Formula 1 pistinin ötesine geçin ve yapay zekanın pit stopları nasıl optimize edebileceğini, araç tasarımlarını nasıl yeniden tanımlayabileceğini ve sporun görünmeyen nihai pit ekibi üyesi olarak hayranları nasıl mutlu edebileceğini görün.
Formula 1 (F1) dünyanın en yüksek teknolojili sporlarından biridir. Saatte 230 mil gibi kulak tırmalayan hızlara ulaşan ve iki saniyelik pit stoplar yapan araçlarıyla en yenilikçi mühendisliği gerektirir. F1, sürücüler ve araçlar kadar yarışı analiz eden pit ekibi üyelerinin oluşturduğu stratejilerle de ilgilidir.
Yarış sırasında çeşitli teknolojiler kullanılıyor ve yapay zeka pit ekibinin elindeki en hayati araçlardan biri haline geliyor. Gelin yapay zekanın F1'de tam olarak nerede kullanıldığına daha yakından bakalım.
F1 pilotları dört tekerlekle de pist sınırının dışına çıktıklarında, bu bir pist sınırı ihlali olarak kabul edilir. Fédération Internationale de l'Automobile (FIA) bu ihlalleri doğrular ve sonuçlara göre cezalar verilir.
Her yarışta yüzlerce ihlalin işlenmesi gerekiyor. 2023 Avusturya Grand Prix'si sırasında, sadece dört kişi yaklaşık 1.200 potansiyel pist limiti ihlalini işlemiştir. Sonraki yarışlarda, pist sınırı ihlallerini kontrol etmek için çalışan kişi sayısı artırılmasına rağmen yeterli olmadı.
Bu nedenle, 2023 Abu Dabi Grand Prix'sinde FIA bilgisayar görüşüne başvurdu. Pist kenarını belirlemek ve bu çizginin ötesine geçen piksel sayısını hesaplamak için şekil analizi kullanıyorlar. Sistemin bu katmanı, insan etkileşiminin açıkça gerekli olmadığı durumları ortadan kaldıracak. Bu da FIA'nın gerçekten ilgilenmesi gereken vakalara odaklanmasını sağlıyor.
Spor profesyonellerinin yüzde yetmiş biri , taraftar katılımının hedeflerine ulaşmak için hayati önem taşıdığına inanıyor. İnsanlar sporla duygusal bir bağ hissettiklerinde, geri gelmeye devam ediyorlar ve bu da sektörün gelir elde etmesine yardımcı oluyor.
Bir yarış hafta sonu, tuttuğunuz takıma tezahürat yapmaktan daha fazlasını içerir. Amazon Web Services (AWS), saniyelik kararlara ilişkin derin içgörüler sağlamak ve ayrıntılı istatistiklerle performansları sergilemek için F1 ile işbirliği yaptı. Bunu Amazon S3 üzerinde depolanan yaklaşık 70 yıllık yarış verilerini analiz ederek yapabiliyorlar. Geçmiş verilerin yanı sıra, makine öğrenimi modelleri her bir F1 aracındaki 300'den fazla sensörden toplanan veri noktalarını analiz edebiliyor. Saniyede 1,1 milyondan fazla veri noktasından bahsediyoruz!
Oracle Red Bull Racing'in CEO'su Christian Horner'ın "Veri takımın can damarıdır. Performansın her unsuru - bir yarışı nasıl yürüttüğümüz, bir aracı nasıl geliştirdiğimiz, sürücüleri nasıl seçtiğimiz ve analiz ettiğimiz - hepsi veriler tarafından yönlendiriliyor." Şimdi bu sistemlerin üretebildiği bazı istatistiklere bir göz atalım:
Simülasyon yarışı veya sim yarışı, sanal bir F1 yarış deneyimidir. Genellikle sürücülerin yarış pistine daha aşina olmalarını ve yaralanma veya araçlara zarar verme riski olmadan yarış becerilerini geliştirmelerini sağlamak için kullanılır. Ekipler simülasyon yarışlarına yapay zekayı dahil ederek dinamik yarış koşullarını, çeşitli kurulumlar altında araç performansını ve hatta rakiplerin pistteki davranışlarını simüle edebilirler.
Fizik motorları araç davranışını doğru bir şekilde modelleyebilir. Aerodinamik, lastik tutuşu ve süspansiyon ayarları gibi faktörleri dikkate alırlar. Bu arada, hem gerçek dünya yarışlarından hem de simülasyonlardan elde edilen veriler, stratejileri iyileştirmek ve performansı artırmak için sürekli olarak analiz edilir. Sim yarış kurulumları, direksiyon simidi ve pedallar içeren temel kurulumlardan hareket platformları, VR kulaklıkları ve F1 otomobil kokpitlerinin ayrıntılı kopyalarını içeren tam ölçekli simülatörlere kadar değişebilir.
En iyi F1 takımlarından bazıları yapay zekayı aktif olarak kullanıyor ve hatta yapay zeka şirketleri resmi sponsorları olarak imza atmış durumda. Bu ortaklıklardan birkaçını ve getirdikleri değeri hızlıca inceleyelim.
