Umělá inteligence tiše přebírá Formuli 1 (F1). Ne však okázale a futuristicky, ale jako chladný, vypočítaný nástroj, který zcela mění, jak týmy přistupují k nejintenzivnějšímu motorsportu na světě.
Na centrále McLarenu v Wokingu, Anglii, AI nekřičí po pozornosti, ale její vliv je nesporný. 60letý závodní gigant údajně učinil z AI páteř svých operací, jemně doladěním všeho od závodních strategií po komerční růst.
Dan Keyworth, ředitel obchodní technologie McLarenu, odhalil, jak tým používá strojové učení ke zvýšení své výhody. Simulací pravděpodobností trénují AI modely, aby předpovídaly vše, až po nejmenší detaily efektivity zastávek v boxech a výkonu pneumatik.
„Jsme organizace, která dlouho používala tradiční strojové učení,“ řekl Keyworth. Nyní to posouvají na další úroveň s analýzou dat v reálném čase a digitálními dvojčaty—3D digitálními replikami jejich vozidel—které znovu vytvářejí podmínky na trati s děsivou přesností.
Simulace AI ostří rozhodování v den závodu
Konkurence ve Formuli 1 není omezena pouze na trať. Mimo trať je to bitva mozků, serverů a algoritmů. Digitální dvojčata McLarenu jsou jen jednou z jejich zbraní. Tyto virtuální modely umožňují týmům simulovat a upravovat výkon svých vozidel na základě reálných podmínek.
To vše je součástí širší strategie AI, která se podle Keywortha zaměřuje na tři pilíře: výkon vozu, každodenní operace a zapojení fanoušků.
Během závodu se každá sekunda počítá. McLaren používá generativní AI k předpovědi, co se může na trati stát, od nejlepšího času na zastávku v boxech po optimální volbu pneumatik pro měnící se podmínky.
„Co nám AI umožňuje, je simulovat skutečné scénáře a říci: 'Co se stane?'“ vysvětlil Keyworth. Modely jsou tak přesné, že výsledky často hraničí s „skoro děsivými“.
Ale McLaren není sám v tomto závodě ve zbrojení AI. Aston Martin Aramco má svůj vlastní datově řízený plán. Clare Lansley, hlavní informační ředitelka týmu, vysvětlila, že strojové učení pomáhá předpovídat vzory analýzou obrovských objemů dat o pneumatikách, počasí a podmínkách na trati.
Jejich „datové jezera“ uchovávají obrovské objemy informací, které jejich algoritmy zpracovávají, aby zlepšily rozhodování. „Rychlost těchto vývojů je opravdu impozantní,“ řekla Lansley. Konečným cílem? Uvolnit inženýry, aby se mohli soustředit na výkon vozidla místo na utopení v opakujících se úlohách.
Red Bull Racing také s vervou přijal AI. Guillaume Dezoteux, vedoucí výkonu vozidla italského týmu, uvedl, že technologie snižuje potřebu stovek simulací.
Náhledy řízené AI umožňují týmům dělat rozhodnutí rychleji a s přesností, což šetří milisekundy, které mohou znamenat rozdíl mezi vítězstvím a prohrou.
Konektivita pohání revoluci AI ve F1
Transformace AI ve Formuli 1 by se rozpadla bez jednoho klíčového ingredience: konektivity. Je to páteř, která drží sport pohromadě. Při každém závodě údajně McLaren balí mobilní datová centra—mini serverové místnosti— a letí je po celém světě.
Tyto jednotky zpracovávají data v reálném čase, což zajišťuje, že inženýři na trati a v Wokingu mohou bezproblémově komunikovat.
Tyto přenosné datové uzly umožňují McLarenu zpracovávat obrovské množství informací, od telemetrie vozidla v reálném čase po živé závodní strategie. Také používá AI k personalizaci zážitků fanoušků, zejména na nově vznikajících trzích, jako je USA, kde sport exploduje v popularitě.
Přizpůsobením obsahu preferencím fanoušků a doručováním ve správný čas prohlubuje McLaren své spojení se svým publikem. Keyworth uvedl, že tým pracuje na tom, aby se fanoušci „cítili více spojeni“ prostřednictvím cíleného zapojení řízeného AI.
Na obchodní straně AI pomáhá zjednodušit operace. Keyworth to popsal jako nástroj pro nahrazení „pracných“ úkolů, nikoli lidských pracovníků. Cílem je zrychlit a zefektivnit pracovní postupy, což umožní zaměstnancům soustředit se na činnosti s vysokou hodnotou místo na rutinní administrativní práci. „Chcete uvolnit svůj tým, aby mohl dělat to, pro co jste je najali,“ řekl.
Získejte dobře placenou práci ve Web3 za 90 dní: Ultimátní plán