F1 は燃料効率を高め、持続可能性スコアカードを改善するために AI に注目しています

自動車レース組織は、IT 効率をさらに推進し、二酸化炭素排出量を削減するための洞察を引き出したいと考えています。

フォーミュラ 1 (F1) は、燃料を消費することで知られているにもかかわらず、より高い運営効率を達成するためにデータと人工知能 (AI) に目を向け、その結果、より持続可能なスポーツとなっています。

ESGレポートによると、現状として、自動車レース組織は2018年から二酸化炭素排出量を13%削減し、2030年までにネットゼロ目標を達成する軌道に乗っているという。同社の持続可能性への取り組みには、オーストラリアGPで展開されたエネルギーパイロットが含まれており、ピットレーン、パドック、放送現場での排出量を少なくとも90％削減しました。 British Grand Pix もグリーンエネルギー代替エネルギーを利用しており、すべての仮設発電機に 2,746 枚のソーラーパネルと水素化処理植物油燃料の使用が含まれていました。

F1のIT部門ディレクター、クリス・ロバーツ氏によると、F1は二酸化炭素排出量を削減できるよう、運営を最適化し、貨物を削減する方法を常に検討しているという。

これには、たとえば英国で IT インフラストラクチャの大部分をリモートで実行できるようにすることが含まれます。より効率的なシステムの使用により、トラック 40 台分のサーバーをあるサーキットから別のサーキットに輸送する必要がなくなり、組織の環境への影響の削減に貢献したとロバーツ氏は語った。マクラーレンのランド・ノリスが主張した。

それはまた、より優れた持続可能性をもたらす適切なテクノロジーとシステムを調達することも意味する、とロバーツ氏はレノボ幹部との記者会見で述べた。今月初め、このテクノロジーベンダーはF1と複数年契約を締結し、モバイルデバイス、高性能コンピューティングシステム、バックエンドサーバーなどの製品とサービスを提供するグローバルパートナーシップをさらに拡大した。

ロバーツ氏は、この提携により、F1 はすでに 800 台以上のデバイスのリサイクルと再利用に貢献していると述べた。同氏は、古いハードウェアの 95% 以上がリサイクルされたと付け加えた。

「将来的には、AIを活用した予測分析を利用して、機械のリサイクルや再利用が可能になる時期を予測しながら、資産回収をさらに効率化できるようにしたいと考えています」と同氏は述べた。

ロバーツ氏によると、F1はAI搭載デバイスのフィールドへの導入を開始しており、収集したデータと併せてこのテクノロジーを利用して、ファンのユーザーエクスペリエンスを向上させる洞察を抽出したいと考えているという。

この組織はレース週末に 500 TB を超えるデータを処理し、今年は 40 週間にわたって 24 のレースを開催します。

組織とその利用者にとって最高の価値を得るために、AI対応パーソナルコンピュータを含む技術スタック全体でAIがますます活用されるだろうと同氏は付け加えた。このスポーツは世界中で 7 億人以上のファンに支持されています。

レノボの大アジア太平洋地域副社長兼ゼネラルマネージャーのマット・コドリントン氏は、AIの未来はオンプレミス、クラウド、エッジデバイスなど、必要な場所にテクノロジーが提供される「ハイブリッドAI」であると述べた。モバイルおよびデスクトップデバイスを含みます。

これは、組織のユースケースとデータ管理によって、AI 機能がどこにどのように導入されるかが決まることを意味するとコドリントン氏は述べています。これには、セキュリティ、コスト、可用性などの重要な要素が考慮されます。

特にセキュリティはデータと同じくらい重要であり、F1チームを含むあらゆる組織の生命線であるとウィリアムズ・レーシングのレーシング・パートナーシップ責任者であるジェームス・サザーランド氏は述べた。

シンガポールF1レースを前に、ウィリアムズのサイバーセキュリティパートナーであるキーパーセキュリティとのメディアランチ会で、英国に本拠を置くF1チームは車のパフォーマンスを向上させるためにデータへの依存を強めているとサザーランド氏は述べた。

F1マシンには300以上のデータセンサーが搭載されており、レースの週末ごとにビデオファイルを含む1TB相当のデータを収集し、ウィリアムズはそれらのデータを分析して車両を継続的に改善するための洞察を得る、と同氏は述べた。

したがって、いかなるデータ侵害も組織を崩壊させ、自動車の性能を向上させる能力を妨げる可能性があると同氏は指摘した。

ロバーツ氏はZDNETに対し、組織が効率を最適化するための生成AI（gen AI）などのAIのさらなる活用を目指す中、顧客データが確実に保護されるようにする必要があると語った。

同氏は、F1には、メディア、ソフトウェア開発、研究からグリーンフィールドのアイデアまで、さまざまな原則にわたる技術者を集めた社内AIワーキンググループのほか、法務、リスク、コンプライアンスの代表者を含む別のAI運営委員会があると指摘した。後者はAIと機械学習の取り組みをレビューし、AI倫理を含む必要なルールと安全策が遵守されていることを確認すると同氏は述べた。

危険信号が出たプロジェクトは中止されるか微調整され、再度評価されるだろうと同氏は付け加えた。これらの手順は、AI が組織内で責任を持って使用されるようにするのに役立つと同氏は述べた。

F1 のクラウド パートナーである アマゾン ウェブ サービス によると、各 F1 マシンは毎秒 110 万のテレメトリ データ ポイントを生成し、マシンからピットに送信されます。このデータは、AI モデルのトレーニングと強化に数十年に相当する過去のデータセットと並行して使用され、チームのレース戦略を推進するために使用される洞察を生成し、トラック上で行われた意思決定に関する情報をファンに提供します。

たとえば、代替戦略機能は、ドライバーがコース上で別の決断を下していたらレースはどうなっていたかについて、視聴者に別の視点を提供します。