G42, BAE merkezli lider bir yapay zeka ve bulut bilişim şirketidir. Mercedes-AMG PETRONAS F1 Takımı'nın resmi sponsorudur. G42, ekibi gelişmiş veri analizi ve makine öğrenimi yetenekleriyle donatıyor. Ekip, G42'nin desteğiyle büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyebiliyor ve veriye dayalı kararlar almak için değerli içgörüler elde edebiliyor. Örneğin, G42'nin yapay zeka algoritmaları telemetri verilerini analiz ederek belirli pistler için araç kurulumlarını optimize edebilir ve aerodinamik, lastik basıncı ve yakıt yükünü ince ayarlayarak performansı artırabilir.
Red Bull Racing Team, yakıt tüketimini optimize etmek için yapay zeka kullanarak yakıt kullanımını optimize etmelerine ve böylece daha uzun süre daha hızlı gitmelerine yardımcı oluyor, bu da yarışları kazanmada kritik bir faktör olabilir. Bu Formula 1 takımı rekor kırdığı bir sezonda 2023 Sürücüler Şampiyonasını ve Yapıcılar Şampiyonasını kazandı. Ekip, yarış stratejisi, motor geliştirme, simülasyon yarışları, taraftar katılımı ve daha fazlasını desteklemek için Oracle Cloud'a güveniyor.
Amazon Web Services (AWS), Scuderia Ferrari F1 Takımı'nın resmi sponsorlarından biridir. Scuderia Ferrari ekibi, Amazon SageMaker aracılığıyla (AI) ve makine öğrenimi kullanarak sanal bir yer hızı sensörü yaptı. Bu sayede mühendislerine daha hızlı ve daha güvenilir veriler sunabildiler. Ekip, bir gramın bile önemli olduğu bir sporda kritik bir faktör olan araç ağırlığını azaltmayı başardı. Ayrıca yarış stratejisindeki değişkenleri analiz etmek üzere oyun teorisine dayanan makine öğrenimi modelleri geliştirmek için AWS'yi kullandılar.
2024 sezonu Mart ayında Bahreyn Grand Prix'si ile başladı. Şimdiye kadar sadece dört yarış yaptık, ancak sezona heyecan verici bir başlangıç oldu. En başından itibaren, bu sezon için yeni yapay zeka yeniliklerinin ilk kez görücüye çıktığını görüyoruz.
Hayranları aksiyona yaklaştırma çabasıyla başlayalım. Bu da yeni kamera açılarının kullanılmasına yol açtı. F1 yayın ekibi bir arka ışık kamerası geliştirmek için Aston Martin ile yakın işbirliği içinde çalışıyor. Bunun arkasındaki fikir, yarışın yoğunluğunu daha önce görmediğimiz bir şekilde yakalayarak bize doğrudan aracın arkasından bir görünüm sunmak. Yapay zeka, hız ve değişen ışık koşullarının zorluklarıyla başa çıkmak için odak ve pozlamayı gerçek zamanlı olarak ayarlayarak bu görüntülerin net ve berrak olmasını sağlamaya yardımcı oluyor.
Yayınla ilgili olarak, AI tarafından desteklenen yeni bir yenilenmiş tekrar sistemi de var. Bu yapay zeka sistemi, önemli anları vurgulamak için görüntüleri anında sıralayabiliyor ve taraftarların hiçbir aksiyonu kaçırmamasını sağlıyor. Hatta normal görüntülerden ağır çekim tekrarlar oluşturarak izleme deneyimine yeni bir derinlik katıyor.
Max Verstappen'in test turundaki viral Birinci Şahıs Görüşü (FPV) çekiminden esinlenerek canlı görüntü yakalamak için dronların potansiyel kullanımı hakkında da pek çok söylenti var. Güvenlik konusunda hala aşılması gereken engeller var. Ancak gelecekte drone çekimlerine yer verilmesi olasılığı heyecan verici. Her şey yarış heyecanını evdeki izleyicilere taşımanın yeni yollarını bulmakla ilgili.
Heyecandan bahsetmişken, yayının ses kısmı da yükseltilmek üzere ayarlandı. Bu yükseltmenin amacı, izleyicilerin kendilerini pistte, etraflarını saran motorların gürültüsüyle birlikte hissetmelerini sağlamak. Yayın sesinin gürültülü olmadan sürükleyici olması için ses yakalama ve işlemede ince ayar yapmak üzere yapay zeka algoritmaları kullanılıyor. Motorların hızlandığını duymak ama yine de çok fazla ses olmadan yarışın keyfini çıkarabilmek istiyoruz.
Yapay zeka faydalı bir araç olsa da, yılların deneyimine ve yeteneğine sahip insan sürücülerin ve pit ekibinin yerini alamaz. Bununla birlikte, yapay zekanın gelecekte Formula 1'i nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak. Daha gelişmiş teknoloji, pistte daha bilinçli kararlar anlamına gelir ve damalı bayrak için inanılmaz mücadelelere yol açar!
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atın. Yapay zekanın üretim ve tarım gibi alanlarda nasıl uygulandığını görmek için çözümler sayfalarımızı ziyaret edin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
