本田联手IBM Watson,人工智能对F1赛车调教到底有多能?

  • 发表于: 2016/10/14 08:06:19 来源:车云网

在赛车中应用AI有利于赛车安全性的提高,另外还可以帮助车队降低成本,从长远看会给车队运营带来价值。

人工智能与汽车的结合日渐成为炙手可热的话题,无论是特斯拉已有的Autopilot辅助自动驾驶技术,还是福特宣布将于2021年量产的全自动驾驶汽车,都是行业内的热点。

不过人工智能技术进入汽车领域已有相当长的时间,特别是它和赛车运动有着很深的渊源。

近期,本田公司研发部门利用IBM的车用物联网解决方案(IBM IoT for Automotive)建立了一套赛车引擎数据分析系统。特别是IBM的Watson IoT物联网认知计算平台,目前已成为本田对其F1赛车引擎进行分析的关键所在。

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据IBM服务部门的副总监凯伦·纽曼(Karen Newman)介绍,目前本田利用Watson IoT平台实时采集赛车引擎的数百项数据,无论是赛道测试、练习赛或正赛中都会采集。同时后台还有一支庞大的技术团队用来对引擎温度、压力、速度等一系列数据进行分析研判。当车手驾驶赛车进行赛道测试时,后台团队不断进行数据分析,并根据分析结果随时将赛车召回调教引擎。

在正式比赛中,赛车各项数据上传到Watson的云服务平台,而技术团队需要根据数据分析辅助车队进行技战术调整,让赛车在更高的速度和更好的燃油效率之间取得微妙的平衡。

凯伦·纽曼介绍称,

“在激烈的比赛过程中,赛车的状态会产生各种类型的大量数据,而一旦开始对这些数据进行分析,你就会需要更多的数据进行辅助,除去赛车本身的数据,像赛场风速,赛道湿度等各种环境指标数据也要进行采集。我认为单凭人力无法快速处理如此大量的数据。而在此时各种人工智能、认知和分析技术就有了用武之地。”

目前在赛车上安装了各种类型的传感器,用于收集包括温度、风速、活塞速度、压力在内超过270种数据。在每一站比赛后,车队会利用数据分析的结果改善赛车性能。几周前的新加坡站是该车队在本赛季后半段表现最好的一站比赛

*车云菌注:迈凯轮·本田车队本赛季表现低迷,在新加坡站由阿隆索取得第七名,另一位车手巴顿未能完成比赛,但这已是该队近期的最好成绩。

从赛车上采集的数据上传到云端,供后台进行实时分析。例如当引擎温度过热时,会提示车手降低车速。如果是在赛道测试过程中,就可以将赛车召回工作间对引擎进行调教。引擎温度受赛车的众多因素影响,甚至轮胎的磨损程度都会在引擎温度上有所体现,所以这是一项非常重要的监测数据

与市场销售的超级跑车单纯追求高性能不同,目前的F1规则对赛车燃油效率有着极其严苛的要求,追求赛车性能表现必须建立在规则基础之上。所以如果要取得好成绩,就必须把引擎调整到最佳状态,而数据分析可以帮助车队做到这一点。

关于车手在比赛中如何使用这些新技术的问题,凯伦·纽曼解释道:

“车手在比赛中必须全神贯注,他的注意力集中在每一个弯道和身前身后的每一部对手赛车上。所以在赛车仪表盘上没有太多分析数据显示,而车手的头盔中有用于和车队联络的无线电耳麦,车队的数据分析师通过无线电给车手提示,例如车队会提示车手需要在三号弯道处收油过弯,或者其他指令。”

“当这项技术能够应对如此高速、激烈的比赛环境挑战时”,凯伦·纽曼说,“这使得我们充分认识到Watson平台的强大之处,也给我们以充分信心,以后在时速低于F1比赛320公里/小时的其他应用环境中,使用此项技术将更加得心应手。”

在赛车中应用人工智能技术有利于赛车安全性的提高,另外还可以帮助车队降低成本,由于对高速度的测试和激烈的比赛过程往往会给赛车带来巨大磨损和空气动力部件的撕裂,这些都是巨大的开销,而使用智能分析也可以更合理的使用赛车,从而减少损耗,从长远看会给车队运营带来价值。

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