Skupini bosta med tekmovalnimi vikendi v realnem času zbirali podatke, da bi razkrili šest statistik brez primere, ki so namenjene ekipam formule 1 in ljubiteljem te discipline.
Skupina Formule 1 in Amazon Web Services, oddelek oblaka giganta za e-poslovanje, sta ta torek, 23. junija, napovedala in formalizirala prihod šestih novih statistik v Formulo 1. Na podlagi podatkov bodo postopoma uvedeni do konca sezone, takoj ko se nadaljuje, od začetka julija med Veliko nagrado Avstrije. Ti statistični podatki, ki se bodo razvijali po zaslugi strojnega učenja, bodo pomagali pri odločanju in poglobljeni analizi ter bodo dostopni gledalcem F1. Da bi se pogovorili o tem in razkrili ostre podrobnosti teh statistik, smo intervjuvali Roba Smedleyja, glavnega inženirja ekip Williams in Ferrari, zdaj tehničnega svetovalca za Formulo 1.
AWS in F1 sta izbrala The-HiTech.net kot edini francoski medij, za katerega je Rob Smedley dal intervju v okviru te operacije.
Rob Smedley (© F1 / AWS)
Obrisi partnerstva med F1 in Amazon Web Services
The-HiTech.net: Najprej Rob, da bi vas predstavil, poznali smo vas kot slavnega inženirja F1 (prečkali ste Williams in Scuderia Ferrari, s Felipejem Masso, zdaj v formuli E). Se lahko predstavite našim bralcem, nam poveste, kakšne so vaše naloge znotraj F1 in razložite, kako ste v zadnjih mesecih sodelovali s skupino Formule 1 in AWS?
Rob Smedley: Pozdravljeni vsi, hvala, da ste me danes sprejeli in mi dali besedo. Zadnjih 25 let sem preživel v sodelovanju z ekipami Formule 1, Williamsa in Ferrarija, v obdobju, ko sem pridobival znanje, znanje in razumel, kako gledam dirko formule 1, kako zaužiti formulo 1, moje poslanstvo pa je, da vse to prenesem in predstavim širši javnosti. Mislim, da je resnično zelo pomembno, da vse te statistike posredujemo oboževalcem, zahvaljujoč računalniškim podatkom, ki jih obdelujemo in gostujemo v oblaku, kar nam omogoča, da podatke premikamo in zelo hitro dobimo na zaslonu. Pomaga demistificirati nekatere stvari. Uporabljamo tudi znanje, izkušnje formule 1, šport in tehnologijo v zadnjih 70 letih,ustvariti boljšo izkušnjo oboževalcev.
"Uporaba znanja, izkušenj formule 1, športa in tehnologije v zadnjih 70 letih za ustvarjanje boljših izkušenj navijačev"
Zato bomo govorili o šestih novih statistikah dirk v realnem času, ki bodo uvedene do konca sezone in ki se bodo sčasoma izboljšale zaradi strojnega učenja. Prve tri bomo predstavili skupaj. Toda pred tem nam lahko najprej poveste, kaj danes omogoča partnerstvo med F1 in AWS? Do katerih informacij imamo dostop in kako do njih? S stališča navijača in gledalca.
Celotno sodelovanje med AWS in Formulo 1 je graditi na njihovih močeh, res sta dve ikonski znamki. AWS lahko veliko ponudi F1, F1 pa AWS. Zato mislim, da je resnično pomembno, da na to gledamo kot na sodelovanje pri tem, kako bomo razvijali te ideje.
Postopek gradnje teh informacij je začeti prisluškovati terabajtom in terabajtom podatkov, ki jih dobimo vsako uro, ko je avto na progi. Imamo video slike, imamo podatke iz telemetrije avtomobila. Avtomobilska telemetrija: to je 200 senzorjev. Na vsakem avtomobilu je med 200 in 300 senzorjev, ki nam dajo vse podrobnosti o teh avtomobilih, kot so časovne zanke (okoli vsake proge je 35 časovnih zank, tako da lahko dosežemo vsakih 200 metrov).
