Red Bull, Formula 1’de yapay zekayı nasıl bir üst seviyeye taşımayı planlıyor?

Red Bull, Formula 1’de yapay zekayı nasıl bir üst seviyeye taşımayı planlıyor?

 

 

. . .

Son yıllarda Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) kullanımında sürekli ilerleme oldu, çünkü takımlar her hafta sonu biriktirdikleri tonlarca bilgiyi anlamaya çalışırken bilgisayarlara giderek daha fazla ihtiyaç duyuyorlar. Ancak özellikle büyük takımlar 145 milyon dolarlık bütçe sınırı konusunda zaten sınırda olduğu için verilerle başa çıkmada çok daha verimli olma ihtiyacı büyük ölçüde arttı. Geçtiğimiz aylarda Red Bull’un bilgisayar teknolojisi devi Oracle ile yaptığı anlaşmanın doğrudan parayla ya da RB16B üzerinde yer alan logolarıyla alakalı olmadığını duymak büyüleyiciydi. Bu anlaşmada en heyecan verici şey, takımın ve yeni partneri Oracle’ın Formula 1’de AI ve ML kullanımını arttırma planlarıydı. Takım Patronu Christian Horner, “AI ve ML, son dönemde ilerleme gösteren büyük alanlar. Her iki alan, pist üstü zamanı gittikçe azaldığı için ürettiğimiz veri miktarı ve çalışmaları simüle etme gibi konularda karar verirken büyük rol oynayacak.” “Oracle ile bu sektörün ön saflarında yer alan bir şirketimiz (partner) var. Bu bizim için olağanüstü bir ortaklık ve özellikle şaside motor üzerinden geleceğe doğru bir yolculuğa çıktığımız bu dönemde olasılıklar çok büyük.” dedi. Ancak Red Bull’un bu olasılıkların neler olduğunu açıklamasını sağlamak şu anki iş değil. Çünkü Formula 1, takımlar arasında savaş olan bir yer. Red Bull ve Oracle’ın yapay zekayı ve makine öğrenimini nasıl kullanacaklarına dair verdikleri ayrıntılı bilgiler, rakip takımların aynı şeyi kendileri için yapmaları konusunda yardımcı olabilir. İlgili içerikler: “Savaş uçağına” dönüşen Formula 1, yeni sponsorları nasıl spora çekiyor? Analiz: Formula 1’deki bir sonraki büyük şey “Yapay Zeka” olacak Horner, “Bütün rakiplerimize tam olarak neler yaptığımızı anlatmak istemiyoruz!” diyerek bunu vurguladı. Horner her ne kadar çok açık bir şekilde bunu ifade etmese de, takımın verileri nerelerde daha iyi kullanması gerektiğini söyledi. O alanlarda makine öğrenmesi ve yapay zeka Red Bull Racing’e yardımcı olabilir. Horner, “Veriler ve çalışma şeklimiz, bizim can damarımızdır. Biliyorsunuz, çok fazla veri üretiyoruz ve bunlar, yaptığımız her şeyi – bir yarıştaki çalışma şeklimizi, aracı geliştirmemizi, hatta sürücüleri ve sürücü seçimini analiz etme şeklimizi – etkiliyor.” “Teknik departmanlarımızda ve tabii ki hayran etkileşimimizde bunu kullanmak ve olabildiğince çok şeyi açığa çıkarmak istiyoruz.” dedi. Alanlarını daha derinlemesine araştıran yapay zeka, yarış stratejisinin anlaşılmasına ve planlanmasına kesinlikle yardımcı olabilir ve yarışlarda agresif olma söz konusu olduğunda Red Bull pit duvarına avantaj sağlayabilir. Bilgisayarlar ayrıca bir yarış hafta sonu için ayar seçimi konusunda rehberlik edebilir ve hatta tasarımcılara, güncellemelerin en iyi şekilde geliştirilmesi konusunda yardımcı olabilir. Ayrıca bütçe sınırının bu seneki çalışmalara olan etkisini unutmamak