Формула-1 всегда была местом пересечения инженерии и инноваций. В последние годы эта область инноваций расширилась за счёт внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.

От стратегии по выбору шин до аэродинамического дизайна — эти технологии меняют то, как команды планируют работу, реагируют на вызовы и развиваются. Они не заменяют человеческих специалистов, принимающих решения, но трансформируют набор инструментов, с которыми ведут борьбу за результат.

Моделирование стратегии с помощью reinforcement learning

Традиционно стратегия ведения гонки опиралась на экспертные знания и базовое моделирование. В последние годы ИИ начал играть всё более заметную роль в процессе принятия решений.

Модель под названием Race Strategy Reinforcement Learning (RSRL) была протестирована в симуляции Гран-при Бахрейна 2023 года. В этом тесте RSRL напрямую сравнивалась с классическим методом Монте-Карло — более упрощенным, фиксированным подходом «по шаблону». Результат: в среднем RSRL выбирала более эффективные стратегии по шинам и обеспечивала более стабильные результаты при повторных симуляциях.

Решения модели также были интерпретируемыми: она предоставляла прозрачную логику выбора с использованием counterfactual-анализа и decision-tree-логики, позволяя инженерам понять не только результат, но и обоснования, стоящие за ним.

Прогнозирование пит-стопов и анализ износа шин

Износ шин и тайминг пит-стопов критически важны для успеха в гонке. Для повышения точности в этой области исследователи разработали модель EDNN. Обученная на телеметрии сезонов 2015–2022 годов, эта модель прогнозирует, когда пилоту следует заехать на пит и как будет развиваться износ шин в зависимости от условий гонки.

Кроме того, в отдельном проекте применялись нейросети LSTM и GRU для оценки энергетического состояния шин в реальном времени. Это позволяет командам прогнозировать уровень сцепления, темпы деградации и риск перерастяжения ресурса шин в условиях меняющейся обстановки, включая периоды действия автомобиля безопасности (safety car).

Обе модели дают возможность быстрее принимать стратегические решения, основанные на данных, прямо во время гонки, особенно при появлении непредсказуемых факторов.

Моделирование взаимодействий гонщиков с использованием теории игр

Формула-1 — это динамичный спорт: действие одного пилота влияет на весь пелотон. Позиционирование, расход энергии и оборонительные маневры взаимосвязаны.

В исследовании 2024 года эта сложность была изучена с применением multi-agent reinforcement learning. Модель включала элементы теории игр, в том числе модели равновесия Нэша и Штакельберга, для симуляции взаимодействий между пилотами.

Вместо анализа только оптимальной траектории или пит-окна одной машины, система оценивала, как каждый соперник может отреагировать на действия другого. Это создавало динамическую модель, более точно отражающую поведение гонки в реальном мире.

В перспективе такие инструменты могут использоваться для оперативного планирования стратегии или проектирования предиктивных симуляций, применяемых прямо в гоночные уикенды.

Более объективная оценка пилотажа

Пилотаж — один из самых спорных аспектов Формулы-1. Разница в качестве болидов, бюджете команд и условиях трассы делает сложным сравнение гонщиков на равных.

Чтобы решить эту задачу, исследователи применили Principal Component Analysis (PCA) к данным гонок 2015–2019 годов. Цель состояла в том, чтобы выделить переменные, наиболее точно отражающие индивидуальное мастерство пилота, такие как стабильность в квалификации, умение беречь шины и результативность в меняющихся условиях.

Такой подход, основанный на данных, развивает идеи, предложенные ранее такими специалистами, как Нил Мартин, который внедрил в спорт симуляционное и вероятностное моделирование в период работы с McLaren и Ferrari.

Машинное обучение в дизайне болидов и аэродинамике

Болиды Формулы-1 генерируют колоссальные объемы данных. По данным Financial Times, каждый автомобиль оснащен более чем 300 датчиками и передает свыше миллиона единиц данных в секунду.

Эти данные напрямую интегрируются в аэродинамическую разработку. Команды используют AI-усиленные симуляции CFD (computational fluid dynamics), чтобы тестировать тысячи конфигураций без создания физических прототипов. Модели машинного обучения позволяют выявлять неэффективности в обтекании и помогать инженерам оптимизировать конструкции в более коротких циклах разработки.

Машинное обучение также активно используется в технологиях, ориентированных на зрителей. Прогнозы в реальном времени — включая вероятность обгона, остаточный ресурс шин и сравнение темпа — теперь интегрированы в прямые трансляции с использованием аналитических платформ AWS, работающих на базе AI.

Будущее развитие и генеративный дизайн

Исследования в области ИИ и автоспорта продолжают активно развиваться. В Университете Болоньи команда разрабатывает multi-agent reinforcement learning-модели для симуляции полноценных гоночных сценариев. Они включают всех пилотов, внешние переменные, такие как погода, а также события в гонке — пит-стопы, периоды safety car и прочее.

В области дизайна инженеры начинают применять архитектуры на основе трансформеров, аналогичные тем, что используются в больших языковых моделях, для генерации новых компонентов болида. Один из примеров — использование моделей в стиле Attention Is All You Need для поиска альтернативных геометрий заднего крыла и оптимизации решений по обтеканию.

В операционных процессах команды внедряют гибридные AI-системы. Согласно данному кейсу, такие модели помогают инженерам фильтровать телеметрию, прогнозировать гоночные риски и выдавать actionable-инсайты в реальном времени.

ИИ и потолок расходов: оптимизация производительности в рамках лимитов

С 2021 года Формула-1 работает в условиях бюджетного потолка, введённого для повышения финансовой устойчивости и конкурентности спорта. При годовых бюджетах, ограниченных примерно £107 млн (с увеличением до £170 млн к 2026 году), команды вынуждены гораздо тщательнее подходить к выбору направлений затрат и разработки.

Машинное обучение применяется для сокращения издержек в аэродинамической разработке. Вместо того чтобы физически изготавливать и тестировать сотни компонентов, AI-усиленные CFD-модели позволяют цифровым образом симулировать тысячи вариаций и выделять наиболее перспективные для дальнейшей проработки.

Производственные процессы также совершенствуются. В изготовлении композитных материалов автоматизированная укладка волокна теперь поддерживается предиктивными алгоритмами, которые регулируют такие параметры, как давление, температура и скорость укладки, минимизируя отходы и повышая стабильность качества.

В операционном и финансовом управлении команды используют AI-инструменты планирования для тестирования различных сценариев бюджета. Эти симуляции помогают определять, как распределять ресурсы между исследованиями, разработкой, логистикой и персоналом при строгом соблюдении регламентов FIA.

McLaren уже внедрила AI и облачные системы для оптимизации процессов от проектирования до гоночных операций. По данным Reuters, и другие команды начинают заменять физические датчики и тесты виртуальными симуляциями, что позволяет экономить время и снижать затраты.

Заключение

Искусственный интеллект меняет то, как команды Формулы-1 готовятся, соревнуются и развиваются. От симуляции гонок до проектирования деталей и прогнозирования износа шин — машинное обучение становится частью базовой инфраструктуры спорта.

Эти инструменты не заменяют человеческое суждение, а подкрепляют его.

Стратегические решения по-прежнему принимают инженеры.
Идеи для разработки по-прежнему рождаются у дизайнеров.

Но всё чаще именно AI становится системой, которая поддерживает каждое решение. Формула-1 всегда эволюционировала за счёт технологий. Сегодня эта эволюция ускоряется, и ИИ играет ключевую роль в том, куда она движется дальше.

Скорость, стратегия и алгоритмы: будущее Формулы-1 в эпоху AI