F1 勝者の条件は? AI でポールポジションを目指すルノー・スポール F1 チーム


F1 レースで勝つためには何が必要でしょう? 強力な馬力のエンジンを搭載した最先端のマシン、優秀なドライバー、それを支える優秀なチーム。でも、最近のF1 レースの勝敗はそれだけではないことをご存知でしょうか。F1 には、華やかなレース、多くの観客、馬力、スピード以外の要素もあります。世界のグランプリサーキットを F1 レースカーが轟音を立てて走り抜ける時、必要となるのは運転技術と度胸だけではありません。F1 は、テクノロジのレースでもあります。そして、そこでまもなく AI (人工知能)がポールポジションを取る可能性があります。

ルノー・スポール F1 チーム CIO (最高情報責任者)ピエール ディンブリバル氏にとって最も重要なことは、グランプリカーが 1 つのラップにどれだけの時間を要するかです。「90 秒間に多くのことが起こり得ます。レーシングカーにはおよそ 200 個のセンサーが備えられ、コースを走り出すとそれらのセンサーが何千個ものチャネルを通じてデータを送信し始めます。」

エンジンの調子はどうか?タイヤのグリップはどうか?ブレーキはどうか?加速は?振動は?テレメトリーは?燃料は?風、雨、気温は?ドライバーは適切に応答しているか?ピットインの予定を変更すべきか?チームのエンジニアはレース期間中ノート PC に張り付き、次のラップをどうすべきかを、チェッカーフラッグが振り降ろされるまで延々と繰り返します。適切な判断が勝利に結びつき、誤った判断は失敗を、最悪の事態はと事故さえ招きかねません。

そこで、ルノー・スポール F1 チームは AI ベースの新しいシステムを導入しました。アルゴリズムに基づいてコーディングされたボットは、人間よりも何倍も高速にデータを処理できます。多くのエンジニアにこれらの数千個のチャネルの情報を監視させるのではなく、AI エンジンのようなものを置き、複数のチャネルの組み合わせによる挙動を監視させるのです。

より迅速な AI で統合された情報は、レースの成績を向上させることに加えて、事故の防止やレースカーのエンジン故障の予測にも貢献するかもしれません。テクノロジは設計と開発にも変化をもたらしました。Azure Machine Learning は車両の構成を変えた時の影響の予測に役立ちます。Microsoft Cloud のハイブリッド機能は、風洞テストの必要性を軽減するための自動車デザインの3D仮想テストにおいて、Azure Stream Analytics とルノー社内のスーパーコンピューターを同期させる際に有効でした。

そして、デザイナーや研究者は、車体周囲の気流やエンジンなどの高度な部品の内部動作の可視化のために Microsoft HoloLens を活用し始めています。Mixed Reality(複合現実)は、修理やメンテナンスにおいても重要な役割を果たす可能性があります。F1 レーシングカーはいったん組み立てられると、特にツアー中には分解するのは困難です。エンジン内部での液漏れなどの原因を究明しにくい問題が発生した時に、リペア担当者が HoloLens のアプリケーションを使用して、本社の技術専門家とやり取りができるようになるかもしれません。

Mixed Reality がグランプリレースの観客にとっての魅力を高める上でも有効であるかもしれません。観覧席の観衆が HoloLens のヘッドセットを装着して、たとえば、ドライバーの気分、つまり、攻めに入っているのか守りに入っているのかなどの情報が得られる世界を想像してみてください。レースファンにとってはまったく新しい体験となるでしょう。

 

この文章は以下の原文を要約したものです:

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