Trạm dừng kỹ thuật AI tại giải Công thức 1

Formula One (F1) là một trong những môn thể thao công nghệ cao nhất thế giới. Với những chiếc xe đạt tốc độ kinh ngạc 230 dặm/giờ và thực hiện các trạm dừng kỹ thuật trong hai giây, môn thể thao này đòi hỏi kỹ thuật sáng tạo nhất. F1 không chỉ nói về các tay đua và những chiếc xe mà còn là về các chiến lược do các thành viên đội ngũ kỹ thuật tạo ra khi phân tích cuộc đua.

Có nhiều công nghệ khác nhau được sử dụng trong một cuộc đua, và AI đang trở thành một trong những công cụ quan trọng nhất mà đội ngũ kỹ thuật có thể sử dụng. Hãy cùng xem xét kỹ hơn nơi AI đang được ứng dụng trong F1.

Thị giác máy tính tại Abu Dhabi Grand Prix 2023#

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

Hàng trăm lỗi vi phạm cần phải được xử lý trong mỗi chặng đua. Trong Giải đua Grand Prix Áo năm 2023, chỉ có bốn con người xử lý khoảng 1.200 trường hợp vi phạm giới hạn đường đua tiềm năng. Trong các chặng đua tiếp theo, mặc dù đã tăng số lượng nhân sự làm việc để kiểm tra lỗi vi phạm giới hạn đường đua, nhưng vẫn chưa đủ.

Hình 1. Đường viền màu trắng trong hình trên được coi là mép của đường đua.

Do đó, tại Giải đua Abu Dhabi Grand Prix năm 2023, FIA đã chuyển sang sử dụng computer vision. Họ đang sử dụng phân tích hình dạng để nhận diện mép đường đua và tính toán số lượng pixel vượt quá đường đó. Lớp hệ thống này sẽ được sử dụng để loại bỏ các trường hợp rõ ràng không cần sự can thiệp của con người. Nó cho phép FIA tập trung vào các trường hợp thực sự cần sự chú ý của họ.

Tăng cường sự tham gia của người hâm mộ với các thông tin chi tiết từ AI#

Bảy mươi mốt phần trăm các chuyên gia thể thao tin rằng sự tương tác của người hâm mộ đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được các mục tiêu của họ. Khi mọi người cảm thấy có sự kết nối cảm xúc với thể thao, họ sẽ tiếp tục quay lại, và điều này giúp ngành công nghiệp tạo ra doanh thu.

Một cuối tuần đua không chỉ bao gồm việc cổ vũ cho đội đua yêu thích của bạn. Amazon Web Services (AWS) đã hợp tác với F1 để cung cấp những thông tin chi tiết sâu sắc về các quyết định diễn ra trong tích tắc và thể hiện hiệu suất với các số liệu thống kê chi tiết. Họ có thể làm được điều này bằng cách phân tích khoảng 70 năm dữ liệu cuộc đua được lưu trữ trên Amazon S3. Ngoài dữ liệu lịch sử, các model machine learning có thể phân tích các điểm dữ liệu được thu thập từ hơn 300 cảm biến trên mỗi chiếc xe F1. Chúng ta đang nói về hơn 1,1 triệu điểm dữ liệu mỗi giây!

Việc Giám đốc điều hành của Oracle Red Bull Racing, Christian Horner, tin rằng “Dữ liệu là huyết mạch của đội đua. Mọi yếu tố hiệu suất - cách chúng tôi chạy đua, cách chúng tôi phát triển xe, cách chúng tôi lựa chọn và phân tích tay đua - tất cả đều được thúc đẩy bởi dữ liệu” là điều hoàn toàn dễ hiểu. Hãy cùng xem một số thống kê mà các hệ thống này có thể xuất ra:

• Dự báo cuộc chiến: Dự báo cuộc chiến sẽ dự đoán còn bao nhiêu vòng đua nữa trước khi chiếc xe đuổi theo nằm trong 'khoảng cách tấn công' so với chiếc xe phía trước. Các dự đoán được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu từ lịch sử đường đua và tốc độ dự kiến của tay đua.
• Cuộc chiến chiến thuật dừng kỹ thuật: Cung cấp cho người hâm mộ thêm thông tin chi tiết về cách đánh giá mức độ thành công của chiến lược của mỗi tay đua và kết quả của họ trong thời gian thực. Người hâm mộ cũng có thể theo dõi các thay đổi chiến lược tinh tế do các tay đua thực hiện và xem tác động của chúng đến kết quả.
• Sự thống trị đường đua: Cung cấp cho người hâm mộ và các bình luận viên thông tin chi tiết về nơi và cách một tay đua đang thống trị các đối thủ của mình quanh đường đua.
• Điểm hiệu suất xe: Thông tin chi tiết này cho phép người hâm mộ tách biệt một chiếc xe cụ thể và so sánh hiệu suất của nó với các xe khác. Các so sánh dựa trên hiệu suất vào cua (khả năng xe duy trì tốc độ, độ ổn định và khả năng kiểm soát khi quay đầu hoặc điều hướng các đường cong), hiệu suất đường thẳng (khả năng tăng tốc và tốc độ tối đa của xe trên các đoạn đường thẳng), và khả năng xử lý xe (tổng thể sự dễ dàng và khả năng đáp ứng khi điều khiển phương tiện, bao gồm đánh lái, phanh và điều hướng).

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

Đua xe giả lập hỗ trợ bởi AI#

Đua xe giả lập, hay sim racing, là trải nghiệm đua xe F1 ảo. Nó thường được sử dụng để giúp các tay đua làm quen hơn với đường đua và cải thiện kỹ năng đua xe mà không gặp rủi ro chấn thương hoặc làm hỏng xe. Bằng cách tích hợp AI vào đua xe giả lập, các đội có thể mô phỏng các điều kiện đua xe năng động, hiệu suất xe trong các thiết lập khác nhau, và thậm chí cả hành vi của các đối thủ trên đường đua.

Các engine vật lý có thể mô hình hóa chính xác hành vi của phương tiện. Chúng tính đến các yếu tố như khí động học, độ bám của lốp và cài đặt hệ thống treo. Trong khi đó, dữ liệu từ cả các cuộc đua thực tế và các mô phỏng liên tục được phân tích để tinh chỉnh chiến lược và cải thiện hiệu suất. Các thiết lập đua xe giả lập có thể bao gồm từ các thiết lập cơ bản với vô lăng và bàn đạp đến các trình mô phỏng toàn diện bao gồm nền tảng chuyển động, tai nghe VR, và các bản sao chi tiết của khoang lái xe F1.

Hình 3. Max Verstappen, một tay đua Formula One, đang đua xe giả lập. (nguồn: shop.gperformance.eu)

Các đội F1 và những nhà đổi mới AI: Sự kết hợp hoàn hảo trên đường đua#

Một số đội F1 hàng đầu đang tích cực sử dụng AI và thậm chí đã ký kết các công ty AI làm nhà tài trợ chính thức của họ. Hãy cùng nhanh chóng khám phá một vài trong số các quan hệ đối tác này và giá trị mà họ mang lại.

Mercedes & G42#

G42 là công ty hàng đầu về AI và điện toán đám mây có trụ sở tại UAE. Họ là nhà tài trợ chính thức cho Đội đua Mercedes-AMG PETRONAS F1. G42 trang bị cho đội đua khả năng phân tích dữ liệu nâng cao và machine learning. Với sự hỗ trợ của G42, đội đua có thể xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và trích xuất những thông tin giá trị để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Ví dụ, các thuật toán AI của G42 có thể phân tích dữ liệu từ telemetry để tối ưu hóa thiết lập xe cho các 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#

Đội đua Red Bull Racing sử dụng AI để tối ưu hóa việc tiêu thụ nhiên liệu, giúp họ tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu, từ đó đi nhanh hơn trong thời gian dài hơn, đây có thể là yếu tố quan trọng để giành chiến thắng trong các cuộc đua. Đội đua Formula One này đã giành chức Vô địch Tay đua và Vô địch Đội đua năm 2023 trong một mùa giải phá kỷ lục. Đội dựa vào Oracle Cloud để hỗ trợ chiến lược cuộc đua, phát triển động cơ, đua xe giả lập, sự tham gia của người hâm mộ, và hơn thế nữa.