lazım. Bu yüzden takımlar kaynakları kullanırken verimliliği her şeyin üzerinde tutmak zorundalar. Horner, “Aracı verimli bir şekilde geliştirirken en iyi kararı vermek önemli. Bu yüzden testlerin kısıtlı olduğu bu günlerde ilerlemek için uygun maliyetli performans önem kazandı.” “Bu sene sadece 3 gün test yapabildik. Başka hiçbir sporda bu kadar az antrenman yok. Bu yüzden verileri analiz etme kritik bir hal aldı. Bence bu ortaklıktan en iyi sonucu bu alanda alacağız.” dedi. Yarışçı seçimi açısından da gelecekte Max Verstappen’in takım arkadaşının kimin olacağına Horner ya da Helmut Marko yerine Yapay Zeka karar verebilir!  Takımın yapay zekanın nerede kullanılacağı konusunda daha açık olabileceği alanlardan bir diğeri ise pazarlama. Yapay Zeka, Red Bull’un taraftarlara daha yakın olmasında da yardımcı olacak. Red Bull, çok fazla reklam yapmak, toplu e-postalar ya da sosyal medya paylaşımlarıyla bombalamak yerine Formula 1 taraftarlarına istedikleri şeyleri, istedikleri zaman verme konusunda da bundan faydalanmayı planlıyor. Yapay Zeka, her taraftarın tam olarak ne tür içeriklere tepki verdiğini daha iyi bir şekilde anlayabilir. Sabah işe giderken bütün içeriği okumayı tercih eden bir taraftara akşamları video göndermenin bir anlamı yoktur. Bu konuda Red Bull’un Pazarlama Şefi Oliver Hughes, “Makine öğrenmesini ve AI’yi kullanma, taraftar kitlemizi daha iyi anlamamızda yardımcı olacak.” “Şu anda X pazarındaki veya x demografisindeki bir kitleyle nasıl konuşabiliriz diye düşünürken manuel segmentasyon, manuel raporlar hazırlamak ve manuel olarak düşünmek zorundayız. Artık bunu yapmamıza gerek olmayacak.” “Düşünmeyi bizim için yapacak parametreleri belirlemek için makine öğrenmesi araçlarını kullanabiliriz. Bu bütün süreci çok daha az manuel ve çok daha otomatik hale getirecek. Böylece, biz içerikleri size gönderdiğimiz zaman değil, siz istediğiniz zaman alacaksınız.” dedi. AI ve ML araçları Red Bull’da ister araç performansını geliştirmek, takımın çalışma şeklini iyileştirmek, yarışçı seçimini yapmak ya da isterse pazarlama için kullanılıyor olsun, Oracle, her alanda Formula 1’de bütün ürünlerini göstermek istiyor. Bu nedenle, araç üzerindeki gözyaşlarından ziyade Red Bull’un pist üstündeki başarısı, bu birlikteliğin işe yarıp yaramadığını gösterecek. Oracle’ın Pazarlama Şefi Ariel Kelman, “Performans olmazsa reklam olmaz. 2021’de, bir teknoloji sağlayıcısı olarak logonuzu bir şeye yerleştirerek pazarlama avantajı elde etme günleri geride kaldı.” “Her şey, müşterilerimiz için bir inovasyon merkezi olarak gerçek başarıyı kanıtlayabilmemize bağlı. Bu sayede müşterilerimizin hikayeler anlatmasına fırsat sağlayabiliriz. Böylece diğer şirketler teknolojimizle neler yapabileceklerini öğrenebilir ve bunlardan ilham alabilir.” dedi. paylaşım yorumlar

 
tr.motorsport 

En güncel Motorsporları haberleri için sosyal medyada TRmotosports’u takip edin.

facebook.com/TRmotosports
twitter.com/TRmotosports
instagram.com/trmotosports/
linkedin.com/company/trmotosports-com

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir