A AWS leva a IA generativa para o GRANDE PRÊMIO AWS DE FÓRMULA 1 DO CANADÁ 2024
A Amazon Web Services (AWS) lança o primeiro troféu inspirado em IA generativa no GRANDE PRÊMIO AWS DE FÓRMULA 1 DO CANADÁ. Usando o Amazon Bedrock, a AWS criou centenas de conceitos para o troféu. Saiba como a equipe experimentou e projetou uma novidade mundial para o GRANDE PRÊMIO AWS DE FÓRMULA 1 DO CANADÁ 2024.
Uma nova era de corridas com a IA generativa
A AWS alimenta a inovação da Fórmula 1. Com o machine learning e a IA analisando mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo para gerar insights sobre a F1, essa tecnologia aproxima milhões de fãs à corrida sem sair dos assentos.
F1 Insights desenvolvido pela AWS | Estratégia alternativa
Estratégia alternativa, um Insight de F1 desenvolvido pela AWS, é um novo gráfico que fornecerá aos fãs e emissoras uma visão alternativa de como as decisões dos pilotos e de suas equipes afetaram uma corrida: analisando como as corridas poderiam ter acontecido se tivessem tomado decisões estratégicas diferentes. Cada decisão conta e qualquer informação pode contribuir para a equipe tomar a decisão certa naquele momento importante.
F1 Insights: sistema de energia híbrida
O Sistema de energia híbrida, um sistema da F1 Insight desenvolvido pela AWS, identifica como os pilotos usam a energia elétrica para tirar o máximo proveito possível de seus carros. O gráfico identifica três comportamentos diferentes do piloto (neutro, recarga e posicionamento) com base na energia usada na volta anterior. Tudo isso é obtido resolvendo as equações de equilíbrio de energia usando o poder computacional da Nuvem AWS. O Insight ajuda os espectadores a entender as decisões estratégicas cruciais que acontecem na cabine.
Como a Fórmula 1 usa operações e produção remotas
A Fórmula 1 impulsiona a inovação e busca criar maneiras novas e mais eficientes de realizar suas operações. Ryan Kirk, arquiteto de nuvem e gerente da equipe de nuvem e DevOps na Fórmula 1, compartilha como sua equipe está buscando aproveitar a tecnologia de nuvem para melhorar as operações, sistemas e fluxos de trabalho existentes, ou introduzindo novas maneiras de realizar nossa operação.
Como a Fórmula 1 iniciou sua transformação para a nuvem com a AWS
Neil Ralph, gerente-chefe de parcerias esportivas da AWS, reflete sobre cinco anos de trabalho com a Fórmula 1 em uma conversa com Chris Roberts, diretor de TI da F1, que liderou a jornada de transformação para a nuvem da organização.
A AWS desenvolve o
F1 Insight: Close to the Wall
O Close to the Wall oferece aos fãs e emissoras uma visão única do quão perto um carro de F1 chega da parede em algumas das curvas mais empolgantes do campeonato. A F1 calcula a distância da parede da parte mais próxima de um carro de F1 (geralmente o pneu) usando câmeras especiais e uma fusão de algoritmos de rede neural profunda e visão computacional. Isso é feito usando um processo de quatro etapas de aquisição de quadro, detecção de movimento do carro, estimativa da trajetória e uma saída do algoritmo.
POR QUE A F1 ESCOLHEU A AWS
Precisávamos de um provedor de tecnologia que nos ajudasse a inovar com mais rapidez e a impulsionar nossa organização para o futuro. A AWS foi uma escolha óbvia para essa parceria. Aproveitando a amplitude e profundidade da AWS e suas tecnologias de nuvem inovadoras, fomos capazes de trazer os fãs para mais perto das decisões de fração de segundo na pista, reformular nossos futuros carros de F1, nos ajudar a entender melhor a riqueza dos dados da F1 e executar análises e machine learning para explorar o potencial desses dados e muito mais. Estamos entusiasmados com o que conquistamos e entusiasmados em ver o que mais podemos fazer juntos.
