ฟอร์มูล 1 ได้ทํางานอยู่เสมอที่จุดเชื่อมโยงของวิศวกรรมและนวัตกรรม ในปีที่ผ่านมานวัตกรรมนี้ได้ขยายไปสู่ความคิดสร้างสรรค์และการเรียนรู้เครื่องจักร จากกลยุทธ์ยางไปจนถึงการออกแบบแบบ aerodynamic เทคโนโลยีเหล่านี้กําลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมงานวางแผนปฏิกิริยาและพัฒนา พวกเขาไม่ได้แทนที่ผู้ตัดสินใจของมนุษย์ แต่พวกเขาเปลี่ยนรูปแบบเครื่องมือที่ใช้ในการแข่งขัน การจําลองกลยุทธ์ด้วยการเรียนรู้เสริมสร้าง กลยุทธ์การแข่งขันได้ขึ้นอยู่กับความรู้ของมนุษย์และการจําลองพื้นฐาน ในปีที่ผ่านมา AI ได้เริ่มมีบทบาทมากขึ้นในกระบวนการตัดสินใจนี้ รูปแบบที่เรียกว่า ได้รับการประเมินโดยใช้การจําลองของ Grand Prix Bahrain 2023 ในการทดสอบนี้ RSRL ได้รับการเปรียบเทียบโดยตรงกับวิธีการแบบดั้งเดิม Monte Carlo ที่เรียบง่ายขึ้นและขึ้นอยู่กับ ‘set in stone’ ผลลัพธ์: RSRL เลือกกลยุทธ์ยางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยเฉลี่ยและผลิตผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้นผ่านการจําลองซ้ํา การเรียนรู้การเสริมสร้างกลยุทธ์แข่ง (RSRL) การตัดสินใจของโมเดลยังสามารถอธิบายได้ มันให้การพิจารณาที่โปร่งใสสําหรับแต่ละทางเลือกโดยใช้ข้อเท็จจริงและการพิจารณา logic ช่วยให้วิศวกรเข้าใจไม่เพียง แต่ผลลัพธ์ แต่กลยุทธ์ด้านหลัง Pit Stop การคาดการณ์และการวิเคราะห์การสึกหรอของยาง เพื่อปรับปรุงความแม่นยําในด้านนี้นักวิจัยได้พัฒนารูปแบบที่เรียกว่า EDNN. ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการวัดระยะไกลจากช่วงฤดูกาล 2015-2022 รุ่นนี้คาดการณ์ว่าผู้ขับขี่ควรทําคะแนนและการสึกหรอของยางจะพัฒนาขึ้นขึ้นอยู่กับสภาพการแข่งขันอย่างไร นอกจากนี้โครงการแยกต่างหากที่ใช้ เพื่อประเมินระดับพลังงานของยางในเวลาจริง ซึ่งช่วยให้ทีมงานสามารถคาดการณ์การยึดติดการทําลายและความเสี่ยงของการยืดตัวของยางภายใต้เงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงรวมถึงช่วงเวลาของยานพาหนะความปลอดภัย เครือข่ายประสาท LSTM และ GRU ทั้งสองรุ่นช่วยให้การโทรกลยุทธ์ที่เคลื่อนไหวด้วยข้อมูลได้เร็วขึ้นในระหว่างการแข่งขันสดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกิดองค์ประกอบที่ไม่คาดการณ์ได้ การจําลองการโต้ตอบของไดรเวอร์โดยใช้ทฤษฎีเกม ฟอร์มัล 1 ไม่ใช่กีฬาแบบคงที่ การเคลื่อนไหวของคนขับรถหนึ่งคนส่งผลกระทบต่อสนามทั้งหมด การวางตําแหน่ง การใช้พลังงานและการกระทําป้องกันทั้งหมดเป็นส่วนร่วมกัน การศึกษา 2024 สํารวจความซับซ้อนนี้โดยใช้ โมเดลนี้รวมถึงทฤษฎีเกมรวมถึงโมเดลสมดุล Nash และ Stackelberg เพื่อจําลองการโต้ตอบระหว่างไดรเวอร์ การเรียนรู้การเสริมแรงหลายตัวแทน แทนที่จะวิเคราะห์เส้นที่ดีที่สุดของรถเดียวหรือหน้าต่าง pit ระบบประเมินวิธีที่แต่ละคู่แข่งอาจตอบสนองต่อการตัดสินใจของคนอื่น ซึ่งสร้างรูปแบบแบบไดนามิกที่สะท้อนให้เห็นถึงพฤติกรรมในการแข่งขันในโลกจริง