Vượt ra ngoài đường đua Công thức 1 và xem AI có thể tối ưu hóa điểm dừng, định nghĩa lại thiết kế xe và làm người hâm mộ hài lòng như thế nào với tư cách là thành viên đội hỗ trợ kỹ thuật vô hình của môn thể thao này.
Công thức 1 (F1) là một trong những môn thể thao công nghệ cao nhất trên thế giới. Với những chiếc xe đạt tốc độ 230 dặm / giờ và dừng lại hai giây, nó đòi hỏi kỹ thuật sáng tạo nhất. F1 là nhiều về các tay đua và xe hơi cũng như về các chiến lược được tạo ra bởi các thành viên phi hành đoàn pit phân tích cuộc đua.
Có nhiều công nghệ khác nhau trong một cuộc đua, và AI đang trở thành một trong những công cụ quan trọng nhất theo ý của đội pit. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn chính xác nơi AI đang được sử dụng trong F1.
Khi các tay đua F1 vượt ra ngoài mép đường đua bằng cả bốn bánh, nó được coi là vi phạm giới hạn đường đua. Fédération Internationale de l'Automobile (FIA) xác minh những vi phạm này và các hình phạt được đưa ra dựa trên kết quả.
Hàng trăm vi phạm phải được xử lý mỗi cuộc đua. Trong Grand Prix Áo 2023, chỉ có bốn người xử lý khoảng 1.200 vi phạm giới hạn đường đua tiềm năng. Trong các cuộc đua tiếp theo, mặc dù tăng số lượng người làm việc để kiểm tra vi phạm giới hạn đường đua, nhưng điều đó là không đủ.
Vì vậy, tại Grand Prix Abu Dhabi 2023, FIA đã chuyển sang thị giác máy tính. Họ đang sử dụng phân tích hình dạng để xác định cạnh theo dõi và tính toán số lượng pixel vượt ra ngoài đường đó. Lớp này của hệ thống sẽ loại bỏ các trường hợp mà sự tương tác của con người rõ ràng là không cần thiết. Nó cho phép FIA tập trung vào các trường hợp thực sự cần sự chú ý của họ.
Bảy mươi mốt phần trăm các chuyên gia thể thao tin rằng sự tham gia của người hâm mộ là rất quan trọng để đạt được mục tiêu của họ. Khi mọi người cảm thấy có mối liên hệ cảm xúc với thể thao, họ tiếp tục quay trở lại và điều đó giúp ngành công nghiệp tạo ra doanh thu.
Một cuộc đua cuối tuần liên quan đến nhiều thứ hơn là chỉ cổ vũ cho đội bóng yêu thích của bạn. Amazon Web Services (AWS) đã hợp tác với F1 để cung cấp thông tin chuyên sâu về các quyết định trong tích tắc và giới thiệu hiệu suất với số liệu thống kê chi tiết. Họ có thể làm 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 mô hình học máy có thể phân tích các điểm dữ liệu được thu thập từ hơn 300 cảm biến từ mỗi chiếc xe F1. Chúng ta đang nói về hơn 1,1 triệu điểm dữ liệu mỗi giây!
Điều tự nhiên là Giám đốc điều hành của Oracle Red Bull Racing, Christian Horner, tin rằng, "Dữ liệu nằm trong huyết mạch của đội. Mọi yếu tố của hiệu suất - cách chúng tôi chạy một cuộc đua, cách chúng tôi phát triển một chiếc xe, cách chúng tôi chọn và phân tích các tay đua - tất cả đều được điều khiển bởi dữ liệu. Chúng ta hãy xem một số thống kê mà các hệ thống này có thể xuất ra:
Đua xe mô phỏng, hay đua xe mô phỏng, là một trải nghiệm đua xe F1 ảo. Nó thường được sử dụng để giúp các tay đua trở nên quen thuộc hơn với đường đua và cải thiện kỹ năng đua xe của họ mà không có nguy cơ bị thương hoặc làm hỏng xe. Bằng cách kết hợp AI vào đua xe mô phỏng, các đội có thể mô phỏng các điều kiện đua năng động, hiệu suất xe theo các thiết lập khác nhau và thậm chí cả hành vi của các đối thủ cạnh tranh trên đường đua.
Động cơ vật lý có thể mô hình hóa chính xác hành vi của xe. Chúng tính đến các yếu tố như khí động học, độ bám lốp và cài đặt hệ thống treo. Trong khi đó, dữ liệu từ cả các cuộc đua và mô phỏng trong thế giới thực liên tục được phân tích để tinh chỉnh các chiến lược và cải thiện hiệu suất. Các thiết lập đua xe mô phỏng có thể bao gồm từ các thiết lập cơ bản với vô lăng và bàn đạp đến các trình mô phỏng quy mô đầy đủ bao gồm nền tảng chuyển động, tai nghe VR và bản sao chi tiết của buồng lái xe F1.
Một số đội F1 hàng đầu đang tích cực sử dụng AI và thậm chí có các công ty AI đã ký hợp đồng với tư cách là nhà tài trợ chính thức của họ. Hãy nhanh chóng khám phá một vài trong số những mối quan hệ đối tác này và giá trị mà chúng mang lại.
