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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通りです。

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

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で開催されるシーズン開幕戦のオーストリアグランプリで初登場します

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エキスパートからのカーパフォーマンススコアの詳細

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 Insight の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 のカーパフォーマンスにおけるこれらの重要な側面により、さまざまなマシンの相対的なパフォーマンスについて、ファンはまさに一からより明確に理解できるようになります。

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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 時間以上の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。

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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。

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それでは始まります
データ

フォーミュラ 1 グランプリでは、すべての車に 120 個のセンサーを搭載して、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。

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ファンの体験を変える
ギアで

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。

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バトル予想

F1 の歴史を通じて、トラック上で最もエキサイティングなレースアクションのいくつかは、車を追い越すためにドライバーが十分に近づいたときに繰り広げられる「バトル」によるものです。結果として順位争いが生じ、参加したドライバー間での攻撃的で防御的な運転が、予測不可能で、時には危険な組み合わせをもたらします。バトル予想のグラフィックは、トラックの履歴とドライバーの予想ペースを分析して、レース中に展開されるドライバーのバトルに関するインサイトを提供します。

ピット戦略バトル

F1 チームは競合レースをリードするためにアンダーカットとオーバーカット戦略を使用しており、成功率と失敗率を 10 分の 1 秒で測定します。ピット戦略バトルは、2 人のライバルドライバーの位置、それぞれのピットストップ後の予測ギャップ、追い越し率に関するリアルタイムのインサイトをファンとコメンテーターに提供します。これにより、ファンはリアルタイムで各ドライバーの戦略がどの程度成功するか、潜在的な結果を評価できるようになります。

タイヤの性能

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F1 チームには、より高いグリップからより長い寿命に至る範囲のパフォーマンスを行えるように、さまざまなタイヤ化合物が許可されています。タイヤの性能と劣化はレース中のチームにおいて主要な懸念事項であり、ラップタイムとタイヤの状態の間で完璧なバランスを取ることは、レースで勝つための戦略の重要な要素です。タイミングとテレメトリの情報を分析し、タイヤのパワーとタイヤのエネルギーによって生じたラップタイムの損失を推定することにより、タイヤパフォーマンスはファンとコメンテーターが現在のパフォーマンスレベルをより良く理解できるようにします。

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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 (ProServ) 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て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。

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