クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの向上、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの向上、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
F1コースを飛び出し、AIがどのようにピットストップを最適化し、マシンデザインを再定義し、このスポーツの究極の見えないピットクルーとしてファンを喜ばせるかを見てみよう。
フォーミュラ・ワン（F1）は、世界で最もハイテクなスポーツのひとつである。時速230マイルという耳を疑うようなスピードに達し、2秒のピットストップを行うマシンは、最も革新的なエンジニアリングを要求する。F1は、ドライバーやマシンだけでなく、レースを分析するピットクルーの戦略も重要だ。
レース中にはさまざまなテクノロジーが駆使されるが、AIはピットクルーが自由に使える最も重要なツールのひとつになりつつある。F1でAIがどのように使われているのか、詳しく見てみよう。
F1ドライバーが4輪すべてでコースの端を超えた場合、コース限界違反とみなされる。国際自動車連盟（FIA）はこれらの違反を検証し、その結果に基づいてペナルティが科される。
毎レース、何百もの違反を処理しなければならない。2023年のオーストリアGPでは、わずか4人の人間が約1200件のコース制限違反の可能性を処理した。その後のレースでは、コース制限違反をチェックする人数を増やしたものの、十分ではなかった。
そこで2023年アブダビGPでFIAはコンピュータービジョンに注目した。形状分析を使ってトラックのエッジを特定し、そのラインからはみ出るピクセルの数を計算するのだ。このシステムのレイヤーは、明らかに人間の操作が不要なケースを排除するためのものだ。これにより、FIAは実際に注意を払う必要があるケースに集中できる。
スポーツ関係者の71 ％が、ファンのエンゲージメントは目標達成に不可欠だと考えている。人々がスポーツに感情的なつながりを感じることで、リピーターが増え、業界の収益につながる。
週末のレースは、お気に入りのチームを応援するだけではありません。アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）はF1と提携し、一瞬の判断に対する深い洞察と、詳細な統計データによるショーケースのパフォーマンスを提供する。これは、Amazon S3に保存されている約70年分のレースデータを分析することで可能になる。過去のデータはもちろんのこと、機械学習モデルは各F1マシンから300以上のセンサーから収集されたデータポイントを分析することができる。1秒間に110万以上のデータポイントを解析していることになる！
オラクル・レッドブル・レーシングのCEOであるクリスチャン・ホーナーが、「データはチームの生命線だ」と考えるのは当然のことだ。レースの進め方、マシンの開発方法、ドライバーの選択と分析方法など、パフォーマンスのあらゆる要素がデータによって左右されるのだ"これらのシステムが出力できる統計データのいくつかを見てみよう：
シミュレーションレース（シムレース）とは、仮想のF1レース体験のこと。ドライバーがレーストラックに慣れ親しみ、怪我やマシン破損のリスクを負うことなくレーススキルを向上させるためのトレーニングによく使用される。シムレーシングにAIを組み込むことで、チームはダイナミックなレースコンディション、さまざまなセットアップ下でのマシンパフォーマンス、さらにはコース上でのライバルの挙動までもシミュレートすることができる。
物理エンジンは、車両の挙動を正確にモデル化することができます。エアロダイナミクス、タイヤのグリップ、サスペンションのセッティングといった要素を考慮している。一方、実際のレースとシミュレーションの両方から得られたデータは、戦略を練り直し、パフォーマンスを向上させるために常に分析されている。シム・レーシングのセットアップには、ステアリングホイールとペダルが付いた基本的なものから、モーション・プラットフォーム、VRヘッドセット、F1マシンのコックピットの詳細なレプリカを含む本格的なシミュレーターまで、さまざまなものがある。
F1のトップチームの中には、AIを積極的に活用し、公式スポンサーとしてAI企業と契約しているチームさえある。早速、これらのパートナーシップのいくつかと、それらがもたらす価値を探ってみよう。