"Našo statistiko želimo ponuditi na različnih platformah, ne samo na televiziji"
Uporabljajo se vse veščine, storitve in izdelki, ki jih AWS lahko ponudi. Analitika in strojno učenje jih združita, da ustvarijo vpogled iz podatkov in ta vpogled se bo prikazal na več načinov. Vemo, da oboževalec F1 ne uživa več F1 s svojim tradicionalnim televizorjem v nedeljo popoldan, kot je to storil pred 10 ali 20 leti.
Ferrari Charlesa Leclerca (© Pixabay)
Danes je drugače, zato želimo te informacije ponuditi na vseh vrstah platform. Torej da, želimo jih na linearni televiziji, pa tudi na digitalni televiziji, pa tudi na različnih drugih digitalnih platformah, kot so aplikacije ali spletna mesta. In v prihodnosti si vsekakor želimo ustvariti samostojne platforme, s katerimi se lahko neposredno posvetujete.
Kako so zbrani vsi podatki, o katerih govorimo in o katerih bomo govorili? Govorimo o 300 senzorjih, razpršenih po avtomobilu, in stotinah informacij na sekundo?
Če vzamete sodoben avtomobil F1, je to resničen primer velikih podatkov. V avtomobilu imamo 300 senzorjev, ustvarimo približno 5000 kanalov podatkov, ki jih inženirji pogledajo, kar je na milijone podatkovnih točk v vsakem krogu. Tu res govorimo o velikih podatkih.
"Želimo izkoristiti vse zbrane podatke in uporabiti njihov vedno večji odstotek."
Edinstvena funkcija, kot smo jo počeli prej, jo zdaj delimo na številne mini sektorje po progi. Predstavljajte si, da 20 avtomobilov prevozi teh 40 mini sektorjev, vsak ovinek prinese ogromno ustvarjenih podatkov. Lepota je v tem, da ker imamo vse te telemetrične podatke, ki prihajajo iz senzorjev v avtomobilu, nam vsak krog daje različne rezultate.
S temi časovnimi podatki je mogoče analizirati tudi kombinacijo podatkov o vozilu in vozniku. Vse to lahko združimo in nato z radia ter slike o pnevmatikah podjetja Pirelli vnesemo video in zvočne posnetke. Na voljo imamo veliko podatkov o pnevmatikah, kar je bistveno za razumevanje, kako ti avtomobili delujejo, stanje obrabe pnevmatik, vrsto gume itd. Na voljo imate tudi vremenske podatke. Naše poslanstvo je izkoristiti vse to in uporabiti vedno večji odstotek teh podatkov. In eden največjih izzivov je, koliko vrednosti boste dobili od svojih velikih podatkov.
Lažje je zbrati podatke kot jih obdelati, analizirati in nato uporabiti, in prav to poskušamo storiti s tem sodelovanjem med Formulo 1 in AWS.
Podrobnosti o 6 novih statističnih podatkih
Torej, prva od šestih novih statistik se imenuje "Car Performance Ranking". Predstavljen bo 3. julija med Veliko nagrado Avstrije. Oboževalcem bo omogočilo primerjavo zmogljivosti enega vozila z drugim, kajne?
To nam bo v bistvu prineslo pregled nad tem, kako je potekal čas kroga. Danes poznamo čas kroga Mercedesa, poznamo čas kroga Ferrarija in celo čas kroga Alfa Romeo, ker to vidimo na zaslonu.
"Pomagajte inženirjem razumeti, kako je pilot zgradil svoj stolp, po sektorjih."
