Đường đua xe F1 thử nghiệm sức mạnh trí tuệ nhân tạo
Từ hàng trăm cảm biến trên mỗi chiếc xe đến hàng tỉ kịch bản mô phỏng trước một cuộc đua, AI đang trở thành công cụ quan trọng giúp các đội đua xe F1 tối ưu hiệu suất và đưa ra quyết định chiến thuật.
Với lượng dữ liệu khổng lồ được xử lí theo thời gian thực, đường đua xe F1 cũng đang trở thành một trong những môi trường thử nghiệm công nghệ tiên tiến nhất thế giới.
Mỗi chiếc xe F1 là một cỗ máy tạo dữ liệu khổng lồ
Trí tuệ nhân tạo (AI) được dự báo sẽ đóng vai trò ngày càng lớn trong F1, không chỉ ở khâu phát triển xe mà còn trong vận hành doanh nghiệp và hoạch định chiến thuật thi đấu. Theo ông Jack Harington, phụ trách quan hệ đối tác kĩ thuật của đội Oracle Red Bull Racing, F1 là nơi phô diễn năng lực công nghệ đặc biệt hiệu quả bởi dữ liệu hiện diện trong gần như mọi hoạt động của đội đua.
Phát biểu tại sự kiện Oracle AI World ở Las Vegas, ông Harington cho biết tốc độ tích hợp công nghệ vào F1 đã tăng mạnh trong những năm gần đây. Các đội đua ngày càng phụ thuộc vào đối tác công nghệ để có được những công cụ phục vụ cả việc vận hành xe lẫn quản trị hoạt động kinh doanh.
F1 vốn là môn thể thao có yêu cầu kĩ thuật rất cao. Một chiếc xe phải vận hành ở giới hạn hiệu suất trong điều kiện thay đổi liên tục, từ nhiệt độ, độ bám mặt đường đến tốc độ và áp lực lên các bộ phận cơ khí. Chỉ một thay đổi nhỏ về áp suất lốp, nhiệt độ động cơ hay lực cản khí động học cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả thi đấu.
Theo Viện Phát triển Quản lí Quốc tế (IMD), mỗi chiếc xe F1 có thể được tích hợp từ 300 đến 600 cảm biến để đo lường các thông số như nhiệt độ động cơ, áp suất lốp, độ mòn phanh và tải trọng khí động học. Các cảm biến liên tục ghi nhận tình trạng vận hành, giúp đội ngũ kĩ thuật theo dõi chiếc xe và phát hiện những dấu hiệu bất thường.
Ông Harington không tiết lộ chính xác số lượng cảm biến trên xe Red Bull, bởi các đội đua luôn giữ kín những thông tin liên quan đến công nghệ và kế hoạch AI. Tuy nhiên, ông mô tả xe F1 là những cỗ máy vận hành dựa trên dữ liệu, đòi hỏi đội ngũ kĩ sư phải theo dõi gần như mọi thành phần.
Vấn đề là số lượng cảm biến không thể tăng vô hạn. Mỗi cảm biến đều làm tăng trọng lượng xe, trong khi trọng lượng là yếu tố đặc biệt quan trọng trong F1. Vì vậy, các kĩ sư phải tìm điểm cân bằng giữa nhu cầu thu thập dữ liệu và yêu cầu tối ưu khối lượng để bảo đảm tính cạnh tranh.
Theo đại diện Red Bull, mỗi phiên hoạt động trên đường đua có thể tạo ra khoảng 2 terabyte dữ liệu. Bên trong lượng dữ liệu đó là hàng triệu điểm thông tin cần được phân tích để xác định chiếc xe có hoạt động đúng như thiết kế hay không, đồng thời tìm cách cải thiện hiệu suất trong từng vòng chạy và suốt cả cuộc đua.
8 tỉ kịch bản mô phỏng để tìm chiến thuật tối ưu
Giá trị của AI và dữ liệu không chỉ nằm ở việc giúp kĩ sư hiểu rõ tình trạng chiếc xe. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là mô phỏng chiến thuật, qua đó giúp đội đua chuẩn bị cho nhiều tình huống có thể xảy ra trên đường đua.
Theo ông Harington, dữ liệu trong F1 có thể chia thành hai nhóm. Nhóm thứ nhất là dữ liệu đã biết, chẳng hạn đường cong suy giảm hiệu suất lốp, cho biết lốp sẽ mất độ bám như thế nào sau một số vòng chạy nhất định. Đây là cơ sở để đội đua tính toán thời điểm thay lốp và lựa chọn chiến thuật phù hợp.
Nhóm thứ hai là những yếu tố khó dự đoán, như cờ vàng, cờ đỏ, một pha vượt xe bất ngờ hay sự xuất hiện của xe an toàn. Những tình huống này có thể làm thay đổi hoàn toàn diễn biến cuộc đua, khiến chiến thuật được chuẩn bị trước đó không còn phù hợp.