เครื่องมือเหล่านี้สามารถแจ้งการวางแผนกลยุทธ์สดหรือช่วยในการออกแบบการจําลองการคาดการณ์ที่ใช้ในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์ของการแข่งขัน การประเมินประสิทธิภาพของคนขับรถอย่างเป็นวัตถุประสงค์มากขึ้น ประสิทธิภาพของคนขับรถเป็นหนึ่งในแง่มุมที่ได้รับการพิจารณามากที่สุดของฟอรั่ม 1 ความแตกต่างในคุณภาพของรถยนต์งบประมาณของทีมและเงื่อนไขของเส้นทางทําให้มันยากที่จะประเมินคนขับรถในเงื่อนไขที่เท่าเทียมกัน เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิจัยใช้ ไปยังข้อมูลการแข่งขันจาก 2015 ถึง 2019 วัตถุประสงค์คือการแยกแยะตัวแปรที่เชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิดกับทักษะของผู้ขับรถแต่ละคนเช่นความสม่ําเสมอในการจัดอันดับการเก็บรักษายางและประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) วิธีการข้อมูลนี้ขึ้นอยู่กับงานก่อนหน้านี้โดยตัวเลขเช่น , ที่นําการจําลองและการจําลองความเป็นไปได้เข้าสู่กีฬาในช่วงเวลาของเขากับ McLaren และ Ferrari มาร์ติน การเรียนรู้เครื่องในการออกแบบยานพาหนะและสนามบิน รถฟอร์ม 1 สร้างปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ละรถมีเซ็นเซอร์มากกว่า 300 เซ็นเซอร์และส่งข้อมูลมากกว่าหนึ่งล้านจุดต่อวินาทีตาม Financial Times ข้อมูลเหล่านี้ส่งผลให้เกิดการพัฒนาทางอากาศได้โดยตรง ทีมงานใช้การจําลอง CFD (Computational Fluid Dynamics) ที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI เพื่อทดสอบการกําหนดค่าหลายพันแบบโดยไม่ต้องสร้างแบบจําลองทางกายภาพ แบบจําลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องนี้ระบุข้อบกพร่องในการไหลเวียนของอากาศและช่วยให้วิศวกรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบได้ในวงจรการพัฒนาที่สั้นลง การคาดการณ์แบบเรียลไทม์ - รวมถึงความน่าจะเป็นการลุกขึ้นอายุการใช้งานของยางและการเปรียบเทียบความเร็ว - ตอนนี้รวมอยู่ในการถ่ายทอดสดโดยใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ AWS ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การพัฒนาในอนาคตและการออกแบบแบบสร้างสรรค์ การวิจัยด้าน AI และมอเตอร์สปอร์ตยังคงขยายไปสู่พื้นที่ใหม่ ที่มหาวิทยาลัยบอลโลนาทีมงานกําลังพัฒนารูปแบบการเสริมแรงหลายตัวแทนเพื่อจําลองสถานการณ์การแข่งขันเต็มรูปแบบ ซึ่งรวมถึงผู้ขับรถทั้งหมดตัวแปรภายนอกเช่นสภาพอากาศและเหตุการณ์ในการแข่งขันเช่นจุดหยุดและรถรักษาความปลอดภัย ในพื้นที่การออกแบบวิศวกรเริ่มใช้สถาปัตยกรรมที่ขึ้นอยู่กับเครื่องแปลงสัญญาณเช่นที่ใช้ในรุ่นภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างชิ้นส่วนรถยนต์ใหม่ ตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ -รูปแบบรุ่นเพื่อสํารวจรูปทรงกลมด้านหลังและโซลูชั่นการไหลเวียนอากาศ ความสนใจเป็นสิ่งที่คุณต้องการ ในการดําเนินงานทีมงานใช้ระบบ AI ไฮบริด ตามการศึกษากรณีนี้โมเดลเหล่านี้ช่วยวิศวกรแข่งโดยการกรองการตรวจจับระยะไกลการคาดการณ์ความเสี่ยงในการแข่งขันและแสดงข้อมูลที่สามารถดําเนินการได้ในเวลาจริง AI และค่าใช้จ่าย