Želimo pa dati pregled, kako so zgrajeni ti časi krogov, tako da se inženirji zanimajo zlasti za določena področja proge, na primer vogal z nizko hitrostjo, kot z srednjo hitrostjo, hitrost in ravna črta, ki sta štiri glavna sektorja, ki tvorijo vezje. Torej želimo to raziskati in progo razdeliti na te različne dele ter tako videti, kako dobri so avtomobili na posameznem območju kroga. To je res zelo pronicljivo, saj boste pogosto ugotovili, da najboljši avto glede na čas krogov ne bo najboljši v vseh sektorjih. Torej, če za primer vzamete preteklo sezono, bi lahko objektivno pokazali,da je bil Ferrari v ravni črti učinkovitejši od Mercedesa, a da je na splošno Mercedes v celoti ostal boljši, saj se je odločil bolj osredotočiti na počasnejše dele kroga.
Druga statistika, "Ultimate Driver Speed Comparison", je čudovita, saj vam tokrat omogoča primerjavo z drugimi vozniki, ne s terena, ampak iz zgodovine, od leta 1983. Torej, če sem ljubitelj Sebastiena Vettela, bi ga lahko primerjal s Schumacherjem, Senno, Hillom, Prostom, Mansellom itd. In ta statistika bi morala delovati v Silverstoneu od 7. avgusta dalje?
Da, tako je načrtovano. Za to statistiko bomo uporabili strojno učenje in veje analiz, da bomo lahko primerjali katerega koli voznika s katerim koli drugim voznikom v tej sezoni, z možnostjo vrnitve v leto 1983 in morda celo prej. , v prihodnosti. To bo zelo dobra statistika. Tako kot ste pravkar povedali, boste lahko primerjali Sebastiena Vettela z Ayrtonom Senno. Zmoreš. Zahvaljujoč strojnemu učenju bo mogoče primerjati tudi dva voznika iz trenutne mreže, Sebastiena Vettela in Lewisa Hamiltona. Tudi mi lahko to storimo. Gre za matematični model, fizični model, ki izhaja iz strojnega učenja in strojnega učenja. Je torej lahko 100% zanesljiv? Ali nam bo dal pregled? Seveda ne,vendar nam bo dal zelo dober vpogled v kakovost voznikov in učinek, ki ga imajo na njihov avto.
"Uporaba strojnega učenja in vej analize za primerjavo pilotov med seboj od leta 1983 do danes"
Nato imamo "Rating Driver Skills Rating", statistiko, ki bo po zaslugi več parametrov, kot sta upravljanje pnevmatik ali prehitevanje, tokrat imela informacije ne o avtomobilu, temveč o voznikih. Za kaj bo uporabljena ta globalna statistika?
Ta statistika, ki jo bomo predstavili kasneje v sezoni, mi je zelo všeč. Mislim, da je nekoliko podoben prvi statistiki, Car Performance Ranking. Vemo, kakšen je skupni čas kroga avtomobila, nato ga razčlenimo in se poglobimo v podrobnosti. Ko vzamete voznika samega, očitno vsi vemo, da je Lewis Hamilton odličen voznik, vsi vemo, da je Sebastian Vettel odličen voznik, o tem ni dvoma. Tu pa bomo podrobno opisali ključne elemente, zaradi katerih je eden ali drugi odličen pilot. Spraševali se bomo, kako močan Lewis je v primerjavi s katerim koli drugim voznikom v kvalifikacijskem krogu; kako dober je v prvem krogu dirke; kako dober je pri prehitevanju;kako dober je v obrambi svojega stališča; kako dobro je upravljal s svojimi gumami itd. Zgradili smo modele, ki nam omogočajo, da vse to analiziramo.
Tri druge statistike AWS za F1, razložene v manj kot 200 besedah:
AWS in skupina F1 poleg razvrstitve zmogljivosti avtomobila predstavljajo še tri primerjave hitrosti voznika in oceno vozniških spretnosti, nekatere pa vam ponujamo v tej informativni tabeli.
- "Napovedi kvalifikacij in hitrosti dirke" : tukaj za napovedovanje, katera ekipa je v najugodnejšem položaju za dirko, uporabljamo podatke iz krogov, opravljenih med treningi, in tistih, opravljenih med kvalifikacijskim delom. . Trenutno je treba še določiti datum začetka te statistike. Odlično za spletke, manj za športne stave.
