Biorąc pod uwagę, że Formuła 1 od wielu lat przoduje w branży motoryzacyjnej pod względem zaawansowanych technologii, trudno się dziwić, że sport ten jako jeden z pierwszych zaczął wykorzystywać sztuczną inteligencję (AI). Radio Bezpieczna Podróż przedstawia obszary, w których już teraz sztuczna inteligencja wywiera wpływ. Wpływ a także potencjalne przyszłe zmiany, jakie może ona przynieść w sportach motoryzacyjnych. sztuczna inteligencja w F1 to przyszłość.
sztuczna inteligencja w F1
Nie powinno dziwić, że Formuła 1, która często znajduje się w czołówce innowacji technologicznych w sporcie, przyczynia się do wdrażania sztucznej inteligencji (AI). Formuła 1 pozostaje technologicznym poligonem doświadczalnym, nawet gdy wyścigi wchodzą na nowe rynki i tworzą nowe programy interakcji z fanami. Na przykład decyzja Formuły 1 o przejściu na całkowicie zrównoważone paliwa na początku sezonu 2026. Ona była bezpośrednią reakcją na szersze przestawienie się przemysłu motoryzacyjnego na bardziej ekologiczne źródła energii.
W ostatnich latach sport koncentruje się na sztucznej inteligencji, podobnie jak biznes. Naturalnie jest, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać znaczącą rolę w samochodach, którymi ludzie będą jeździć w przyszłości. Bezpieczeństwo na drogach wzrosło dzięki zdolności samochodów do wykrywania otaczającego ruchu i reagowania na możliwe zdarzenia szybciej niż kierowcy.
Sztuczna inteligencja jest jednak wykorzystywana w Formule 1 nie tylko do zapewnienia bezpieczeństwa. W ekosystemie technologia ta jest szeroko wykorzystywana w takich dziedzinach, jak strategia wyścigowa, zrównoważony rozwój i transmisje. Jak to właściwie działa? Przedstawiamy przegląd obecnych i potencjalnych przyszłych zastosowań sztucznej inteligencji w Formule 1.
Alternatywna perspektywa – sztuczna inteligencja
Niemożliwe byłoby omówienie sztucznej inteligencji w Formule 1 bez przywołania Amazon Web Services (AWS). Korporacja zajmująca się przetwarzaniem w chmurze, która jest globalnym partnerem serii od 2018 roku, odegrała kluczową rolę w jej cyfrowej ewolucji.
Formuła 1 jest niezwykle zaawansowana technologicznie; każdy bolid ma ponad 300 czujników, które dostarczają ponad 1,1 miliona punktów danych na sekundę. Sztuczna inteligencja to technologia, która ułatwia ten proces. AWS odpowiada za koncentrację tych danych i przedstawienie ich w przystępny sposób.
Sztuczna inteligencja ma potencjał, by usprawnić transmisje poprzez zwiększenie efektywności procedur operacyjnych i tworzenie statystyk, które gwarantują, że widzowie uznają relacje z Formuły 1 za bardziej interesujące i edukacyjne.
Jednym z przykładów, choć nie jest on unikalny dla branży nadawczej, jest „Root Cause Analysis”, który analizuje awarie systemu przy użyciu języka naturalnego. Program sprawdza, czy przełącznik w kontenerze często działa nieprawidłowo, o czym technicy nie wiedzieliby, dopóki nie musieliby go użyć. Takiej sytuacji można uniknąć dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, która zapobiega wystąpieniu problemu, zanim się on pojawi. Zamiast analizować trendy i wskazywać elementy, które zawiodły w przeszłości, kolejnym etapem jest edukacja sztucznej inteligencji w zakresie proaktywnego wyszukiwania usterek.
Dodatkowo AWS wprowadził narzędzie „StatBot”, które wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do odpowiadania na zapytania analityków Formuły 1 dotyczące wyników, które mogą sięgać dziesięcioleci wstecz, na przykład kiedy debiutant ostatnio wygrał Grand Prix. Usprawniło to pracochłonną procedurę ręczną, która wymagała przeszukania źródeł historycznych. Ponieważ Formuła 1 rozpoczęła się w 1950 roku, a teraz mamy rok 2025, możliwe jest użycie „StatBota” do uzyskania odpowiedzi w ciągu kilku sekund przy wykorzystaniu archiwum.
How Artificial Intelligence Is Helping to Ensure a Sustainable Future for Formula One
Zmniejszając potrzebę przenoszenia fizycznego sprzętu między torami wyścigowymi, ta cyfrowa rewolucja pomogła serii w działaniach na rzecz zrównoważonego rozwoju. Jeszcze 15 lat temu duże ilości sprzętu IT musiały być transportowane z wyścigu na wyścig, ale dzięki chmurze i możliwościom zdalnej transmisji nie jest to już konieczne.
Obecnie zespoły dysponują cyfrowym archiwum w chmurze. Chmura odbiera również wszystkie dane, które są przesyłane z samochodów i systemów pomiaru czasu. Wszystko to ma ogromny wpływ na zrównoważony rozwój: mniej sprzętu, mniej ludzi i mniejsza produkcja ciepła w ciągu dnia.
Sztuczna inteligencja odegra zatem rolę w osiągnięciu ambitnego celu Formuły 1, jakim jest osiągnięcie zerowego poziomu emisji netto do 2030 roku. Również machine learning będzie prawdopodobnie wykorzystywane do wspierania strategii zrównoważonego rozwoju, szczególnie w zakresie, jak zwiększyć szybkość lub dokładność procesu.
