại UAE. Đây là nhà tài trợ chính thức của Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. G42 trang bị cho đội các năng lực phân tích dữ liệu và machine learning tiên tiến. Với sự hỗ trợ của G42, đội có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực và rút ra những thông tin chuyên sâu giá trị để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Chẳng hạn, các thuật toán AI của G42 có thể phân tích dữ liệu telemetry để tối ưu hóa cấu hình xe cho từng đường đua cụ thể, nâng cao hiệu suất bằng cách tinh chỉnh khí động học, áp suất lốp và lượng nhiên liệu.

Hình 4. G42 là đối tác chính thức của Mercedes-AMG F1.

Red Bull & Oracle#

Red Bull Racing Team sử dụng AI để tối ưu hóa mức tiêu thụ nhiên liệu, giúp tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu và nhờ đó chạy nhanh hơn trong thời gian dài hơn, một yếu tố có thể mang tính quyết định để giành chiến thắng. Đội Formula One này đã giành Drivers’ Championship và Constructors' Championship năm 2023 trong một mùa giải phá kỷ lục. Đội dựa vào Oracle Cloud để vận hành chiến thuật đua, phát triển động cơ, đua xe mô phỏng, tăng mức độ tương tác của người hâm mộ và nhiều hoạt động khác.

Hình 5. Red Bull Racing Team được Oracle tài trợ.

Ferrari & AWS#

Amazon Web Services (AWS) là một trong những nhà tài trợ chính thức của Scuderia Ferrari F1 Team. Đội Scuderia Ferrari đã tạo ra một cảm biến tốc độ mặt đất ảo bằng (AI) và machine learning thông qua Amazon SageMaker. Nhờ đó, họ có thể cung cấp dữ liệu nhanh hơn và đáng tin cậy hơn cho các kỹ sư. Đội đã giảm được trọng lượng xe, một yếu tố quan trọng trong môn thể thao mà từng gram đều có ý nghĩa. Họ cũng sử dụng AWS để phát triển các model ML dựa trên lý thuyết trò chơi nhằm phân tích các biến số trong chiến thuật đua.

Hình 6. Scuderia Ferrari F1 Team được AWS hỗ trợ (thelastcorner.it).

Chúng ta đang chứng kiến điều gì trong mùa giải này?#

Mùa giải 2024 bắt đầu vào tháng 3 với Giải đua Formula One Bahrain. Cho đến nay, chúng ta mới trải qua bốn cuộc đua, nhưng mùa giải đã khởi đầu đầy kịch tính. Ngay từ đầu, chúng ta đã chứng kiến những cải tiến AI mới ra mắt trong mùa giải này.

Hãy bắt đầu với nỗ lực đưa người hâm mộ đến gần hơn với diễn biến cuộc đua. Nỗ lực này đã dẫn đến việc giới thiệu các góc quay mới. Đội ngũ phát sóng F1 đang hợp tác chặt chẽ với Aston Martin để phát triển một camera đèn hậu. Ý tưởng là mang đến góc nhìn ngay từ phía sau xe, ghi lại sự khốc liệt của cuộc đua theo cách chúng ta chưa từng thấy trước đây. AI giúp đảm bảo hình ảnh sắc nét và rõ ràng bằng cách điều chỉnh tiêu điểm và độ phơi sáng theo thời gian thực để xử lý những thách thức do tốc độ và điều kiện ánh sáng thay đổi.

Về hoạt động phát sóng, cũng có một hệ thống phát lại mới được cải tiến và vận hành bởi AI. Hệ thống AI này có thể ngay lập tức sắp xếp các cảnh quay để làm nổi bật những khoảnh khắc quan trọng, đảm bảo người hâm mộ không bỏ lỡ bất kỳ diễn biến nào. Hệ thống thậm chí còn có khả năng tạo các đoạn phát lại chuyển động chậm từ cảnh quay thông thường, bổ sung một lớp chiều sâu mới cho trải nghiệm xem.

Khả năng sử dụng drone để ghi lại cảnh quay trực tiếp cũng đang nhận được nhiều sự chú ý, lấy cảm hứng từ một cảnh quay góc nhìn thứ nhất (FPV) lan truyền về Max Verstappen trong một vòng chạy thử. Vẫn còn những trở ngại về an toàn cần giải quyết. Tuy nhiên, khả năng đưa các cảnh quay bằng drone vào chương trình trong tương lai là một triển vọng đầy hứng khởi. Tất cả đều nhằm tìm ra những cách mới để mang sự hồi hộp của cuộc đua đến với khán giả tại nhà.

Hình 7. Cảnh quay F1 nhanh nhất.

Nói về sự hồi hộp, phần âm thanh của chương trình phát sóng cũng đang được chuẩn bị để nâng cấp. Mục tiêu của lần nâng cấp này là khiến người xem cảm thấy như đang ở ngay trên đường đua, với tiếng động cơ gầm vang xung quanh. Các thuật toán AI đang được sử dụng để tinh chỉnh hoạt động thu và xử lý âm thanh, giúp âm thanh phát sóng sống động mà không gây ồn. Chúng ta muốn nghe tiếng động cơ tăng tốc nhưng vẫn có thể thưởng thức cuộc đua mà không bị âm lượng quá lớn.

Vượt qua vạch đích#

Dù AI có thể là một công cụ hữu ích, nó không thể thay thế các tay đua và thành viên đội pit stop giàu kinh nghiệm và tài năng. Dẫu vậy, sẽ rất thú vị khi xem AI tác động đến Formula One như thế nào trong tương lai. Công nghệ tiên tiến hơn đồng nghĩa với những quyết định sáng suốt hơn trên đường đua, dẫn đến các màn tranh tài ngoạn mục để giành lấy lá cờ ca-rô!

Hãy xem repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để xem AI đang được ứng dụng như thế nào trong các lĩnh vực như sản xuất và nông nghiệp.