Để xử lí sự bất định này, Red Bull sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Đây là kĩ thuật tính toán dựa trên việc lặp lại nhiều lần các phép lấy mẫu ngẫu nhiên, nhằm ước tính xác suất xảy ra của những kết quả khác nhau. Thay vì chỉ đưa ra một kịch bản duy nhất, phương pháp này cho phép đội đua đánh giá hàng loạt khả năng và xác định phương án có triển vọng tốt nhất.
Trước mỗi chặng đua, Red Bull thực hiện khoảng 8 tỉ lượt mô phỏng Monte Carlo để tìm cách nhanh nhất đưa xe từ vạch xuất phát đến đích. Sau đó, trong các phiên chạy thử, dữ liệu thực tế từ đường đua được thu thập và đưa trở lại hệ thống. Đội đua tiếp tục chạy thêm khoảng 8 tỉ lượt mô phỏng để cập nhật các dự đoán dựa trên điều kiện vận hành mới.
Khi cuộc đua diễn ra, nếu xuất hiện tình huống bất ngờ, các mô hình có thể tiếp tục được điều chỉnh theo dữ liệu thời gian thực. Nhờ đó, đội ngũ chiến thuật không chỉ dựa vào những tính toán trước cuộc đua mà còn có thể thay đổi quyết định theo diễn biến thực tế.
Điểm đáng chú ý là mô phỏng không dừng lại ở việc tìm ra phương án tối ưu cho chiếc xe của mình. Red Bull còn sử dụng năng lực tính toán để dự đoán phản ứng của đối thủ. Chẳng hạn, nếu đội đua quyết định đưa xe vào pit thay lốp ở một thời điểm nhất định, các mô hình có thể đánh giá đối thủ sẽ phản ứng ra sao, có chọn phương án tương tự hay tận dụng cơ hội để giành lợi thế.
Ông Harington gọi cách tiếp cận này là mô phỏng các cuộc đấu trí chiến thuật. Thay vì chỉ đặt câu hỏi đâu là con đường nhanh nhất từ vạch xuất phát đến đích, đội đua còn tính đến cách những đội khác có thể hành động trước mỗi quyết định. Trong một môn thể thao mà chênh lệch thành tích đôi khi chỉ được tính bằng phần nghìn giây, khả năng dự báo phản ứng của đối thủ có thể tạo nên khác biệt đáng kể.
Điện toán đám mây mở rộng cuộc đua công nghệ
Khối lượng dữ liệu và số lượng mô phỏng khổng lồ đặt ra yêu cầu lớn về năng lực tính toán. Một đội đua không chỉ cần thu thập dữ liệu nhanh mà còn phải xử lí chúng đủ nhanh để đưa ra quyết định trước khi cơ hội trôi qua.
Đây là lí do hạ tầng điện toán đám mây trở thành một phần quan trọng trong hệ sinh thái công nghệ của F1. Theo IMD, gần như mọi đội đua đều có quan hệ hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ lớn như Microsoft, Oracle, Amazon Web Services (AWS), Google, Dell Technologies, AMD và Palantir. Các nền tảng này cung cấp hạ tầng lưu trữ, năng lực tính toán và công cụ phân tích dữ liệu phục vụ thiết kế xe, mô phỏng và tối ưu chiến thuật.
Với Red Bull, một phần quan trọng trong quan hệ hợp tác với Oracle là chuyển các hoạt động mô phỏng sang hạ tầng Oracle Cloud Infrastructure. Theo ông Harington, khả năng mở rộng năng lực tính toán trên nền tảng đám mây giúp đội đua thực hiện nhiều mô phỏng hơn, đồng thời thử nghiệm thêm những kịch bản chiến thuật phức tạp.
Thay vì phải giới hạn số lượng phép tính theo năng lực của hệ thống máy chủ nội bộ, đội đua có thể huy động thêm tài nguyên tính toán khi cần thiết. Điều này đặc biệt hữu ích trước và trong các chặng đua, khi dữ liệu mới liên tục xuất hiện và các quyết định cần được đánh giá trong thời gian ngắn.
Sự kết hợp giữa cảm biến, phân tích dữ liệu, AI và điện toán đám mây cũng cho thấy F1 không chỉ là nơi ứng dụng công nghệ để cải thiện tốc độ xe. Đây còn là môi trường thử nghiệm những giải pháp có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác, từ sản xuất công nghiệp, logistics đến quản trị vận hành.
Dẫu vậy, lợi thế công nghệ không chỉ nằm ở việc sở hữu nhiều dữ liệu hay chạy được nhiều mô phỏng hơn. Giá trị quyết định vẫn là khả năng biến những thông tin phức tạp thành hành động đúng lúc. Trong F1, một hệ thống có thể tính toán hàng tỉ kịch bản nhưng con người vẫn phải đánh giá, lựa chọn và chịu trách nhiệm với quyết định cuối cùng.
Khi cuộc đua ngày càng được quyết định bởi những khác biệt rất nhỏ, AI và dữ liệu đang trở thành một phần của năng lực cạnh tranh. Đường đua F1 vì thế không chỉ là cuộc so tài giữa những tay lái và động cơ, mà còn là cuộc đua về thuật toán, hạ tầng tính toán và khả năng khai thác dữ liệu.