- "High-Speed / Low-Speed Corner Performance" : ta indeks bo omogočil izvedeti več o pilotiranju pilotov v zavojih, ključni element za določanje časa kroga.
- "Razvoj avtomobilov / ekip in splošna uspešnost sezone" : strojno učenje bo dobilo svoj polni pomen s to statistiko, ki bo združila vse podatke, zbrane za vsako ekipo v sezoni, da se ugotovi, katera je najbolj napredovala pri razvoju svojih dveh enoprostorcev. .
AWS zagotavlja zelo natančne statistične podatke o stanju pnevmatik kolesarjev (© F1 / AWS)
Razvijajoča se F1, a skoraj nespremenjena DNA
Pred nekaj leti se je F1 zanašal na svojo mehaniko. Danes se močno zanaša tudi na strokovnjake za podatke. Časi so se spremenili. Kako s tehničnega vidika vidite F1 čez 15 ali 20 let?
Če se vrnete 20 ali 30 let nazaj, so imeli podatki pri F1 tako majhno vlogo, šlo je bolj za intuicijo res pametnih fantov, ki so intuitivno razumeli, kako oblikovati visokozmogljive avtomobile F1, in verjetno je bila mehanika tista. najpomembnejši vidik avtomobila. Ko se s časom premikamo naprej, imajo podatki veliko globljo vlogo pri razvoju avtomobilov, pri razvoju športa.
Mehanika je v fazah izdelave in montaže avtomobilov še vedno zelo pomembna, a podatki so postali veliko pomembnejši. DNK avtomobila F1 ali F1 se v vsem tem času ni spremenil. Imamo samo več podrobnosti in lahko dobimo obrobne koristi od velikih podatkov. Toda v resnici se DNK v resnici ni spremenila.
"DNK avtomobila F1 ali F1 se s časom ni spremenil. Imamo le več podrobnosti in lahko dobimo obrobne koristi od velikih podatkov."
Če se torej hitro premaknemo v naslednjih 70 let, vam ne morem natančno povedati, kako bo videti. Lahko vam povem, da bodo imeli podatki vedno pomembno vlogo in verjetno večjo vlogo kot trenutno, ker bomo imeli na voljo vse vrste novih tehnologij in metodologij za uporabo teh podatkov. Toda zagotovo lahko rečemo, da se DNA formule 1 ne bo spremenila. DNK F1, ki ga imajo vozniki, ki v nedeljo popoldne izstopijo iz pameti in hrabrosti v strojih, ki so jih razvile te ogromne skupine visoko inteligentnih inženirjev in mehanikov, bo ostal enak.
Hitrost je mogoče natančno izmeriti v vsakem ovinku (© F1 / AWS)
Ali trenutno pogrešate F1?
Zame strašno pogrešam F1, to je največji odmor, kar sem jih kdaj imel v življenju, saj sem zadnjih 25 let vsak vikend preživel in dihal F1. V vašem življenju dejansko pušča veliko praznino, saj veste, obupno čakam, da se dirka tako ali drugače spet začne. Ko smo notranje razpravljali o tem, kako naj se dirke nadaljujejo, si je oboževalec v sebi rekel, naj nadaljujem, naj me ne skrbi, kako se bo vse znova zagnalo, nato pa se vrnem k sebi kot odrasla oseba in jaz. vprašajte, kako bomo sestavili tehniko, mehaniko in podrobnosti, kako bomo začeli to prvo dirko, v Avstriji, nato drugo vedno v Avstriji, nato na Madžarskem, in upam, da bomo nadaljevali sezono. Toda v moji glavi je največji hrup ventilatorjev,oboževalca, ki želi znova gledati F1.
Hvala Robu za ta intervju, za tvojo strast in čas, ki si ga namenil The-HiTech.net.
Najlepša hvala, vabljeni! Se vidimo naslednjič.
