Dankzij de inzet van generatieve AI maakt Amazon Web Services (AWS) komend weekend tijdens de F1 Grand Prix in Spa binnen een fractie van een seconde alle wedstrijdstatistieken beschikbaar. Deze technologie – StatBot – is ontworpen om de kijkervaring naar een hoger niveau te tillen.
Dankzij het partnership met AWS krijgt de F1 toegang tot geavanceerde technologieën, zoals machine learning-modellen en High Performance Computing. Dit helpt om de racesport verder te digitaliseren.
De oplossingen die F1 en AWS tijdens de Grand Prix in België inzetten zijn onder meer StatBot – gebaseerd op generatieve AI. En daarnaast ‘F1 Insights, powered by AWS’. Deze toepassingen maken in een oogwenk inzichtelijk welke effecten inhaalacties of race-uitslagen hebben op coureurs en hun teams.
Historische gegevens
AWS ontwikkelde de F1 StatBot om historische racegegevens real time om te zetten in feiten en statistieken. Die verbeteren de kijkervaring van fans. StatBot gebruikt GenAI om de historische databank van de F1 – die alle racestatistieken sinds 1950 bevat – te doorzoeken. Dit helpt F1-analisten relevante feiten te melden die tijdens tv-uitzendingen extra context bieden.
Ook stelt het analisten in staat zich beter voor te bereiden op raceweekenden. En informatie direct te verwerken tijdens races op het circuit. In een volgende ontwikkelingsfase gaat de tool statistieken genereren over gebeurtenissen die live plaatsvinden. Zoals positiewisselingen, crashes en inhaalacties.
De kracht van data
Met coureurs die snelheden van wel 230 kilometer per uur halen, in minder dan twee seconden pitstops maken en met een kracht van 5G door de bochten vliegen, heeft de F1-technologie nodig die net zo snel functioneert als de racesport.
Driehonderd sensors op elke F1-raceauto genereren meer dan 1,1 miljoen datapunten per seconde. Die zendt men vervolgens naar de pits. Dit maakt de F1 tot een datagedreven sport. Door gebruik te maken van AWS’ High Performance Computing is Formule 1 in staat aerodynamische simulaties uit te voeren om de nieuwe generatie raceauto’s 70 procent sneller te ontwikkelen.
Inzet Machine Learning
Het resultaat hiervan is de raceauto die in 2022 is geïntroduceerd. En die het verlies aan downforce terugbracht van 50 naar 15 procent. Hierdoor kunnen coureurs hun voorgangers gemakkelijker passeren. F1 onderzoekt daarnaast de inzet van Machine Learning tijdens simulaties. Dit, opdat zij nieuwe inzichten krijgt met behulp van ruim 550 miljoen datapunten die via meer dan 5.000 simulaties met racewagens zijn verzameld.