Formula 1은 AI를 통해 효율성을 높이고 지속 가능성 스코어카드를 개선합니다.

자동차 경주 조직은 IT 효율성을 더욱 높이고 탄소 배출량을 줄이기 위한 통찰력을 얻고 싶어합니다.

Formula One(F1)은 더 높은 운영 효율성을 달성하기 위해 데이터와 인공 지능(AI)으로 전환했으며, 결과적으로 연료를 많이 소모하는 것으로 알려져 있음에도 불구하고 더욱 지속 가능한 스포츠가 되었습니다.

ESG 보고서에 따르면 자동차 경주 조직은 탄소 배출량을 2018년보다 13% 줄였으며 2030년까지 순 제로 목표를 달성하기 위한 궤도에 올라 있습니다. 지속 가능성을 위한 노력에는 호주 그랑프리에서 선보인 에너지 파일럿이 포함되어 피트 레인, 패독 및 방송 현장에서 배출량을 최소 90% 줄였습니다. British Grand Pix는 또한 친환경 에너지 대안으로 구동되었으며 모든 임시 발전기에 2,746개의 태양광 패널과 수소처리된 식물성 기름 연료를 사용했습니다.

F1의 IT 이사인 Chris Roberts는 F1이 탄소 배출량을 줄일 수 있도록 운영을 최적화하고 화물을 줄이는 방법을 지속적으로 모색하고 있다고 말했습니다.

예를 들어, 여기에는 IT 인프라의 대부분을 영국에서 원격으로 실행할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 보다 효율적인 시스템을 사용한다는 것은 더 이상 40대의 트럭 분의 서버를 한 회로에서 다른 회로로 배송할 필요가 없으며 조직의 환경 영향을 줄이는 데 도움이 된다는 것을 의미합니다. Roberts는 싱가포르 그랑프리와 관련해 ZDNET과 대화를 나눴습니다. McLaren의 Lando Norris가 주장했습니다.

이는 또한 더 큰 지속 가능성을 가져올 수 있는 올바른 기술과 시스템을 확보하는 것을 의미한다고 Roberts는 Lenovo 경영진과의 미디어 브리핑에서 말했습니다. 이달 초 기술 공급업체는 F1과 다년 계약을 체결하여 모바일 장치, 고성능 컴퓨팅 시스템 및 백엔드 서버를 포함한 제품과 서비스를 제공하기 위해 글로벌 파트너십을 더욱 확장했습니다.

Roberts는 이러한 협력을 통해 이미 F1이 800개 이상의 장치를 재활용하고 용도를 변경하는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 그는 오래된 하드웨어의 95% 이상이 재활용되었다고 덧붙였습니다.

"미래에는 AI 기반 예측 분석을 사용하여 자산 복구를 더욱 효율적으로 수행하고 기계를 재활용하거나 재사용할 수 있는 시기를 예측할 수 있기를 바랍니다."라고 그는 말했습니다.

F1은 AI 기반 장치를 현장에 배치하기 시작했으며 수집한 데이터와 함께 이 기술을 사용하여 팬들의 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 통찰력을 추출하기를 희망한다고 Roberts는 말했습니다.

조직은 경주 주말 동안 500TB가 넘는 데이터를 처리하며 올해 40주에 걸쳐 24개의 경주를 실행할 예정입니다.

그는 조직과 청중을 위한 최고의 가치를 얻기 위해 AI 지원 개인용 컴퓨터를 포함한 기술 스택 전체에서 AI가 점점 더 많이 활용될 것이라고 덧붙였습니다. 이 스포츠는 전 세계적으로 7억 명 이상의 팬을 보유하고 있습니다.

AI의 미래는 온프레미스, 클라우드, 엣지 장치 등 필요한 곳 어디든 기술이 제공되는 Lenovo의 대아시아 태평양 부사장 겸 총괄 관리자인 Matt Codrington이 "하이브리드 AI"라고 말했습니다. 모바일 및 데스크톱 장치를 포함합니다.

Codrington은 이는 조직의 사용 사례와 데이터 관리가 AI 기능이 배포되는 위치와 방법을 주도한다는 것을 의미한다고 말했습니다. 여기에는 보안, 비용, 가용성과 같은 주요 요소가 고려됩니다.

특히 보안은 F1 팀을 포함한 모든 조직의 생명선인 데이터만큼 중요하다고 Williams Racing의 레이싱 파트너십 책임자인 James Southerland는 말했습니다.

Southerland는 싱가포르 F1 경주를 앞두고 Williams의 사이버 보안 파트너인 Keeper Security와 함께한 미디어 오찬에서 영국에 본사를 둔 F1 팀이 자동차 성능을 개선하기 위해 데이터에 점점 더 의존하고 있다고 말했습니다.

F1 자동차에는 300개가 넘는 데이터 센서가 있어 매 경주 주말마다 비디오 파일을 포함해 1TB 상당의 데이터를 수집하며, Williams는 이를 분석하여 차량을 지속적으로 개선하기 위한 통찰력을 얻습니다.

따라서 데이터 침해는 잠재적으로 조직을 붕괴시키고 자동차 성능을 향상시키는 능력을 방해할 수 있다고 그는 지적했습니다.

조직이 효율성을 최적화하기 위해 생성 AI(gen AI)를 포함한 AI를 더욱 활용하려고 함에 따라 Roberts는 ZDNET에 고객 데이터를 보호해야 한다고 말했습니다.

그는 F1에는 미디어, 소프트웨어 개발, 연구 등 다양한 원칙에 걸쳐 기술 전문가들을 그린필드 아이디어로 모으는 내부 AI 실무 그룹과 법률, 위험 및 규정 준수 대표를 포함하는 별도의 AI 운영 위원회가 있다고 언급했습니다. 후자는 AI와 머신러닝 이니셔티브를 검토하여 AI 윤리를 포함하여 필요한 규칙과 보호 장치를 준수하는지 확인한다고 그는 말했습니다.

위험 신호가 표시된 프로젝트는 삭제되거나 조정되어 다시 재평가될 것이라고 그는 덧붙였습니다. 이러한 단계는 조직 내에서 AI가 책임감 있게 사용되도록 보장하는 데 도움이 된다고 그는 말했습니다.

F1의 클라우드 파트너인 Amazon 웹 서비스에 따르면 각 F1 차량은 초당 110만 개의 원격 측정 데이터 포인트를 생성하며 이는 차량에서 피트로 전송됩니다. 이 데이터는 수십 년간의 과거 데이터 세트와 함께 사용되어 AI 모델을 교육하고 강화하며, 이를 통해 팀의 레이스 전략을 추진하는 데 사용되는 통찰력을 생성하고 팬들에게 트랙에서 내린 결정에 대한 정보를 제공합니다.

예를 들어, 대체 전략 기능은 운전자가 트랙에서 다른 결정을 내렸다면 경주가 어떻게 끝났을지에 대한 대안적 관점을 시청자에게 제공합니다.