Amazon liefert Statistiken zur Formel 1

Den Beginn machen zu Beginn der Rennsportsaison am 3. Juli die „Car Perfomance Scores”, die die Leistung einzelner Fahrzeuge isoliert abbilden, wodurch ein besserer Vergleich möglich werden soll. Die neuen Statistiken basieren auf einer Reihe von AWS-Diensten, bei denen auch maschinelles Lernen zum Einsatz kommt.

Die rund 300 Sensoren pro F1-Rennwagen erzeugen und übertragen mehr als 1,1 Millionen Datenpunkte pro Sekunde. Dieser Datenflut sollen AWS-Dienste in Echtzeit Herr werden, um Fernsehzuschauern eine datengetriebene Analyse des jeweiligen Rennens bereitzustellen. Der „Car Perfomance Score“ etwa bietet eine Aufschlüsselung der Gesamtleistung eines Rennfahrzeugs anhand von vier Kernmetriken: Kurvenfahrt mit niedriger Geschwindigkeit, Kurvenfahrt mit hoher Geschwindigkeit, Geradeausfahrt und Fahrzeugsteuerung.

Die Formel 1 und Amazon Web Services bieten bereits sechs F1 Insights an, darunter Exit Speed, Predicted Pit Stop Strategy, Pit Window, Battle Forecast, Pit Strategy Battle und Tyre Performance. Von Juli bis Dezember dieser Saison kommen sechs zusätzliche Statistiken als Bildschirmgrafiken hinzu. Dazu zählen etwa der „Ultimate Speed Comparison“, der den Vergleich zu historischen Rennen ermöglicht, das „Driver Skills Rating“, das die Fähigkeiten der Fahrer abbilden soll oder die „Qualifying and Race Pace Predictions“, die Vorhersagen zum Ausgang von Rennen ermöglichen sollen.

Um die neuen Erkenntnisse zu gewinnen, nutzt die Formel 1 historische Renndaten aus 70 Jahren, die im Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert werden sowie Echtzeit-Daten aus Fahrzeug- und Strecken-Sensorik. Zur Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung kommt der Amazon-Cloudservice Kinesis zum Einsatz. F1-Ingenieure und -Wissenschaftler verwenden diese Daten, um Modelle für maschinelles Lernen mit Amazon SageMaker zu nutzen. Alle Erkenntnisse werden in die internationale Übertragung von F1-Rennen rund um den Globus eingefügt, einschließlich der digitalen Plattform F1.tv.