Comment AWS S’Ajoute Au Spectacle De La Formule 1

L’intelligence artificielle/apprentissage automatique d’AWS stimule la transformation des courses de Formule 1

Le sport est un moyen fantastique de donner vie aux avantages de l’apprentissage automatique. Actuellement, nous voyons diverses organisations sportives à travers le monde adopter les technologies d’IA/ML pour rapprocher les fans du jeu et de toutes les décisions que prennent leurs équipes et leurs pilotes.

Jusqu’aux années 1980, les voitures étaient toutes mécaniques. Les ordinateurs étaient trop gros et trop lents pour être utilisés pour les voitures de course, de sorte que le pilote était la seule source de « données » pour l’ingénieur de course. Aussi bons que soient les pilotes pour « sentir » la voiture, il leur est difficile de se souvenir de mesures objectives de la performance de la voiture tout au long d’une session lorsqu’ils se concentrent sur la conduite.

Où en sommes-nous aujourd’hui?

À l’exception des aides à la conduite intégrées à la voiture, les données sont désormais largement utilisées dans tous les aspects de la prise de décision en Formule 1. Les données envoyées par la voiture de course sont inestimables pour identifier les performances et obtenir des résultats, du développement de la voiture à la stratégie de course. La conception de voitures est une frontière hautement technique qui nécessite la collaboration des plus grands informaticiens, ingénieurs de course et physiciens du monde pour développer la voiture de course la plus performante et la plus élite possible tout en respectant les règles.

Repousser les limites de la course

Pour améliorer l’expérience visuelle des fans, AWS s’est associé à la Formule 1 (F1) pour les aider à utiliser des technologies cloud avancées telles que l’apprentissage automatique et le cloud computing. La Formule 1 transfère une grande majorité de son infrastructure des centres de données sur site vers AWS et normalise les services d’apprentissage automatique et d’analyse de données d’AWS pour accélérer sa transformation vers le cloud. La Formule 1 est également responsable de la promotion du Championnat du Monde de Formule 1 de la FIA, une série d’événements de course automobile dans 21 pays dans lesquels des pilotes professionnels font courir des voitures monoplaces sur des pistes personnalisées ou sur des parcours urbains dans la poursuite du titre de Champion du Monde.

AWS a travaillé avec la Formule 1 pour créer une voiture de course de nouvelle génération qui sera utilisée par les équipes lors de la saison 2022. Le projet a été réalisé à l’aide de la dynamique des fluides computationnelle (CFD) sur plus de 1 150 cœurs de calcul AWS pour exécuter des simulations détaillées de plus de 550 millions de points de données qui ont modélisé l’impact de l’une des propriétés aérodynamiques de la voiture sur une autre. Grâce à l’évolutivité inégalée d’AWS, la Formule 1 a pu réduire le temps moyen d’exécution des simulations de 80%, passant de 60 heures à 12 heures.

« Qui aurait pensé que l’apprentissage automatique nous aiderait à améliorer la santé et la sécurité des joueurs, à concevoir des voitures plus rapides et à résoudre tous ces défis intéressants. Il sera fascinant de voir comment le ML résoudra de nombreux défis complexes et importants à l’avenir. Comme toujours, nous continuerons à travailler avec nos clients et à les aider à innover et à résoudre leurs plus grandes opportunités et défis. »- Priya Ponnapalli, Responsable principale, Laboratoire de solutions d’apprentissage automatique (ML) Amazon

La percée entre AWS et la Formule 1

La Formule 1 a commencé à travailler avec Amazon Web Services en 2018 pour améliorer les stratégies de course, les systèmes de suivi des données et les diffusions numériques via une grande variété de services AWS. Ces services incluent Amazon SageMaker, un service d’apprentissage automatique entièrement géré qui permet aux développeurs et aux scientifiques du quotidien de créer et de déployer facilement des modèles d’apprentissage automatique, AWS Lambda, le service de calcul sans serveur piloté par les événements d’AWS, et AWS analytics services – pour découvrir des métriques inédites qui changeront la façon dont les fans et les équipes apprécient, expérimentent et participent aux courses.

Grâce à ce partenariat, la technologie d’AWS permet à la Formule 1 d’améliorer la façon dont elle utilise les données pour son activité, d’améliorer les performances des pilotes et des véhicules, ainsi que de prendre des décisions futures concernant l’apparence de la voiture et les règles de la course. (Lire: Les Machines AWS Ont Évolué Avec Les Voitures De F1)

À l’aide d’Amazon SageMaker, les data scientists de la Formule 1 forment des modèles d’apprentissage en profondeur avec 65 ans de données de course historiques pour extraire des statistiques critiques sur les performances de course, faire des prédictions de course et donner aux fans un aperçu des décisions et des stratégies adoptées en une fraction de seconde par les équipes et les pilotes. De plus, en combinaison avec Amazon Kinesis, un produit utilisé pour collecter, traiter et analyser les données de streaming en temps réel, SageMaker peut détecter les performances d’un conducteur à mi-parcours, déterminant si les conducteurs ont dépassé la limite.

« Nous nous sommes associés à la Formule 1 sur certains événements clés, notamment la transformation du sport, la modification de la façon dont ils collectent les données, comment ils les analysent et comment ils les visualisent. Notre objectif est d’améliorer l’engagement des fans sur tous les sites de Formule 1, où nous nous sommes associés pour créer un meilleur produit de course en les aidant à développer la prochaine génération de la voiture. L’aspect le plus difficile est toujours au début et c’est la partie où nous collaborons avec des experts de la Formule 1 et commençons à travailler en arrière à partir de là.” dit Priya.

L’avenir est radieux

Les ingénieurs s’appuieront progressivement sur l’apprentissage automatique pour accélérer les résultats et identifier des idées de conception qu’ils n’auraient pas imaginées autrement. Cette méthodologie n’est pas encore largement utilisée, mais elle se développe rapidement dans de nombreuses entreprises et disciplines d’ingénierie, grâce à l’énorme potentiel et aux développements majeurs de ces dernières années qui ont remédié à ses défauts. Il existe une pléthore de domaines dans lesquels l’IA peut être utilisée pour améliorer les développements.

L’IA en tant qu’espace peut utiliser des perspectives nombreuses et diverses et a besoin de toutes ces idées provenant de tous les domaines différents. Il n’a jamais été aussi facile d’apprendre un nouveau domaine, surtout à la vitesse supérieure. Aujourd’hui, il existe de nombreux cours en ligne et un excellent contenu sur le ML pour que les gens acquièrent des connaissances. Alors, relevez une chaise, apportez vos perspectives et votre expérience uniques dans ce domaine.

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