G42 là một công ty điện toán đám mây và AI hàng đầu có trụ sở tại UAE. Họ là nhà tài trợ chính thức cho Đội đua Mercedes-AMG PETRONAS F1. G42 trang bị cho nhóm khả năng phân tích dữ liệu và học máy tiên tiến. Với sự hỗ trợ của G42, nhóm có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và trích xuất những hiểu biết có giá trị để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ví dụ, các thuật toán AI của G42 có thể phân tích dữ liệu đo từ xa 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 tải nhiên liệu.
Đội đua Red Bull sử dụng AI để tối ưu hóa mức tiêu thụ nhiên liệu, giúp họ tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu, do 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 Công thức Một này đã giành chức vô địch các tay đua và chức vô địch các nhà xây dựng năm 2023 trong một mùa giải phá kỷ lục. Nhóm nghiên cứu dựa vào Oracle Cloud để cung cấp năng lượng cho chiến lược cuộc đua, phát triển động cơ, đua mô phỏng, sự tham gia của người hâm mộ và hơn thế nữa.
Amazon Web Services (AWS) là một trong những nhà tài trợ chính thức cho Đội đua Scuderia Ferrari F1. Đội đua Scuderia Ferrari đã tạo ra một cảm biến tốc độ mặt đất ảo bằng cách sử dụng (AI) và machine learning thông qua Amazon SageMaker. Họ đã có thể cung cấp dữ liệu nhanh hơn và đáng tin cậy hơn cho các kỹ sư của mình. Nhóm nghiên cứu đã có thể giảm trọng lượng xe, đây là một yếu tố quan trọng trong một môn thể thao mà ngay cả một gram cũng quan trọng. Họ cũng sử dụng AWS để phát triển các mô hình ML bắt nguồn từ lý thuyết trò chơi để phân tích các biến số trong chiến lược cuộc đua.
Mùa giải 2024 bắt đầu vào tháng 3 với Bahrain Grand Prix. Chúng tôi mới chỉ trải qua bốn cuộc đua cho đến nay, nhưng đó là một khởi đầu ly kỳ cho mùa giải. Ngay từ đầu, chúng ta đang thấy những cải tiến AI mới xuất hiện lần đầu tiên cho mùa giải này.
Hãy bắt đầu với việc thúc đẩy để đưa người hâm mộ đến gần hơn với hành động. Nó đã dẫn đến sự ra đời của các góc máy ảnh mới. Nhóm phát sóng F1 đang hợp tác chặt chẽ với Aston Martin để phát triển một camera ánh sáng phía sau. Ý tưởng đằng sau nó là cung cấp cho chúng ta một cái nhìn ngay từ phía sau xe, ghi lại cường độ 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 điểm và phơi sáng trong thời gian thực để đối phó với những thách thức về tốc độ và điều kiện ánh sáng thay đổi.
Đối với phát sóng, cũng có một hệ thống phát lại được tân trang lại mới được cung cấp bởi AI. Hệ thống AI này có thể sắp xếp ngay lập tức các cảnh quay để làm nổi bật những khoảnh khắc quan trọng, đảm bảo người hâm mộ không bỏ lỡ bất kỳ hành động nào. Nó thậm chí còn có khả năng tạo ra các bản phát lại chuyển động chậm từ các cảnh quay thông thường, thêm một lớp chiều sâu mới cho trải nghiệm xem.
Ngoài ra còn có rất nhiều tin đồn về việc sử dụng máy bay không người lái tiềm năng để ghi lại cảnh quay trực tiếp, lấy cảm hứng từ một cảnh quay góc nhìn thứ nhất (FPV) lan truyền của Max Verstappen trên một vòng thử nghiệm. Vẫn còn những rào cản liên quan đến an toàn cần vượt qua. Tuy nhiên, khả năng bao gồm các bức ảnh chụp bằng máy bay không người lái trong tương lai là một điều thú vị. Đó là tất cả về việc tìm ra những cách mới để mang lại sự hồi hộp của cuộc đua cho người xem tại nhà.
Nói về sự hồi hộp, phần âm thanh của chương trình phát sóng cũng được thiết lập để nâng cấp. Mục đích của bản nâng cấp này là làm cho người xem cảm thấy như họ đang ở ngay đó trên đường đua, với tiếng gầm rú của các động cơ xung quanh họ. Các thuật toán AI đang được sử dụng để tinh chỉnh việc thu và xử lý âm thanh để âm thanh phát sóng đắm chìm mà không bị ồn. Chúng tôi muốn nghe động cơ tăng tốc nhưng vẫn có thể tận hưởng cuộc đua mà không cần quá nhiều âm lượng.
Mặc dù AI có thể là một công cụ hữu ích, nhưng nó không thể thay thế các tài xế và phi hành đoàn của con người với nhiều năm kinh nghiệm và tài năng. Điều đó nói rằng, sẽ rất thú vị khi xem AI sẽ tác động đến Công thức Một như thế nào trong tương lai. Công nghệ tiên tiến hơn có nghĩa là các quyết định sáng suốt hơn trên đường đua, dẫn đến những trận chiến tuyệt vời cho lá cờ ca rô đó!
Kiểm tra kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để xem AI đang được áp dụng như thế nào trong các lĩnh vực như sản xuất và nông nghiệp.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
