Künstliche Intelligenz-Tools sollen eine viel größere Rolle bei der Gestaltung der zukünftigen aerodynamischen Regelungen der Formel 1 übernehmen, wie The Race über eine brandneue Partnerschaft zwischen der FIA und Amazon Web Services berichtet. Unter dem Deal wird AWS offizieller Partner für künstliche Intelligenz, Cloud Computing, maschinelles Lernen und Cloud-Infrastruktur für den regierenden Körper. Der Rahmen der Vereinbarung erstreckt sich von der Gestaltung zukünftiger Autoregeln mit fortschrittlichen Aero-Simulationen bis hin zur Revision globaler Lizenzsysteme und zur Optimierung interner Operationen.
Der Kern der technischen Arbeit ist die Durchführung von rechnergestützten Fluiddynamiktests auf AWS-Hardware, um schnellere, höherwertige Simulationen zu entsperren. Diese Setups speisen in den virtuellen Windkanal der FIA, so dass Ingenieure Konzeptautos testen und kritische Faktoren wie Downforce-Verlust überprüfen, wenn sie einer anderen Maschine folgen. Während traditionelle CFD-Läufe Stunden der Rechenzeit einnehmen können, könnte die Einführung von auf vergangene Daten geschulten AI-Überrogat-Modellen Ergebnisse für neue Formen in wenigen Sekunden oder Minuten vorhersagen, ohne die zugrunde liegende Physik von Grund auf zu lösen.
FIA-Stellvertretender technischer Direktor für F1 Dominic Harlow erklärte, dass diese Surrogate-Ansätze mehr Produktivität aus dem Prozess gewinnen werden, während weniger Rechenzeit, Engineering-Stunden, Energie und Geld verbraucht. Die Arbeit läuft bereits auf aerodynamischen Konzepten für zukünftige Autos, die auf eine potenzielle 2030 Einführung für brandneue Fahrwerks- und Leistungseinheiten-Verordnungen hinblicken. Harlow bemerkte, dass generative AI nicht verwendet werden, um Rohdesign-Ideen gerade noch zu beschleunigen und den Fokus ganz auf die Beschleunigung und Unterstützung der menschlichen Engineering-Arbeit.
Über die Aerodynamik hinaus erstreckt sich die Integration tief in die Leistungs- und Leistungseinheitsgruppen. Computer Vision und eingehende Daten Dashboards helfen bei der Trendüberwachung, Muster Spotting, Sicherheitsmetriken, Energiemanagement und Legalitätskontrollen. Mittlerweile plant das Power Unit-Team, neuronale Netzwerke für die Anomalie-Erkennung zu implementieren, komplexe Betriebslinien gegen Track-Daten zu vergleichen, um Probleme wie einen plötzlichen Öldruckabfall sofort zu erkennen.
Hardware-Upgrades sitzen auch im Herzen des Deals, mit dem Übergang von traditionellen CPUs zu modernen Grafik-Verarbeitungseinheiten in der Lage, massive parallele Berechnungen zu verarbeiten. Harlow wies darauf hin, dass unruhige, zeitsensitive Simulationen, die auf schnellere Hardware laufen, der FIA helfen könnten, komplexe physikalische Phänomene wie Popoising zu verstehen, bevor Autos auf die Strecke zu treffen. Weitere Pläne umfassen die Verwendung sicherer großer Sprachmodelle, um das Sprawling-Regelbuch zu belasten und bei operativen Aufgaben wie das Filtern von Track-Limit-Vorfällen für die menschliche Überprüfung zu unterstützen.