- Ross Brawn, diretor executivo de esportes motorizados, F1
Precisávamos de um provedor de tecnologia que nos ajudasse a inovar com mais rapidez e impulsionar nossa organização para o futuro, e a AWS foi uma escolha óbvia para a parceria. Aproveitando a amplitude e profundidade da AWS e suas tecnologias de nuvem inovadoras, fomos capazes de trazer os fãs para mais perto das decisões de fração de segundo na pista, reformular nossos futuros carros de F1, nos ajudar a entender melhor a riqueza dos dados da F1 e executar análises e machine learning para explorar o potencial desses dados e muito mais. Estamos entusiasmados com o que conquistamos e entusiasmados em ver o que mais podemos fazer juntos.
- Ross Brawn, diretor executivo de esportes motorizados, F1
Com pilotos atingindo velocidades de até 370 km/h, fazendo paradas em menos de dois segundos e voando nas curvas com uma força de 5G, a FORMULA 1 (F1) precisa de um fornecedor de tecnologia tão rápido quanto seu esporte. A F1 é uma batalha entre os melhores pilotos do mundo, mas também é uma batalha entre alguns dos engenheiros mais inovadores do mundo. Ao usar a AWS, a F1 está utilizando tecnologias inovadoras como modelos de machine learning (ML) e computação de alta performance (HPC) para transformar o esporte digitalmente.
Como funciona:
Transformação do esporte
A funcionalidade mais ampla e profunda da AWS e o ritmo incomparável de inovação estão mudando a forma como a F1 coleta, analisa e aproveita dados e conteúdo para tomar decisões. Com 300 sensores em cada carro de corrida de F1 gerando mais de 1,1 milhão de pontos de dados por segundo transmitidos dos carros para o box, a F1 é um esporte verdadeiramente baseado em dados.
Aumentar a ação
na pista
A F1 e a AWS estão usando dados para melhorar a performance do veículo e do piloto. Usando a computação de alta performance da AWS, a F1 foi capaz de executar simulações aerodinâmicas para desenvolver seu carro de próxima geração 70% mais rápido do que nunca, criando um carro que reduz a perda de sustentação negativa de 50% para 15%. Esta redução drástica oferece ao piloto perseguidor uma chance maior de ultrapassagem e, ao fazê-lo, oferece mais ação na disputa roda a roda para os fãs. Esse carro de próxima geração será lançado na temporada de 2022. A F1 também está explorando o uso de machine learning em seu processo de simulação, oferecendo à organização novos insights e em mais de 550 milhões de pontos de dados coletados por meio de mais de 5.000 simulações com um ou vários veículos.
Envolver e
entreter os fãs
A experiência dos fãs sempre muda durante o fim de semana de uma corrida. Com a AWS, a F1 foi capaz de transformar milhões de pontos de dados transmitidos de carros e pistas em uma experiência envolvente para os fãs por meio de seus F1 Insights. A F1 usa 70 anos de dados históricos de corrida armazenados no Amazon S3, analisados por modelos complexos e compartilhados com os fãs como insights valiosos de dados que revelam as nuances da tomada de decisão em frações de segundo e destacam a performance por meio dessas estatísticas avançadas.
IA GENERATIVA PARA ESPORTES
A IA generativa está ajudando a reinventar o setor esportivo, aumentando a eficiência e elevando o engajamento dos fãs. Saiba como a AWS está ajudando ligas, equipes, mídia e entretenimento com essa tecnologia de ponta.
INTERAÇÃO DOS FÃS
Os F1 Insights desenvolvidos pela AWS transformam a experiência dos fãs antes, durante e depois de cada corrida. Ao usar pontos de dados distintos para informar cada insight, a F1 permite que os fãs entendam como os pilotos tomam decisões em frações de segundo e como as equipes planejam e implementam estratégias de corrida em tempo real que afetam o resultado de uma corrida. Aqui estão alguns exemplos de como tudo se junta.
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Usando dados de tempo, a F1 é capaz de criar percepções visuais que permitem aos fãs analisar objetivamente a performance, a estratégia e as táticas de cada equipe e piloto que irão afetar o resultado geral da corrida.
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Battle Forecast
Usando o histórico da pista e a projeção do ritmo do piloto, o Battle Forecast vai prever quantas voltas antes que o carro perseguidor esteja a uma “distância de ataque” do carro da frente.
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Pit Strategy Battle
O gráfico Pit Strategy Battle fornece aos fãs um insight adicional sobre como avaliar o sucesso da estratégia de cada piloto em tempo real. Os fãs serão capazes de rastrear mudanças sutis de estratégia e ver o impacto no resultado final.
