Şimdi F1 takımları, yarışlarda yapay zeka tanıtmaya hazırlanıyor. yarış ölçümlerini geliştirmek için bulut tabanlı gerçek zamanlı analiz ve makine öğrenme tekniklerini kullanmaya başlamaktadır. F1, bir bulut bilişim platformu sağlamaktadır ve büyük miktarda veri saklayabilen Amazon Web Servislerini (AWS) kulanmaktadır. Araştırmacılar AWS kullanarak 61 yıldan fazla F1 tarihi yarış verilerini saklayacaktır ve sürücüler için daha fazla taktik verebilmek için bu verilere ihtiyacı var. Yarış istatistiklerini almak ve en uygun tahminleri ve kararları almak için AWS kullanacaklar.
Neden F1 Yapay Zeka Gerekir?
F1 otomobilleri son derece yüksek teknolojidir. Otomobilde 200’den fazla sensör bulunur ve mühendisler, bir sonraki hareket için karar vermek için yarış boyunca tüm sensörleri makinelerinde izleyecek şekilde bilgisayarlara bağlı ve iletişim halindeler.
Bunun yerine, sadece izlemede yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda doğru kararları alabilmek için eğitilmektedir. F1’deki birçok örnek, insanın karar almasından kaynaklanan kusurları tasvir eder, böylece Yapay Zeka gelişiyle ortadan kalkmaktadır. Bu tür sistemler, çarpışmalardan kaynaklanan kazaları önlemek için eğitilebilir ve önceden, aracın bazı kısımlarında bir arıza olduğunu bilmekteler.
F1 takımları, çok tecrübeli olmasına rağmen, becerilere ve sahip oldukları muazzam miktarda paraya rağmen, bir sonraki en iyi hamleyi önceden tahmin etmekte sık sık başarısız oluyorlar. AI’yi bu gibi yerlerde kullanmak, bir sonraki adımın ne olacağı konusunda oldukça hassas bir şekilde tahmin edilmesini sağlamaktadır.
Hangi Veri Gerekmektedir?
Yapay Zekanın Makine öğrenmesi modelleri ile yapabildiği tüm ilerlemeler tamamen verilere bağlı olduğundan, ekiplerin veri çığlarına sahip olmaları gerekmektedir, böylece ML algoritmaları işyerinde daha kesin tahminler verecektir.
Bu veriler sıcaklık, basınç, frekans, hız ve yerleşik sensörlerden alınabilir. Direksiyon, hızlanma ve fren gibi bireysel takım sürücülerinin, tur süreleri, en yüksek hızlar, pit stop süreleri, pistteki rüzgar hızları ve diğerleri gibi hassas tahminler gibi verilerle birlikte bilgilendirilmesi gerekmektedir.
Bütün bu veriler tarihi ve gerçek zamanlı verilerdi. Ancak daha iyi sonuçlar için derlenebilecek bir bilgi kümesi eklemenin rastgele veri eklemektir.
Yapay Zekanın Dağıtılabileceği Alanlar
Pit-stop Zamanlaması :Stratejik ekipler, aracın çukurlarda durması gerektiğinde karar almada yanlış değerlendirmeler yapabilmekteler. Yapay Zeka veri bolluğu vererek, sürücünün lastikleri değiştirmek için çukurda durması için en uygun zamanın hangisi olduğunu doğru bir şekilde inceleyebilir ve tahmin edebilmektedirler.
Lastik Seçimi
Takımın yaptığı en sık meydana gelen bir başka hata da lastiktir. Yarış süresince değişmek için hangi lastiğin değişmesi, hem sürücünün güvenliği hem de kazanmanın önemli bir karardır. Hava bu kararı vermede çok önemli bir rol oynar. AI, hava koşullarına ve aynı zamanda değişimin yapıldığı zamanda hangi turda olduğu gibi yarış koşullarına bağlı olarak lastiğin ne olacağını tahmin etmek için eğitilebilir.
Üniversite sınavına giren öğrencilerin tercih dönemi telaşı yaklaştı. Özellikle teknolojiye ilgi duyan ve bu alanda…
10 Mayıs 2025 tarihinde gerçekleştirdiğimiz TRAI Mayıs Çalıştayı’nda, yapay zekanın ekonomiden girişimciliğe, etik yönetişimden iş…
Her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 94’üncüsü yoğun bir katılımla gerçekleşti. Bu…
Mayıs 2017’de Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifini kurduk, çok hızlı gelişince, diğerlerini bıraktık ve bu alana…
Dünyanın en prestijli girişim hızlandırma programlarından Y Combinator (YC), 2025 Bahar dönemiyle birlikte yapay zekada…
2017’de başladığımız haritalama çalışmasıyla, Türkiye’de yapay zekâ alanında faaliyet gösteren girişimleri düzenli olarak takip ediyoruz.…