G42はアラブ首長国連邦を拠点とするAIとクラウドコンピューティングのリーディングカンパニーである。メルセデスAMGペトロナスF1チームの公式スポンサーである。G42はチームに高度なデータ分析と機械学習機能を提供している。G42のサポートにより、チームは膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、データ駆動型の意思決定を行うための貴重な洞察を引き出すことができる。例えば、G42のAIアルゴリズムは、テレメトリーデータを分析して、特定のサーキット用にマシンのセットアップを最適化し、エアロダイナミクス、タイヤ空気圧、燃料負荷を微調整することでパフォーマンスを向上させることができる。
レッドブル・レーシング・チームは、燃料消費を最適化するためにAIを使用し、燃料使用量を最適化することで、レースで勝利するための重要な要因となる、より長い時間速く走ることを支援している。このF1チームは、2023年のドライバーズ・チャンピオンシップとコンストラクターズ・チャンピオンシップで記録的な勝利を収めた。このチームは、Oracle Cloudを利用して、レース戦略、エンジン開発、シミュレーション・レース、ファン参加などを支援しています。
アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、スクーデリア・フェラーリF1チームの公式スポンサーのひとつだ。スクーデリア・フェラーリ・チームは、Amazon SageMakerを通じて、（AI）と機械学習を使って仮想の対地速度センサーを作った。より迅速で信頼性の高いデータをエンジニアに提供できるようになった。チームは車両重量を減らすことができた。これは、1グラムでも重要なスポーツでは重要な要素だ。また、AWSを使ってゲーム理論に根ざしたMLモデルを開発し、レース戦略の変数を分析した。
3月のバーレーンGPで開幕した2024年シーズン。まだ4レースしか消化していないが、スリリングなシーズンスタートとなった。スタート直後から、今季デビューする新しいAIの革新が見られる。
まずは、ファンをより身近にするための取り組みから始めよう。それは新しいカメラアングルの導入につながっている。F1放送チームはアストンマーティンと緊密に協力し、リアライトカメラを開発している。その背後にあるアイデアは、マシンの真後ろからの眺めを提供し、これまでにない方法でレースの激しさを捉えることだ。AIは、これらの画像が鮮明でクリアであることを保証するのに役立ち、スピードと変化する照明条件の課題に対処するためにリアルタイムで焦点と露出を調整する。
放送に関しては、AIを活用した新しいリプレーシステムも刷新された。このAIシステムは、映像を瞬時に選別して重要な瞬間をハイライトし、ファンがアクションを見逃さないようにする。さらに、通常の映像からスローモーションのリプレイを作成する機能もあり、視聴体験に新たな深みを加える。
また、マックス・フェルスタッペンがテストラップ中に撮影したFPV（ファースト・パーソン・ビュー）に触発され、ドローンを使ったライブ映像の撮影の可能性についても話題になっている。安全性に関するハードルはまだある。しかし、将来的にドローンによる撮影が含まれる可能性はエキサイティングなものだ。レースのスリルを自宅の視聴者に届ける新しい方法を見つけることだ。
スリルといえば、放送のオーディオ部分もアップグレードされる予定だ。このアップグレードの目的は、視聴者がサーキットにいるような、エンジンの轟音に包まれているような感覚を味わえるようにすることだ。AIアルゴリズムを使って音声キャプチャと処理を微調整し、放送音がノイズにならずに没入感を得られるようにしている。私たちは、エンジンが加速する音を聞きながらも、音量が大きすぎずにレースを楽しめるようにしたいのです。
AIは便利なツールではあるが、長年の経験と才能を持つ人間のドライバーやピットクルーを置き換えることはできない。とはいえ、AIが今後のF1にどのような影響を与えるかは興味深い。より高度なテクノロジーは、コース上でより多くの情報に基づいた決断を下すことを意味し、チェッカーフラッグをめぐる素晴らしいバトルにつながる！
GitHubリポジトリで、AIについてもっと学びましょう。製造業や 農業などの分野でAIがどのように応用されているかは、ソリューションのページをご覧ください。
