Oracle Red Bull Racingのチーフエンジニアは、どのようにデータを使ってレース戦略を進めているのか？ (2022/04/01)
Oracle Red Bull Racingのチーフエンジニアは、どのようにデータを使ってレース戦略を進めているのか？ (2022/04/01)
投稿者： Natalie Gagliordi | Senior Writer
https://blogs.oracle.com/content/published/api/v1.1/assets/CONT2CAB4DD36D534EDD9D93806CD8FA6B33/Medium?cb=_cache_d160&format=jpg&channelToken=f7814d202b7d468686f50574164024ec
Guillaume Cattelani氏は、流体力学と乱流モデリングの博士号を取得し、「レーシングカーを速く走らせる」という非常に具体的な問題を解決することをライフワークにしている。
Oracle Red Bull RacingのF1チーム、レッドブル・アドバンスト・テクノロジーズで、技術・解析ツールのチーフエンジニアを務めるカテラーニは、そのスキルを活かしています。カテラーニは、F1チームの一員として、またレッドブル・アドバンスド・テクノロジー社の技術・解析ツールのチーフエンジニアとして、データやデータサイエンスを、サーキットで見られるような胸のすくようなレースを可能にするすべての機械工学プロセスに結びつける取り組みを主導している。
「F1という非常に特殊なニッチ産業では、データサイエンス革命を取り入れることで得られるものは非常に大きいのです」と、Cattelani氏は言います。「高度に技術的で進歩の速いこの世界と、レーシングカーを設計するというエンジニアリングの問題との間に橋渡しをしようというわけです。より良いクルマ、より速いクルマ、そして勝つためのクルマを作るために、この2つをどうつなげられるか。
Oracle Red Bull Racingとレッドブル・アドバンスト・テクノロジーズの技術・解析ツール担当チーフエンジニアであるGuillaume Cattelani氏は、「リアルタイムでモデリングと実行の達人になることは、アドバンテージになります」と言う。
F1は、スピードとパフォーマンスを追求するためにレーシングカーを精密に設計するスポーツであり、技術と革新はその精神に刻み込まれている。レースごとにエンジニアは何千もの改良を加え、異なるコースのニュアンスや、高度や湿度といった特殊な条件に合わせてマシンを調整する。シャシーやエアロダイナミクスにほんの少し手を加えるだけで、ドライバーのレースタイムは数ミリ秒短縮され、チームが優位に立てることもある。チーム代表兼CEOのChristian Horner氏は、「クルマはおそらく二度と同じコンフィギュレーションで走ることはないでしょう」と語ります。「常に進化しているのです」。
F1チームでは、エンジニアやドライバーに包括的なデータ分析を提供することがますます重要になってきています。マシンに搭載された約150個のセンサーがデータを収集するため、1回のレースで約400GBのデータが生成されます。Oracle Red Bull Racingは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）を使用して、チームによるデータサイエンスと分析の利用を加速し、別途、Red Bull Technology Campusで行われるエンジニアリング作業を指導している。Cattelani氏のチームは、従来のエンジニアリング分野とデータサイエンスをつなぐ新たな糸となるテクノロジーフレームワークと特定のツール（同氏が「アシスタントエンジニア」（AE）と呼ぶもの）の構築に重点を置いています。
「もちろん、レッドブルではすでにデータサイエンスが動いていましたが、私たちはそれを他のすべてのエンジニアリング分野にも一般化したいと考えています。生み出されるデータのひとつひとつは武器となり、パフォーマンスのために使われるべきで、そのためには異なる考え方、異なる技術、そして異なるビジョンが必要です。」
エンジニアのためのAI
2022年のF1シーズンは、エンジニアリングとデータ分析のチームに例年以上のプレッシャーを与えています。今年はマシンのデザインが劇的に変わり、国際自動車連盟（FIA）が定めた新しいレギュレーションが導入されます。2022年のマシンは、グランドエフェクトと呼ばれる空力現象に重点を置いています。地面効果とは、F1マシンの表面から垂直方向にどれだけ空力的な負荷がかかるかを示す指標で、ダウンフォースを生み出します。ファンにとっての底力 新しいデザイン、そしてグランドエフェクトとダウンフォースに関するルールは、より接近したレースとオーバーテイクの可能性を可能にし、よりエキサイティングなレースアクションにつながることを意図している。
Horner CEOは、「過去30年間で最大のルール変更だ」と語ります。「つまり、今年はマシンのほぼすべての部品が新しくなったということです。グランドエフェクトカーは、オーバーテイクを容易にするために設計されたもので、マシンを設計する際の哲学が変わりました。初戦から最終戦までの間、急勾配の学習曲線と開発のレースが続くんです」。