Hình 5. Đội đua Red Bull Racing được tài trợ bởi Oracle.

Ferrari & AWS#

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

Hình 6. Đội đua Scuderia Ferrari F1 được hỗ trợ bởi AWS (thelastcorner.it).

Chúng ta đang thấy điều gì trong mùa giải này?#

Mùa giải 2024 bắt đầu vào tháng Ba với Bahrain Grand Prix. Chúng ta mới chỉ trải qua bốn cuộc đua cho đến nay, nhưng đó là một sự khởi đầu đầy kịch tính cho mùa giải. Ngay từ đầu, chúng ta đã thấy những đổi mới AI mới xuất hiện lần đầu trong mùa giải này.

Hãy bắt đầu với nỗ lực đưa người hâm mộ đến gần hơn với các pha hành động. Điều này đã dẫn đến việc giới thiệu các góc máy quay mới. Đội ngũ phát sóng F1 đang hợp tác chặt chẽ với Aston Martin để phát triển camera đèn hậu. Ý tưởng đằng sau tính năng này là mang đến cho chúng ta góc nhìn ngay từ phía sau xe, ghi lại sự khốc liệt của cuộc đua theo cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây. AI giúp đảm bảo rằng những hình ảnh này sắc nét và rõ ràng, điều chỉnh tiêu cự và độ phơi sáng trong thời gian thực để đối phó với những thách thức về tốc độ và điều kiện ánh sáng thay đổi.

Liên quan đến việc phát sóng, còn có một hệ thống phát lại mới được cải tiến do AI hỗ trợ. Hệ thống AI này có thể phân loại nhanh chóng các thước phim để làm nổi bật những khoảnh khắc chính, đảm bảo người hâm mộ không bỏ lỡ bất kỳ hành động nào. Nó thậm chí có khả năng tạo ra các đoạn phát lại chuyển động chậm từ các thước phim thông thường, thêm một lớp chiều sâu mới cho trải nghiệm xem.

Ngoài ra còn có rất nhiều sự quan tâm về tiềm năng sử dụng drone để ghi lại hình ảnh trực tiếp, được truyền cảm hứng từ một cú máy First-Person View (FPV) lan truyền về Max Verstappen trong vòng chạy thử. Vẫn còn những trở ngại về an toàn cần phải vượt qua. Nhưng khả năng đưa các cảnh quay bằng drone vào trong tương lai là một điều thú vị. Tất cả đều hướng tới việc tìm ra những cách mới để mang lại cảm giác hồi hộp của cuộc đua cho khán giả tại nhà.

Hình 7. Cú quay F1 nhanh nhất.

Nói về sự hồi hộp, phần âm thanh của chương trình phát sóng cũng được thiết lập để nâng cấp. Mục tiêu của bản nâng cấp này là khiến người xem cảm thấy như họ đang ở ngay trên đường đua, với tiếng gầm của động cơ bao quanh họ. Các thuật toán AI đang được sử dụng để tinh chỉnh khả năng thu và xử lý âm thanh sao cho âm thanh phát sóng trở nên sống động mà không bị nhiễu. Chúng tôi muốn nghe tiếng động cơ tăng tốc nhưng vẫn có thể thưởng thức cuộc đua mà không cần âm lượng quá lớn.

Về đích#

Mặc dù AI có thể là một công cụ hữu ích, nhưng nó không thể thay thế các tay đua và đội ngũ kỹ thuật có nhiều năm kinh nghiệm và tài năng. Tuy nhiên, sẽ rất thú vị khi xem AI sẽ tác động như thế nào đến Formula One trong tương lai. Công nghệ tiên tiến hơn đồng nghĩa với việc đưa ra các quyết định sáng suốt hơn trên đường đua, dẫn đến những cuộc chiến tuyệt vời để giành lấy lá cờ ca-rô!

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