Cap: การเพิ่มประสิทธิภาพภายในขีด จํากัด ตั้งแต่ปี 2021 ฟอร์มาลัม 1 จะทํางานภายใต้ ด้วยงบประมาณประจําปีที่ จํากัด ถึงประมาณ 107 ล้านปอนด์และเพิ่มขึ้นถึง 170 ล้านปอนด์ถึงปี 2026 ทีมงานต้องเลือกเลือกมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการใช้จ่ายและพัฒนา ต้นทุน ทีมใช้ เพื่อลดการเสียหายในการพัฒนา aerodynamic แทนที่จะสร้างและทดสอบส่วนประกอบหลายร้อยชิ้นส่วนทางกายภาพโมเดล CFD ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะจําลองการเปลี่ยนแปลงหลายพันแบบดิจิตอลและระบุการออกแบบที่คาดหวังมากที่สุด การเรียนรู้เครื่อง กระบวนการผลิตยังมีการปรับปรุง ในการผลิตคอมโพสิต ตอนนี้ได้รับการสนับสนุนโดยอัลกอริทึมการคาดการณ์ที่ปรับตัวแปรเช่นความดันอุณหภูมิและความเร็วในการวางแผนเพื่อลดการเสียวัสดุและปรับปรุงความสม่ําเสมอ การจัดตําแหน่งไฟเบอร์อัตโนมัติ ในการดําเนินงานและการเงินทีมงานใช้ เพื่อทดสอบสถานการณ์งบประมาณต่างๆ การจําลองเหล่านี้ช่วยแนะนําวิธีการจัดสรรทรัพยากรระหว่างการวิจัยพัฒนาโลจิสติกส์และพนักงานในขณะที่ยังคงอยู่ภายใต้กฎระเบียบของ FIA AI-Driven เครื่องมือการวางแผน ได้ใช้ระบบ AI และระบบคลาวด์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทุกอย่างตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการดําเนินงานการแข่งขัน ตามที่ ทีมอื่น ๆ ยังเปลี่ยนเซ็นเซอร์ทางกายภาพและทดสอบด้วยการจําลองเสมือนจริงเพื่อประหยัดเวลาและลดค่าใช้จ่าย แมคลาเรน โบสถ์ ข้อสรุป วิศวกรรมอัจฉริยะจะเปลี่ยนวิธีที่ทีมฟอร์มูล 1 เตรียมการแข่งขันและพัฒนา จากการจําลองการแข่งขันไปจนถึงการออกแบบชิ้นส่วนและคาดการณ์การสึกหรอของยางการเรียนรู้เครื่องกลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานหลักของกีฬา เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้แทนที่การตัดสินของมนุษย์ แต่เสริมสร้างมัน 
 
 
 
 
 Strategy calls remain in the hands of engineers. 
 
 Development ideas still come from designers. แต่เพิ่มขึ้น AI เป็นระบบที่สนับสนุนการตัดสินใจทุกอย่าง ฟอร์มูล 1 ได้พัฒนาเสมอผ่านเทคโนโลยี วันนี้การพัฒนานั้นเร่งขึ้นและ AI จะมีบทบาทสําคัญในสถานที่ที่จะไปต่อไป

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

นานเกินไป; อ่าน

Make resilience your competitive advantage

วิธีการ AI และ Machine Learning จะขับเคลื่อนอนาคตของฟอร์ม 1

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

Meet the HackerNoon Top Writer - Maali Marvin and Bitcoin Futurism

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

MODERN PROPHECIES

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet the HackerNoon Top Writer - Maali Marvin and Bitcoin Futurism

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

MODERN PROPHECIES

The #blockchain Writing Contest by Aleph Cloud and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps