Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на HackerNoon
Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання стали невід’ємною частиною стратегій Формули-1, впливаючи на все — від планування гонок до розробки автомобілів. З кожним сезоном ці технології змінюють підходи до аналізу даних, розробки аеродинамічних компонентів та прийняття рішень у реальному часі. Технології не замінюють людський фактор, але стають важливим інструментом для команд, покращуючи ефективність та точність стратегій.
Застосування ШІ дозволяє значно покращити точність стратегічних рішень, як-от вибір гуми чи час піт-стопів. З використанням моделей на основі машинного навчання команди можуть прогнозувати поведінку шин та оптимізувати витрати енергії на трасі, що дає їм перевагу в умовах високої конкуренції. Нові підходи значно підвищують ймовірність прийняття правильних рішень, скорочуючи час на розрахунки та адаптацію до змінних умов гонки.
Роль ШІ в моделюванні стратегій
До впровадження штучного інтелекту стратегічне планування гонок в Формулі-1 ґрунтувалося на досвіді інженерів і базових симуляціях. Проте останні розробки, зокрема застосування методів підкріплювального навчання, змінили цей підхід. Моделі на основі підкріплювального навчання (RSRL) можуть оптимізувати стратегії на основі історичних даних та поточних умов гонки.
Ці моделі не лише дають змогу вибирати найбільш ефективні стратегії для шин, але й пояснюють прийняті рішення через контрфактичні аналізи та дерева рішень, що дозволяє інженерам глибше розуміти стратегії, а не просто слідувати запропонованим результатам.
- Покращення стратегії: завдяки RSRL оптимізуються стратегії використання шин.
- Зрозумілість рішень: кожне стратегічне рішення має чітке пояснення для інженерів.
Прогнозування часу піт-стопів та зносу шин
Точність у прогнозуванні часу піт-стопів і зносу шин є ключовим фактором у Формулі-1. Для цього розроблені моделі, що використовують нейронні мережі, такі як LSTM та GRU, здатні прогнозувати зміни рівня зносу шин у реальному часі. Ці моделі навчені на телеметрії гонок 2015-2022 років і дозволяють точніше передбачати момент для піт-стопу, враховуючи різноманітні умови на трасі.
Інші моделі, такі як EDNN, допомагають оптимізувати момент для піт-стопу, враховуючи змінні, як-от погодні умови або періоди під час використання автомобіля на “безпечному авто”. Ці прогнози роблять стратегії більш адаптивними, знижуючи час на прийняття рішень в екстремальних ситуаціях.
- Шини: точне прогнозування їх зносу дозволяє оптимізувати час гонки.
- Адаптивність: моделі допомагають реагувати на змінні умови гонки в реальному часі.
Використання ігор та теорії для симуляцій водіїв
Формула-1 — це не лише боротьба за позиції на трасі, а й гра стратегії. Одним із нововведень є використання багатокористувацьких моделей на основі теорії ігор, що дозволяють аналізувати не тільки найкращу стратегію для одного водія, а й враховувати реакцію всіх конкурентів на його дії. Це створює динамічну модель, яка більш точно відображає реальні гонки.
Такі моделі, що використовують концепції рівноваги Неша та Стакельберга, можуть прогнозувати поведінку конкурентів, враховуючи не лише стратегію водія, а й взаємодію між ними. Це дає змогу командам краще планувати стратегії в умовах змінної ситуації на трасі.
- Теорія ігор: модель взаємодії водіїв допомагає прогнозувати рухи суперників.
- Динаміка гонки: прогнозування поведінки конкурентів дає перевагу в плануванні стратегії.
Вплив на розробку автомобілів та аеродинаміку
Формула-1 також активно застосовує штучний інтелект для розробки автомобілів. Використовуючи розширені симуляції комп’ютерної аеродинаміки (CFD), команди тестують тисячі можливих конфігурацій без необхідності виготовлення фізичних прототипів. Це дозволяє значно скоротити час на розробку та оптимізувати аеродинамічні характеристики автомобіля.
Машинне навчання також допомагає покращувати роботу сенсорів і прогнозувати поведінку автомобіля в реальному часі, що є важливим для адаптації до різних умов гонки.
- CFD-симуляції: швидке тестування аеродинаміки без фізичних прототипів.
- Машинне навчання: допомагає в реальному часі оптимізувати роботу автомобіля.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, чому штучний інтелект не може бути нейтральним.
