详细内容或原文请订阅后点击阅览

AWS机器学习支持Scuderia Ferrari HP Pit Stop Analysis

2025年5月16日 16:36 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

维修人员经过培训，以最佳的效率运行，尽管衡量其性能一直具有挑战性。在这篇文章中，我们分享了亚马逊Web服务（AWS）如何帮助Scuderia Ferrari HP使用机器学习（ML）开发更准确的距离停止分析技术。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
作为世界上最快的运动之一，几乎所有内容都是一级方程式1®（F1）的比赛，甚至坑停止。 F1驾驶员需要停止更换轮胎或维修比赛期间遭受的伤害。汽车在坑中的每一秒钟的每一个珍贵的十分之一都在比赛中浪费了时间，这可能意味着在登上领奖台或错过冠军积分之间的区别。直到现在，培养其培训以最佳效率运行，尽管衡量其性能一直具有挑战性。 In this post, we share how Amazon Web Services (AWS) is helping Scuderia Ferrari HP develop more accurate pit stop analysis techniques using machine learning (ML).Challenges with pit stop performance analysisHistorically, analyzing pit stop performance has required track operations engineers to painstakingly review hours of footage from cameras placed at the front and the rear of the pit, then correlate the video to the car’s telemetry data.对于一个典型的比赛周末，工程师平均获得22个视频，用于11个进站（每个驾驶员），每个赛季约为600个视频。除了耗时，手动审查镜头很容易出现。由于与AWS实施了解决方案，因此轨道操作工程师可以使数据比手动方法同步80％。通过与AWSTHE与AWS合作的伙伴关系建模正在帮助Scuderia Ferrari HP现代化攻击性能的过程，使挑战性停止分析的过程现代化，通过使用云和ML进行了多次分析，我们必须进行多个视频数据，并进行了多个视频数据，并且需要进行多个视频数据，并进行了远程分析，并且需要进行多个视频数据，并实现了telemers的数据，并且可以实现多个视频数据，并且可以实现多个视频数据，并且需要进行多个视频分析。使用这种新方法缺少关键细节的风险，我们现在可以自动化并集中分析，从而更清楚，更直接地了解每个进站，帮助我们更快地检测错误并完善我们的流程。
AWS 视频 数据 停止 每一个 分析 维修比 合作的 分析的 使用 现代化 需要 必须进行 直接地 过程 Scuderia 新方法 Ferrari 轨道操作 驾驶员 十分之一 F1 典型的 进行 比赛 pit stop 意味着 多个 工程师 方程式 伙伴关系 帮助 视频数据 世界 自动化