しかし一方で、F1チームには厳しい支出制限があるため、マシンの設計や最適化に費やすスタッフの時間やリソースを超効率的に使わなければなりません。Cattelani氏は、このような枠組みの中で、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングを駆使して、エンジニアがより少ない労力でより多くの成果を上げるためのツールを、OCI上で構築しているという。Cattelani氏は、この技術ツールセットをAEと名付け、データサイエンティストのスタッフを雇用しなくても、エンジニアに設計や性能に関するより多くのデータ駆動型の洞察を提供できる可能性について楽観的な見方をしています。
「そして、そのためには、異なる考え方、異なる技術、そして異なるビジョンが必要なのです。
Oracle Red Bull Racing、レッドブル・アドバンスト・テクノロジーズ、チーフエンジニア、Guillaume Cattelani氏
「私たちがやりたいことは、従来はより多くの労働力を雇用し、より多くの人を訓練することで得ていた、より複雑なことをエンジニアができるようにすることです。そのためには、エンジニアがクルマとその設計を理解し、どこに性能を見出すかを理解するための、より大きな能力を提供できるようにすることです。現在の性能をより深く理解することはもちろん、一人のエンジニアがより多くの能力を活用できるようにすることです。これは、まさにリソース制限に対応したものです。これが私たちの未来だと思います。」
シミュレーションと戦略でレースを制する
マシンを磨き上げる作業に加え、レース戦略もカテラーニチームがサポートするデータドリブンな取り組みである。レース前の戦略準備とレース中の決断のために、チームはモンテカルロシミュレーションを行い、起こりうる結果の範囲とそれぞれの確率を算出します。このシミュレーションは、ドライバーやクルーがレース中にどのタイミングでピットインしてタイヤを交換するかなど、レース戦略担当者が行うべき決断を導くのに役立っている。
Oracle Red Bull Racingは2021年シーズン、レースウィークエンドにOCIのオンデマンド計算機能を活用し、OCI上で数十億回のシミュレーションを実施しました。これらのシミュレーションは、各レースの前にチームが最適な戦略を設計し、レース中のストラテジーコールに情報を提供するのに役立ちました。
最終的にレース中の判断を下すのは、ハンドルとピットレーンにいる人間ですが、その判断はより正確なデータによってもたらされるとCattelani氏は説明します。Honor氏は、OCIを搭載したシミュレーションがレース当日の判断を支援し、Max Verstappenの2021年ドライバーズチャンピオン獲得に貢献したと述べています。
「リアルタイムでのモデリングと実行の達人になることは、アドバンテージになります。」とCattelani氏は言います。「複雑なシミュレーションができればできるほど、戦略的な選択肢をより深く理解することができます。ですから、その能力はかなり重要で、成功していることが証明されています。」
2022年3月19日、F1バーレーンGPを前にした予選で、Oracle Red Bull Racingのマシンをピットレーンに入れるドライバー、Sergio Perez氏。
レース中は、チームのデータモデリングシステムのほとんどがOCI上でライブ動作し、高速に生成されるさまざまなデータを処理している。2022年シーズンを見据えて、チームはOCIの柔軟なアーキテクチャを利用して、レースシミュレーションの複雑さと精度を高めるだけでなく、コース上の競合他社の潜在的な戦略も含めたシミュレーションを展開し、Oracle Red Bull Racingがより多くの情報に基づいた戦略を決定できるようにしたい考えです。
「データに依存するいくつかの組織やビジネスと比較すると、私たちはデータの最大消費者ではありません。しかし、我々が消費するデータの多様性こそが、F1の複雑性なのです」とCattelani氏は言います。「本当に様々なデータがあり、それをどう解釈するかが重要なのです。だから、2022年シーズンに向けて、我々はそれを実行するつもりです。レース戦略モデルの次元を高めて、これまでアクセスできなかった余分な情報を取得するのです」。
未来へのレース
Oracle Red Bull Racing F1チームとは別のプロジェクトとして、レッドブル・アドバンスト・テクノロジーズと共同で、AIと機械学習を用いてビデオやデジタル入力を分析し、ラップパフォーマンスをモデル化された最適なラップと比較するビデオオーバーレイを若いドライバーに提供する方法を研究しています。
ビデオゲーム、カート、F2、F3レースからデータストリームを取り込み、レッドブル・アドバンスト・テクノロジーズとオラクルは、F1レースカーから最大のパフォーマンスを引き出すために必要なドライビングスタイルを若いドライバーに慣れさせることを目指しています。
トレーニングモデルはまだ開発中であり、製品化には至っています。しかし、一般的なスポーツと異なり、若いドライバーは実車での走行時間が限られているため、F1マシンの運転技術を向上させるためにはバーチャル環境に大きく依存することになるため、この種のシミュレーション環境の潜在的価値は高いです。
「ドライバーが合成環境とどのように相互作用し、実際のマシンとどのように相互作用する可能性があるかを理解することは、非常に興味深いことです。」とCattelani氏は言います。「将来的には、ドライバーとマシンの関係をもう少しよく理解できるようにしたいですね。」
写真 Red Bull Racing、Mark Thompson/Getty Images提供
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