F1の進化を支える機械学習、2022年から接近戦のレース増加が見込まれる理由

　F1ではファンエクスペリエンスを向上させるため、機械学習を活用した取り組みを進めている。今日のレーシングカーには120個以上のセンサーが取り付けられており、各センサーは毎秒110万ものテレメトリーデータを生成。加えてタイヤや天候、過去のレースの戦略などを分析し、ドライバー同士の攻防に関するインサイトをレース中に提供できるようになった。

　機械学習の恩恵は車両設計にも及んでいる。高速のコーナリングを実現するダウンフォースに依存した従来の車両設計では、車両の接近に伴って後続側の速度が低下するという欠点も抱えていた。この解決のため、F1は仮想サーキットコースでのシミュレーションを実行。1車体分の距離でのダウンフォース損失を、約50％から約10％まで減少させるインサイトを得た。

　これにより2022年には、車が数インチでひしめくレースが増加する見込みだ。本資料では、F1がAmazon Web Servicesとパートナーシップを結び、成果を上げている機械学習の活用方法を紹介している。機械学習の幅広い活用の可能性を確認してほしい。