AWS als Motor für
F1 Insights
DIE SCHNELLSTEN AUTOS VERDIENEN
DIE SCHNELLSTE CLOUD
Die FORMEL 1 ist ein Kampf zwischen den besten Fahrern der Welt, ist aber auch ein Kampf zwischen einigen der innovativsten Ingenieure der Welt. Kein anderer Sport ist in seiner Evolution und Annahme neuer Technologien so dynamisch gewesen. Während manches der Technik zur Unterstützung der Fahrer, die Geschwindigkeiten von bis zu 370 km/h erreichen, Boxenstopps in weniger als 2 Sekunden ablegen und mit einer Kraft von 5G um die Ecken fliegen, benutzt wird, geht viel davon in die Verbesserung der Erlebnisse der wachsenden Fanbasis von über einer halben Milliarde Fans. Darum ist AWS stolz, sowohl der offizielle Cloud-Service als auch Machine Learning-Anbieter für die FORMEL 1 zu sein.
So funktioniert es:
Transformieren
der Serie
Technologie hat schon immer eine zentrale Rolle in der Evolution des Sports gespielt, jedoch verändern serverlose Anwendungen und Machine Learning, wie die F1 Daten automatisiert, sammelt, analysiert und nutzt, um Entscheidungen zu fällen.
Erhöhung der Action
auf der Rennpiste
F1 bringt den Wettbewerb durch Änderungen einiger Regeln rund um das Autodesign auf die nächste Stufe. F1 simuliert diese Änderungen mit AWS High Performance Compute-Services, um Sim-Zyklen schneller und anspruchsvoller zu machen.
Liefern tieferer
Einblicke
Die Formel 1 nutzt Amazon SageMaker, um Machine Learning-Modelle zu entwickeln, mit denen die Fans die blitzschnellen Entscheidungen der Fahrer oder Boxencrew, die das Ergebnis dramatisch beeinflussen können, besser nachvollziehen können.
IN DEN NACHRICHTEN
Erfahren Sie mehr über Driver Season Performance
vom Experten
Rob Smedley, Chief Technical Engineer im Bereich „F1 Performance Engineering and Analysis“ erläutert die Details des neuen F1 Insight. Driver Season Performance bietet eine Aufschlüsselung der Fahrerleistung basierend auf der wichtigsten Untergruppe an Fahrfähigkeiten. Dieser Einblick analysiert eine Fülle von Daten, um eine Saisonausgabe der Leistung eines Fahrers über sieben Schlüsselmetriken zu liefern.
Erfahren Sie mehr über Geschwindigkeit beim Qualifying
vom Experten
Rob Smedley, Chief Technical Engineer im Bereich „F1 Performance Engineering and Analysis“ erklärt die neue F1 Insight. Die Geschwindigkeit beim Qualifying liefert Informationen zur erwarteten Geschwindigkeit und Leistung von Teams beim Qualifying. Diese basieren auf der Analyse ihrer Leistung während des Wochenendtrainings. Diese neue Insight nutzt Machine Learning und eine analytische Methodik auf der Grundlage von Trainingsdaten und historischen Ergebnissen von Teams zwischen Samstags- und Sonntagsrennen, um die Ergebnisse des Qualifyings zu prognostizieren.
Weitere Informationen zur Fahrzeuganalyse/-entwicklung vom Experten
Rob Smedley, Chief Technical Engineer im Bereich „F1 Performance Engineering and Analysis“ erklärt die Bedeutung der neuen F1 Insight. Die Grafik konzentriert sich auf die drei Kernelemente der F1-Fahrzeugentwicklung und misst die Entwicklung der Leistung in den Bereichen Luftwiderstand, aerodynamischer Abtrieb und Motorleistung, basierend auf einer Rundenzeitanalyse und unter Verwendung von Telemetriedaten als primäre Eingangsquelle.
Weitere Informationen zur Kurvenanalyse
vom Experten
Rob Smedley, Chief Technical Engineer im Bereich „F1 Performance Engineering and Analysis“ erklärt die Bedeutung der neuen F1 Insight für die Kurvenanalyse. Hier erhalten Sie einen Einblick in die Details, die dafür verantwortlich sind, dass einige Autos in Kurven mit hoher und niedriger Geschwindigkeit – dem wichtigsten Bereich für die Leistung eines F1-Fahrzeugs – besser abschneiden als andere, indem die Leistung in den Hauptabschnitten einer Kurve anhand von Fahrzeugtelemetriedaten analysiert und verglichen wird.
AWS und Formel 1 geben neue Rennleistungsstatistiken für die Saison 2020 bekannt
Mit den "Car Performance Scores" feiern zur Saisoneröffnung am 3. Juli beim Grand Prix im österreichischen Spielberg die ersten von sechs Echtzeit-Rennstatistiken ihre Premiere
Weitere Informationen zu Car Performance Scores
vom Experten
Rob Smedley, Chief Technical Engineer im Bereich "F1 Performance Engineering and Analysis", erklärt die Bedeutung der neuen F1 Insight: Car Performance Scores. Diese wichtigen Kennzahlen zur Fahrzeugleistung der Formel-1-Boliden geben den Fans von Anfang an genauere Einblicke, wie die verschiedenen Fahrzeuge im Verhältnis zueinander abschneiden.
Formel 1 arbeitet mit AWS zusammen, um Rennwagen der nächsten Generation zu entwickeln
Beim Projekt F1 Computational Fluid Dynamics wird in über 12 000 Stunden Rechenzeit der Rennwagen für die Saison 2021 entworfen. Sehen Sie sich die Keynote von Rob Smedley, F1 Chief Technical Engineer, anlässlich der re:Invent an, in der er über die Zusammenarbeit mit AWS bei Designänderungen und der Verbesserung des Zuschauererlebnisses spricht. Über den nachfolgenden Link gelangen Sie zur Pressemitteilung zu diesem Projekt.
BESCHLEUNIGEN SIE DAS FAN-ERLEBNIS
Möchten Sie einen Blick unter die Motorhaube werfen und sehen, wie es funktioniert? Erfahren Sie mehr darüber, wie AWS und die Formel 1 Daten verwenden, um Amazon SageMaker komplexe Machine Learning-Algorithmen beizubringen, die den Fans neue Erkenntnisse liefern und die Action steigern. Dabei werden die Ergebnisse während des Rennens mit beeindruckender Genauigkeit vorhergesagt. Die Daten fließen außerdem in den Konstruktionsprozess des nächsten Rennwagens mit ein.
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ES BEGINNT MIT DEN DATEN
Während einem FORMEL 1 Grand Prix verfügt jedes Fahrzeug über 120 Sensoren, die 1,1 Millionen Telemetriedatenpunkte pro Sekunde generieren, welche von den Autos in die Boxen übertragen werden. Diese Echtzeit-Daten werden mit Renndaten aus mehr als 69 Jahren, die in S3 gespeichert sind, kombiniert, um Fans und Teams über die beispiellosen Entscheidungen auf dem Kurs zu informieren.
BRINGEN SIE DAS FAN-ERLEBNIS IN GANG
Mit historischen Daten als Quelle und ihrer Nutzung, um Amazon SageMaker komplexe Machine-Learning-Algorithmen zu lehren, kann F1 Rennstrategieresultate mit steigender Genauigkeit für Teams, Autos und Fahrer vorhersagen. Diese Modelle können dann mithilfe von aktualisierten Echtzeitdaten im Verlauf von Grand-Prix-Rennen zukünftige Szenarien vorhersagen, um ein faszinierendes und fesselndes Fan-Erlebnis zu ermöglichen.
Produkte, die F1 Insights unterstützen
Erste Schritte mit Professional Services
2018 arbeiteten die F1 und das AWS Professional Services-Team zusammen und haben seitdem zwei Modelle zur Unterstützung von Renn-Grafiken geliefert: Pit Stop Advantage im März 2019 und Battle Forecast im Juli 2019. Die F1 innoviert fortlaufend mit dem Professional Services-Team und dem Amazon ML Solutions Lab-Team, um die Entwicklung der F1-Einsichten zu beschleunigen, indem sie Prototypen für Anwendungsfälle fertigen und neue Konzeptnachweise entwerfen. Das ProServ-Team hilft der F1 dann, mit den Modellen in Produktion zu gehen und sie in die F1-Infrastruktur einzubinden.
Sind Sie startbereit?
Weitere Informationen über die Arbeit mit AWS Professional Services
