GM utilizza l’AI per dominare il motorsport: ecco come ottimizza le prestazioni | Festina Lente - Notizie, recensioni e approfondimenti sull’intelligenza artificiale | Turtles AI
GM utilizza l’AI per dominare il motorsport: ecco come ottimizza le prestazioni
Chevrolet e Cadillac sfruttano l’AI per migliorare le prestazioni nelle competizioni di motorsport.
Punti chiave:
- GM utilizza l’AI per migliorare le prestazioni in NASCAR, IndyCar, IMSA e WEC.
- Strumenti di trascrizione audio in tempo reale ottimizzano la gestione delle comunicazioni.
- Sistemi di analisi delle immagini accelerano il processo decisionale durante le gare.
- Modelli predittivi aiutano a gestire strategicamente le gare, migliorando l’efficienza dei pit stop.
GM utilizza l’AI per dominare il motorsport: Chevrolet e Cadillac stanno ottimizzando le prestazioni grazie alla tecnologia avanzata
General Motors (GM) ha adottato una serie di strumenti di AI e machine learning per migliorare le prestazioni delle sue squadre nelle principali competizioni di motorsport. Dalla NASCAR all’IndyCar, passando per l’IMSA e il World Endurance Championship, GM impiega avanzati sistemi di analisi dei dati per fornire supporto tecnico e strategico ai suoi team, ottimizzando ogni aspetto delle gare.
General Motors ha messo in campo un notevole impegno nel motorsport, focalizzandosi su quattro principali programmi di punta: NASCAR, IndyCar, IMSA e il World Endurance Championship (WEC). In ogni serie, GM offre supporto tecnico attraverso il suo team di motorsport analytics, guidato da Jonathan Bolenbaugh, che opera dal Charlotte Technical Center in North Carolina. Questo supporto comprende l’uso di avanzate tecnologie di AI e machine learning per analizzare e interpretare una mole enorme di dati generati durante le gare.
Un esempio notevole è l’implementazione di uno strumento di trascrizione audio in tempo reale, sviluppato internamente da GM. Questo strumento, una combinazione di codice open source e proprietario, è stato addestrato per funzionare efficacemente anche in ambienti rumorosi come i circuiti di gara. Tale strumento permette di trascrivere le comunicazioni radio dei team, liberando risorse umane per attività più strategiche.
Un’altra innovazione significativa è il sistema di analisi delle immagini sviluppato per velocizzare l’elaborazione delle fotografie scattate dai fotografi a bordo pista. In passato, il trasferimento delle immagini dal fotografo al team richiedeva alcuni minuti; ora, grazie all’AI, questo processo avviene in soli sette secondi. Tale rapidità consente ai team di prendere decisioni cruciali in tempo reale, come ad esempio evitare un pit stop non necessario dopo un lieve incidente.
Queste immagini non vengono utilizzate solo per decisioni immediate. Gli ingegneri possono analizzare le fotografie per ottenere informazioni preziose sui rivali, come la geometria del veicolo, le impostazioni delle ali e l’altezza da terra del veicolo. Questo tipo di analisi richiede l’elaborazione di migliaia di immagini ogni weekend di gara, trasformandole in un problema di big data perfetto per essere affrontato con strumenti di AI.
Un altro aspetto cruciale è la gestione strategica durante le gare. Utilizzando dati trascritti dalle comunicazioni radio, tempi sul giro, efficienza del carburante e usura dei pneumatici, GM ha sviluppato un modello predittivo che aggiorna costantemente le raccomandazioni strategiche. Questo sistema permette di adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle condizioni in pista e prendere decisioni informate su quando effettuare i pit stop, migliorando così le prestazioni complessive del team.
Questi avanzamenti tecnologici non solo migliorano le prestazioni in gara, ma rappresentano un esempio di come l’AI possa supportare gli esperti umani, potenziando le loro capacità decisionali e strategiche. L’uso dell’AI da parte di GM nel motorsport dimostra come queste tecnologie possano essere applicate efficacemente per ottenere un vantaggio competitivo.