AWS要用AI預測F1 2020比賽結果？ 會比章魚保羅準嗎？

6月23日消息，亞馬遜云服務（AWS）與FormulaOneGroup(F1)在美國西雅圖共同宣布，將在F12020賽季新增六項實時賽車數據。基于AWS包括機器學習在內的一系列服務來更好地預測比賽結果。

之前，F(xiàn)1和AWS曾宣布了六項“F1Insights（F1洞見）”，包括駛出速度、預計進站維修策略、進站窗口、對決結果預測、進站策略對決和輪胎性能。此次雙方將進一步推出以下六個“由AWS驅動的F1Insights”統(tǒng)計數據，這些數據會在本賽季7月到12月之間以圖形形式顯示在屏幕上，讓車迷對賽道上的瞬間決策和行動以及維修區(qū)車隊策略師的決策有更深入的理解。

新增加的這六個統(tǒng)計數據維度分別是：

車輛性能得分：單獨列示每輛車的性能，方便車迷進行不同車輛的性能對比（將于7月3-5日在2020賽季F1奧地利大獎賽上首次亮相）。

終極車手速度比較：基于這項數據，車迷可以將自己喜歡的車手與1983年至今的任何車手進行比較，從而確定F1史上最快車手（將于8月7-9日在阿聯(lián)酋F170周年大獎賽上首次亮相）。

高速/低速過彎性能：這項數據對圈速至關重要，車迷能夠比較不同車手以超過175千米/小時（109英里/小時）的速度駛過最快彎道的表現(xiàn)，以及以低于125千米/小時（78英里/小時）的速度低速過彎的表現(xiàn)（將于8月28-30日在F1勞力士比利時大獎賽首次亮相）。

車手技能評分：根據影響整體表現(xiàn)的最重要因素，對車手技能進行細分和評分，確定賽道上的最佳“全能車手”。對排位賽表現(xiàn)、起跑、比賽節(jié)奏、輪胎管理和超車/防守風格等不同子集進行計算，得出車手的整體評分（將于下半賽季首次亮相）。

車輛/車隊發(fā)展與賽季整體表現(xiàn)：基于車隊本賽季各場比賽的累積表現(xiàn)，發(fā)掘每支車隊的發(fā)展情況（將于下半賽季首次亮相）。

排位和比賽節(jié)奏預測：從練習賽和排位賽圈數中收集數據，在每場比賽前預測最有可能獲勝的車隊，這一數據將為周六排位賽和周日正賽增添吸引力和刺激感（將于下半賽季首次亮相）。

為了獲取上述的全新統(tǒng)計數據，F(xiàn)1將在AmazonSimpleStorageService（AmazonS3）中儲存的近70年間的歷史比賽數據與通過車上和賽道傳感器收集的實時比賽數據進行綜合分析。

首先，這些實時數據通過AWS的實時數據收集、處理和分析服務AmazonKinesis從傳感器傳輸到云上。然后，F(xiàn)1工程師和科學家將通過AWS用于構建、訓練和部署機器學習模型的服務AmazonSageMaker把這些數據應用于機器學習（ML）模型。

其次，F(xiàn)1通過在AWSLambda上部署機器學習模型，對比賽表現(xiàn)指標進行實時分析。AWSLambda是一項無需預置或管理服務器即可運行代碼的計算服務。

所有從數據中獲取的洞察結果都將集成到F1賽事國際廣播的推送中，包括其數字平臺F1.tv，幫助車迷理解車手或車隊策略師做出的影響比賽結果的重要瞬間決策和競賽策略。

總之，最后效果如何，大家不妨拭目以待。要知道章魚保羅預測世界杯的準確率有80%呢。

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