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Pit Window
As janelas de pit stop estimadas com base no composto do pneu, tempos de voltas e distribuição dos carros. Os espectadores verão como uma corrida pode ser alterada com base na dinâmica da corrida, incluindo estratégias de corrida de outras equipes, carros de segurança e bandeiras amarelas.
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Predicted Pit Stop Strategy
Os dados históricos são usados para calcular a estratégia de corrida durante a volta de formação, comparando o pneu previsto e as estratégias de corrida. Esse insight permite que os espectadores vejam, estrategicamente, quando um piloto deve fazer o próximo pit stop.
A análise de dados permite à F1 comparar a performance de determinados carros, equipes e pilotos em qualquer parâmetro relevante e classificá-los visualmente para educar os fãs.
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Car Analysis/Car Development
Esse insight mostra como as equipes desenvolvem seus carros, com que rapidez eles desenvolvem seus carros e qual é o resultado em pista ao longo da temporada. A corrida de desenvolvimento durante a temporada e de ano a ano é o principal KPI para uma equipe de F1, e isso fornece um insight único sobre o funcionamento interno da F1 e como as equipes atuam umas contra as outras nessa área.
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Car Performance Scores
Esse insight isola a performance de um carro individual e permite que os fãs comparem a performance dele com a de diferentes veículos comparando os blocos de construção que compõem a performance do carro, ou seja, performance em curvas, performance em linha reta e equilíbrio ou manuseio do carro.
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Driver Performance
O Driver Performance destaca quais pilotos estão levando seus carros ao limite absoluto de performance em comparação com seus companheiros de equipe e concorrentes. Calculando as forças geradas pelos pneus de um carro durante uma volta e comparando-as com a capacidade máxima do carro, isso mostrará quanto da performance potencial do carro está sendo extraída pelo piloto. Três parâmetros serão mostrados para destacar três áreas principais da performance do piloto que têm um grande efeito no tempo da volta, que é o objetivo final: aceleração, frenagem, curvas.
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Driver Season Performance
Fornece uma análise da performance do piloto com base no subconjunto mais importante de habilidades de direção, analisando uma grande quantidade de dados sobre os efeitos do carro, pneus, tráfego, combustível e muito mais para gerar uma pontuação calculada da performance de cada piloto ao longo da temporada em comparação com sete métricas essenciais: Ritmo de Qualificação, Partidas da Corrida, 1ª Volta da Corrida, Ritmo da Corrida, Gerenciamento de Pneus, Habilidade do Piloto no Pit Stop e Ultrapassagem. Essas métricas são normalizadas usando um intervalo de 0 a 10 para fornecer uma métrica no estilo de “pontuação” e fornecer um insight para os telespectadores, fãs e equipes sobre onde estão os pontos fortes e fracos de determinado piloto e como os pilotos podem ser comparados no campo.
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Qualifying Pace
Historicamente uma sessão subjetiva, este F1 Insight desenvolvido pela AWS usará machine learning e uma metodologia analítica, coletando dados da prática e usando dados históricos de como as equipes progridem entre as corridas de sábado e domingo.
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Start Analysis
Oferece aos fãs uma visão detalhada de como cada motorista é capaz de explorar a performance (ou não!) na partida, ou largada.
A F1 analisa de perto a aerodinâmica, a performance dos pneus, a unidade de potência, a dinâmica do veículo e a otimização do veículo para oferecer insights que ajudam os fãs a interpretar a performance geral do carro.
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Braking Performance
Braking Performance mostra como o estilo de frenagem de um piloto durante uma manobra em curva pode oferecer uma vantagem ao sair da curva. Ele compara os estilos de frenagem e a performance dos pilotos medindo o quão perto eles se aproximam do ápice de uma curva antes de frear e mostrará como o carro e o piloto atuam juntos nas curvas, como velocidade máxima na aproximação, redução da velocidade durante a frenagem, a potência de frenagem utilizada e as imensas forças G que os pilotos suportam durante as curvas.
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Corner Analysis
A área única mais importante para a performance de um carro de F1 e oferece um ótimo insight de como os bons carros se comparam aos excelentes. Isso divide a curva em 4 seções principais: frenagem, curva, curva intermediária e saída. Analisando e comparando a performance pelas seções principais de uma curva por meio de dados de telemetria do carro.
