AWS がサポートする
F1 Insights
最速の車
最速のクラウド
フォーミュラ 1 は、世界最高のドライバー同士で繰り広げるバトルですが、世界で最も革新的なエンジニアのバトルでもあります。他のどのスポーツでも、その進化と新しいテクノロジーをダイナミックに採用した前例はありません。テクノロジーの一部は 230 MPH という高速に達しており、2 秒未満でピットストップを行い、5G の力でコーナーを飛び回るドライバーを支援できますが、その多くは 5 億人以上のファンを抱えたエクスペリエンスの成長を強化するために使用されます。AWS は、フォーミュラ 1 の公式クラウドサービスと機械学習プロバイダーの両方を担当していることを誇りに思っています。
手順の流れは以下のとおりです。
変革
シリーズ
テクノロジーは常にスポーツの進化において中心的な役割を果たしてきましたが、サーバーレスおよび機械学習は、F1 がデータを自動化、収集、分析、活用して意思決定を行う方法に変化をもたらしました。
増えるアクション
トラックで
F1 は、車のデザインに関するいくつかのルールを変更することにより、次のレベルまで競争を引き上げています。F1 は、AWS ハイパフォーマンスコンピューティングサービスを使用してこれらの変更をシミュレートし、シミュレーションサイクルをより速く、より洗練したものにします。
より深く届ける
インサイト
F1 は Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを構築し、結果に劇的な影響を与えるようなドライバーまたはピットクルーの瞬時の決定についてファンがよりよく理解できるようにします。
メディア掲載記事
ドライバーシーズンパフォーマンスの詳細はこちら
エキスパートから
F1 パフォーマンスエンジニアリングおよび分析担当チーフテクニカルエンジニアの Rob Smedley 氏が、新しい F1 インサイトを詳しく説明します。ドライバーシーズンパフォーマンスは、運転スキルの最も重要なサブセットに基づくドライバーパフォーマンスの内訳を提供します。この洞察は、豊富なデータを分析し、7 つの主な指標にわたってドライバーパフォーマンスのシーズン出力を提供します。
Qualifying Pace の詳細
エキスパートから
F1 パフォーマンスエンジニアリングおよび分析担当チーフテクニカルエンジニアの Rob Smedley 氏が、新しい F1 インサイトを詳しく説明します。Qualifying Pace は、週末の練習セッション中のチームのパフォーマンスの分析を通じて、予選中にチームから期待されるペースとパフォーマンスへの洞察を提供するのに役立ちます。この新しい洞察では、機械学習と分析手法を使用し、練習データを取得し、土曜日と日曜日のレース間でチームがどのように進行するかについての履歴データを使用して、予選結果がどのようになりそうかについての答えを導き出すことを試みます。
エキスパートによるレーシングカー分析/レーシングカー開発の詳細
F1 パフォーマンスエンジニアリングおよび分析担当チーフテクニカルエンジニアの Rob Smedley 氏が、新しい F1 インサイトの重要性を詳しく説明します。F1 カー開発の 3 つのコア要素に焦点を当て、ラップタイムの分析を基にしたテレメトリーデータを主な入力ソースとして使うことで、空気抵抗、空力ダウンフォース、エンジンパワーにおけるパフォーマンスの向上を画像により測定できます。
コーナー分析の詳細
エキスパートから
F1 パフォーマンスエンジニアリングおよび分析担当チーフテクニカルエンジニアの Rob Smedley 氏が、新しい F1 インサイト「コーナー分析」の重要性を詳しく説明します。カーテレメトリデータを介して重要なコーナーセクションでのパフォーマンスを分析および比較することにより、高速コーナーと低速コーナー(F1 カーのパフォーマンスにとって最も重要な領域)で一部の車が他の車よりもパフォーマンスが優れている理由のインサイトを学びます。
AWS と Formula 1 が 2020 シーズンの新しいレーシングパフォーマンス統計を発表
6 つのリアルタイムレース統計の第 1 弾である「カーパフォーマンススコア」は、7 月 3 日 (週末) にシュピールベルク (オーストリア) で開催されるシーズン開幕戦のグランプリで初登場します。
カーパフォーマンススコアの詳細について学ぶ
エキスパートから
F1 パフォーマンスエンジニアリングおよび分析担当チーフテクニカルエンジニアの Rob Smedley 氏が、新しい F1 インサイト「カーパフォーマンススコア」の重要性を詳しく説明しています。フォーミュラ 1 車の性能のこれらの重要な側面は、さまざまなマシンの相対的なパフォーマンスについて、まさに最初からファンがより明確に理解できるようにします。
FORMULA 1 は AWS と連携して次世代のレースカーを開発
F1 における計算流体力学プロジェクトでは、2021 年シーズンに向けたレースカーの設計のために、12,000 時間を超えるコンピューティング時間が費やされました。F1 のチーフテクニカルエンジニアである Rob Smedley 氏が、デザインの変革とファン体験向上のために行った AWS との共同作業について話す、re:Invent での基調講演をご覧ください。このプロジェクトに関するプレスリリースは、次のリンクからご参照ください。
ファン体験を加速させる
マシンの詳細を見て仕組みを確認したいですか? AWS と F1 が、データを使用して新しいインサイトをファンに提供したりアクションを増やすための複雑な機械学習アルゴリズムを Amazon SageMaker に教える方法、レースが展開するにつれ卓越した精度で結果を予測する方法、およびデータを利用して次のレースカーを設計する方法の詳細をご覧ください。
データがスタートです
F1 グランプリでは、すべての車に 120 個のセンサーを搭載し、車からピットに送信されるテレメトリーデータポイントを 1 秒あたり 110 万個生成します。このリアルタイムデータは、S3 に保存された 69 年以上のレースの履歴データと組み合わせ、他に類を見ないトラックサイドの意思決定についてファンやチームに通知を行います。
ファンの体験を大きく変える
履歴データを取得し、それを使用して Amazon SageMaker の複雑な機械学習アルゴリズムに学習させることで、F1 はチーム、車、ドライバーの精度を高めてレース戦略の結果を予測することができます。これらのモデルは、グランプリレースの展開に合わせて、更新されたリアルタイムデータを使用して将来のシナリオを予測するため、豊かで魅力的な体験をファンに提供します。
プロフェッショナルサービスの開始
2018 年、F1 は AWS プロフェッショナルサービスチームと協力し、2019 年 3 月のピットストップのアドバンテージと 2019 年 7 月のバトル予想の 2 つのモデルを提供しました。F1 はプロフェッショナルサービスチームと Amazon ML Solutions Lab チームで継続的な革新を遂げ、ユースケースのプロトタイプを作成し、新しい概念実証を行うことで F1 Insights の開発を加速させています。その後、ProServ チームは F1 がモデルを本番環境に導入し、F1 インフラストラクチャに統合するできるように支援しています。