Według badania PwC UK, sztuczna inteligencja może zmniejszyć globalną emisję gazów cieplarnianych o 4% do 2030 roku, czyli o 2,4 miliarda ton CO2. Pokazuje to, w jaki sposób organizacje takie jak Formuła 1 mogą wykorzystać tę technologię do zwiększenia zrównoważonego rozwoju. Formuła 1 może zatem w większym stopniu polegać na sztucznej inteligencji w tym obszarze, szczególnie w celu maksymalizacji wydajności logistycznej. Na przykład, wykorzystując połączenie transportu lotniczego, morskiego i drogowego, sztuczna inteligencja może określić najbardziej przyjazny dla środowiska sposób na rozpoczęcie sezonu.
Obliczanie wartości – sztuczna inteligencja
Sposób, w jaki sztuczna inteligencja ulepsza plany wyścigowe zespołów Formuły 1, będzie najbardziej widoczny dla fanów. Zespoły od wielu lat korzystają z symulacji Monte Carlo w celu określenia najskuteczniejszej strategii. Podejście to, wynalezione w latach 90-tych, wykorzystuje bogactwo danych historycznych do przewidywania prawdopodobnych wyników wyścigu.
W miarę rozwoju sztucznej inteligencji symulacje mogą być coraz bardziej skomplikowane i wykorzystywać większą różnorodność danych, co zwiększy ich dokładność. W przeszłości, na przykład, zespoły mogły z łatwością przeprowadzać symulacje Monte Carlo dla własnych pojazdów, ale uwzględnienie wpływu 18 kolejnych samochodów w całym wyścigu było niezwykle trudne.
To nie przypadek, że strategia wyścigowa Red Bulla jest niemal bezbłędna od czasu nawiązania współpracy z informatycznym potentatem Oracle, co pozwoliło zespołowi na przeprowadzanie symulacji z udziałem najbliższych konkurentów. Jeśli współpraca osiągnie poziom, w którym wszystkie 20 bolidów będzie można dokładnie uwzględnić w tym procesie, nie będzie to szokujące. Niezależnie od tego, czy było to użycie samochodów bezpieczeństwa podczas Grand Prix Abu Zabi w 2021 r., czy przejście na miękką strategię we Francji w tym samym roku, gdzie Max Verstappen wygrał Grand Prix, Red Bull był w stanie podjąć znacznie lepszą decyzję, korzystając z zasobów Oracle.
Aby podejmować ważne decyzje, należy w rzeczywistości połączyć ogromne bazy danych z analitycznym sposobem myślenia. Po raz kolejny pokazuje to, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być wykorzystywana jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji. Hannah Schmitz, główny inżynier ds. strategii w Red Bull i kluczowy gracz w ostatnim sukcesie zespołu z Milton Keynes, jest odpowiedzialna za ten zakres.
A co z przyszłością? sztuczna inteligencja
Korzystając z machine learning, pięć lat temu AWS uznał Heikkiego Kovalainena za ósmego najszybszego kierowcę w historii Formuły 1. W swojej 111-wyścigowej karierze Fin zdołał odnieść tylko jedno zwycięstwo i cztery razy stanąć na podium, mimo oczywistego talentu. Na chwilę obecną, zamiast prognoz opartych na uczeniu maszynowym, takich jak ta dotycząca Kovalainena, warto polegać na recenzjach, analizach i prognozach ekspertów dotyczących wyścigów Formuły 1 i ostatecznych wyników zwycięzców, a także wykorzystywać wszystkie te informacje na swoją korzyść na wyspecjalizowanych europejskich platformach internetowych z listy w Bookmaker Expert. Tak czy inaczej, kontekst jest niezbędny przy stosowaniu sztucznej inteligencji. Niewiele jest osób, które umieściłyby Kovalainena wśród 10 najlepszych kierowców Formuły 1 wszech czasów.
Jednak od czasu przeprowadzenia tego badania pięć lat temu, sztuczna inteligencja znacznie się rozwinęła. Tor Yas Marina Circuit w Abu Zabi zapewnił w zeszłym roku podgląd tego, co może przynieść przyszłość. Jedną z istotnych różnic między Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) a innymi seriami sportów wyścigowych jest to, że samochody w A2RL nie mają kierowców. Zespoły muszą wykorzystać swoją wiedzę w zakresie kodowania, aby opracować oprogramowanie samochodów, tak aby mogły one wyczuwać otoczenie, dokonywać ocen i rywalizować w wyścigach bez potrzeby pomocy człowieka.
Stało się to jasne podczas inauguracyjnego wyścigu w kwietniu, który był obarczony wieloma problemami. W trwającym minutę i cztery sekundy filmie na YouTube pokazano zaledwie 10 sekund rzeczywistego czasu spędzonego przez samochody na torze. To jednak dopiero początek fantastycznej przygody. Co ważne, przejście od wątpliwego rankingu najlepszych kierowców Formuły 1 do sztucznej inteligencji zdolnej do obsługi prawdziwych samochodów na torze w ciągu zaledwie czterech lat jest potężną ilustracją tego, jak szybko sprawy poszły do przodu.
Nikt nie przewidywał pojawienia się sztucznej inteligencji generatywnej mniej niż rok temu, ale teraz każda firma bada najbardziej efektywne sposoby wykorzystania tej technologii. To sprawia, że prognozowanie przyszłości jest wyzwaniem, ale oznacza również, że potencjał sportów motoryzacyjnych jest niemal nieograniczony.