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Exit Speed
Análise das curvas conforme determinado pelo ponto ideal de frenagem e aceleração em torno de uma curva específica (e crucial), que é a área onde cada piloto tem mais a ganhar. Esse insight dá aos espectadores uma compreensão detalhada das perdas e ganhos nos tempos de volta e permite a comparação entre os carros.
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Tyre Performance
Usando dados do carro, ou seja, velocidade, acelerações longitudinais e laterais e o giroscópio, somos capazes de construir uma estimativa dos ângulos de deslizamento e, em seguida, derivar modelos de equilíbrio do veículo para cada carro. Isso demonstra a energia de desgaste do pneu. (Observação: a energia do desgaste do pneu não é o desgaste físico do pneu, mas sim a transferência de energia da área de contato do pneu deslizando pela superfície da pista.) O resultado nos dá a performance do pneu para cada curva, o que indica o quanto o pneu foi usado em relação à sua performance final de vida.
Fastest Driver
Usando a tecnologia de machine learning da AWS, esse insight fornece uma classificação objetiva e baseada em dados de todos os pilotos de F1 de 1983 até os dias atuais, removendo o diferencial do carro de F1 da equação para determinar uma questão antiga: Quem é o piloto mais rápido? Cientistas de dados da F1 e do Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab criaram, pela primeira vez na história, uma classificação de velocidade do piloto de várias temporadas, objetiva, complexa e baseada em dados.
TUDO COMEÇA COM OS DADOS
Cada carro de F1 contém 300 sensores que geram 1,1 milhão de pontos de dados de telemetria por segundo transmitidos dos carros para os boxes. Esses dados em tempo real são combinados com mais de 70 anos de dados históricos de corrida armazenados no Amazon S3 para extrair insights valiosos que informam, educam e enriquecem a experiência dos fãs e trazem mais insights sobre a escolha da estratégia de corrida que cria performances vencedoras na pista.
UMA NOVA MARCHA NA EXPERIÊNCIA DOS FÃS
Ao obter dados históricos e usá-los para ensinar algoritmos de machine learning complexos do Amazon SageMaker, a F1 pode prever os resultados da estratégia de corrida com maior precisão para equipes, carros e pilotos. Esses modelos são então capazes de prever cenários futuros usando dados atualizados em tempo real conforme as corridas do GRAND PRIX se desdobram para oferecer uma experiência rica e envolvente aos fãs.
MACHINE LEARNING COM DADOS DA F1
BLOGS
Como a Fórmula 1 iniciou sua transformação para a nuvem com a AWS
Neil Ralph, gerente-chefe de parcerias esportivas da AWS, reflete sobre cinco anos de trabalho com a Fórmula 1 em uma conversa com Chris Roberts, diretor de TI da F1, que liderou a jornada de transformação para a nuvem da organização.
Saiba mais sobre o Undercut Threat com os especialistas
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe: Uma das partes mais fascinantes de uma corrida do Grande Prêmio de F1 é quando duas equipes estão em disputa acirrada, do pára-choque à cauda, e prestes a entrar no intervalo de pit stop (o tempo da corrida em que é previsto fazer pit stops para troca de pneus). Quando os carros estão muito próximos, muitas vezes é uma simples questão de quem pisca primeiro e, como vimos em tantas ocasiões, os corajosos muitas vezes podem derrotar oponentes menos decisivos.
Saiba mais sobre o Pitlane Performance com um especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - engenharia e análise de performance da F1, detalha a importância do novo F1 Insight, o Pitlane Performance. Os pit stops passaram a ser um dos aspectos mais empolgantes da Fórmula1. Eles representam um verdadeira vitrine que mostra como a F1 consegue encontrar a mistura perfeita de performance humana e tecnologia. Conseguir trocar os quatro pneus em menos de dois segundos é uma conquista incrível e demonstra o trabalho árduo que cada equipe de Fórmula 1 precisa executar para encontrar a perfeição. Portanto, com esse novo gráfico, pretendemos, como sempre, dissecar tudo em um evento de pit stop, o que nos ajudará a entender o tempo que se perde e se ganha a partir do instante em que o piloto entra na reta dos boxes.
