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飛馳炫車
應與疾速雲端搭配

一級方程式賽車是世界最佳車手之間的角逐,但也是全球最具創新力的工程師之間的較量。沒有其他運動在其發展和新技術採用方面如此活躍。有些技術可以協助車手達到高達 230 英里/小時的速度,在不到 2 秒的時間內停車加油,並憑藉 5G 的力量在轉彎處飛馳,而更多技術則是增強日益增長的、超過十億的車迷群體的觀賞體驗。因此,能成為一級方程式賽車官方雲端服務和機器學習的提供商,AWS 深感自豪。

運作方式︰

產品系列
改頭換面

技術在這項運動的發展中一直發揮著核心作用,但無伺服器和機器學習正在改變 F1 自動執行、收集、分析和利用資料做出決策的方式。

促進賽道
及時回應

F1 透過改變圍繞賽車設計的一些規則,將比賽提升到一個新的水準。F1 利用 AWS 高效能運算服務來模擬這些變更,從而讓模擬週期更快捷、更成熟。

提供更深入的
洞見

F1 使用 Amazon SageMaker 建構機器學習模型,協助車迷更好地了解車手或維修人員如何做出可能嚴重影響結果的瞬間決策。

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新聞

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加速車迷體驗

想要看看幕後情況,了解如何完成? 進一步了解 AWS 和 F1 如何使用資料教導 Amazon SageMaker 複雜的機器學習演算法,以提供新的洞見並為車迷提供更多精彩賽事、在比賽開始時以驚人的準確性預測結果,並使用資料設計下一輛賽車。 

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F1 eBook Cover(2)
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從資料開始

在一級方程式賽車大獎賽期間,每輛賽車均包含 120 個感應器,它們每秒產生 110 萬個遙測資料點,將資料從賽車傳輸至維修站。該即時資料與 S3 上儲存的超過 69 年的歷史比賽資料相結合,讓車迷和車隊了解空前的賽道側決策。

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讓車迷體驗引入入勝之感

透過收集歷史資料並將其用於教授 Amazon SageMaker 複雜的機器學習演算法,F1 可預測比賽策略的結果,從而提高團隊、賽車和車手的準確性。隨著大獎賽的開展,這些模型能夠使用重新整理的即時資料來預測未來的情況,以提供豐富而引人入勝的車迷體驗。

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專業服務入門

2018 年,F1 開始與 AWS 專業服務團隊合作,此後交付了兩種模型來支援賽事圖形處理:2019 年 3 月的停站優勢和 2019 年 7 月的戰況預測。F1 將繼續與專業服務團隊和 Amazon ML Solutions Lab 團隊攜手創新,透過對使用案例進行原型設計和開發新的概念驗證來加速 F1 Insights 的開發。ProServ 團隊則協助 F1將模型投入生產,並整合至 F1 基礎架構中。

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