Saiba mais sobre as melhores partidas de corrida com o especialista
Rob Smedley, engenheiro-chefe e diretor de sistemas de dados da F1. A partida, ou largada, como é conhecida na F1, é absolutamente essencial para fãs, motoristas e engenheiros. É uma das partes mais empolgantes de uma corrida de Grand Prix e, no entanto, tudo acabado em poucos segundos. Dada a importância desses primeiros segundos de uma corrida de Grand Prix, as equipes colocam um grande esforço em cada detalhe. Há uma série de ações precisas e simultâneas que o motorista precisa realizar em harmonia com o sistema de controle do veículo e a unidade de potência para alcançar a partida final, o que pode fazer toda a diferença no final da corrida.
Saiba mais sobre o Driver Performance
do especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha o mais recente F1 Insight desenvolvido pela AWS. O Driver Performance destaca quais pilotos estão levando seus carros ao limite absoluto de performance em comparação com seus companheiros de equipe e concorrentes.
Saiba mais sobre o Braking Performance
do especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha o mais recente F1 Insight desenvolvido pela AWS. O Braking Performance mostra como o carro e o piloto atuam juntos nas curvas, como velocidade máxima na aproximação, diminuição da velocidade durante a frenagem, a potência de frenagem utilizada e as imensas forças G sofridas pelos pilotos nas curvas.
Saiba mais sobre o Driver Season Performance com um especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha o novo F1 Insight. O Driver Season Performance fornece uma análise da performance do piloto com base no subconjunto mais importante de habilidades de direção. Este insight analisa uma grande quantidade de dados. O resultado é a performance de um piloto durante a temporada com base em sete métricas essenciais.
Saiba mais sobre o Qualifying Pace
do especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha o novo F1 Insight. Qualifying Pace ajuda a fornecer insight sobre o ritmo esperado e a performance das equipes durante a qualificação, por meio de uma análise de sua performance durante as sessões de treinos de fim de semana. Este novo insight usa machine learning e uma metodologia analítica, pegando os dados da prática e usando dados históricos de como as equipes progridem entre as corridas de sábado e domingo, para tentar dar a resposta sobre como serão os resultados da qualificação.
Saiba mais sobre o Car Analysis/
Car Development por um especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha a importância do novo F1 Insight. Focando nos três elementos principais do desenvolvimento de carros de F1, o gráfico medirá o desenvolvimento da performance em Arrasto Aerodinâmico, Força Descendente Aerodinâmica e Potência do Motor, construído com base na análise do tempo de volta e usando dados de telemetria como fonte primária de entrada.
Saiba mais sobre o Corner Analysis
do especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha a importância do novo F1 Insight, o Corner Analysis. Isso fornece um insight dos detalhes de por que alguns carros têm melhor performance do que outros em curvas de alta e baixa velocidade (a área mais importante para a performance de um carro de F1) analisando e comparando a performance por meio das seções principais de uma curva por meio dos dados de telemetria do carro.
Saiba mais sobre o Car Performance
Scores do especialista
Rob Smedley, engenheiro técnico chefe - análise e engenharia de performance da F1, detalha a importância do novo F1 Insight, o Car Performance Scores. Esses aspectos importantes da performance dos carros de Fórmula 1 dão aos fãs uma compreensão muito mais clara desde o início de como os diferentes carros se comportam uns em relação aos outros.
ACELERAÇÃO DA EXPERIÊNCIA DOS TORCEDORES
Quer ver como isso é feito debaixo do capô? Aprenda como AWS e a F1 estão usando algoritmos de machine learning desenvolvidos com Amazon SageMaker que fornecem novos insights e aumentam a ação na pista, e como a F1 está usando AWS para projetar o próximo carro de corrida.
PRODUTOS QUE DESENVOLVEM
F1 INSIGHTS
Conceitos básicos do Professional Services
A F1 tem inovado com a equipe de Serviços Profissionais e a Equipe do Amazon ML Solutions Lab para acelerar o desenvolvimento dos F1 Insights, criando protótipos de casos de uso e desenvolvendo novas provas de conceito. A equipe de Serviços Profissionais ajuda a F1 a colocar os modelos em produção e integrados à infraestrutura da F1.