AWS će postati zvanični partner FIA za vještačku inteligenciju, računarstvo u oblaku, mašinsko učenje i infrastrukturu u oblaku, navodi Race.
Saradnja će obuhvatiti razvoj aerodinamičkih pravila, unapređenje sistema izdavanja licenci širom svijeta i širu primjenu novih tehnologija u svakodnevnom radu Federacije.
Ipak, generativna vještačka inteligencija zasad neće samostalno predlagati dizajn bolida. Prioritet je da alati ubrzaju i podrže rad ljudi, dok će inženjeri nastaviti da vode razvoj.
U središtu partnerstva je računarska dinamika fluida, poznata pod skraćenicom CFD. Ona omogućava analizu strujanja vazduha oko digitalnog modela bolida, bez potrebe da se svaka ideja prvo provjeri na fizičkom modelu.
AWS će biti dio FIA virtuelnog vazdušnog tunela i podržati razvoj konceptualnih bolida. Na njima se, između ostalog, provjerava koliko automobil gubi aerodinamičkog potiska kada prati drugi bolid i da li predložena pravila omogućavaju željeno trkanje.
Proces počinje trodimenzionalnim digitalnim prikazima dijelova koji se povezuju u model. Prostor oko bolida zatim se dijeli na milione sitnih ćelija, a jednačine strujanja rješavaju se za svaku od njih.
Dobijeni podaci pretvaraju se u prikaze pritiska, vizuelizacije strujanja i vrijednosti sila koje inženjeri mogu da analiziraju.
Zamjenik tehničkog direktora FIA za Formulu 1 Dominik Harlou objasnio je da osnovu i dalje čini klasičan inženjerski postupak.
"AWS hardver podržava taj zadatak, odnosno tradicionalni CFD proces koji se izvodi pomoću OpenFOAM-a, softverskog paketa otvorenog koda, i različitih alata za naknadnu obradu podataka."
Vještačka inteligencija trebalo bi da nadogradi taj rad.
"Uz to, poboljšanja u pregledu i obradi CFD podataka mogla bi da dođu od vještačke inteligencije."
Jedna od mogućnosti jeste korišćenje zamjenskih AI modela obučenih na ranijim rezultatima CFD simulacija.
Takav model uči odnos između oblika dijela bolida i njegovog aerodinamičkog učinka. Umjesto ponovnog rješavanja svih fizičkih jednačina, procjenjuje rezultat za novi oblik.
Dok potpuna CFD simulacija može trajati satima, AI model takvu procjenu može dati za nekoliko sekundi ili minuta.
"Mogli bismo da koristimo određene zamjenske pristupe, obučene na našim CFD podacima, kako bismo skratili simulacije i povećali produktivnost cijelog procesa, uz manje računarskog vremena, manje inženjerskog rada, manju potrošnju energije i manje novca", rekao je Harlou.
Za FIA bi to značilo mogućnost provjere znatno većeg broja varijanti nacrta pravila, uključujući različite oblike krila i geometriju poda bolida.
Iako je sadašnji pravilnik tek u prvoj godini primjene, već je počeo rad na mogućim potpuno novim bolidima i pogonskim jedinicama za 2030. godinu.
Harlou očekuje da će se pri razvoju tih pravila međusobno porediti rezultati vazdušnog tunela, CFD simulacija i AI alata.
Takav pristup mogao bi da popuni praznine u podacima sa staze, ali i da unaprijedi virtuelni razvoj.
"Već je počeo rad na novim aerodinamičkim konceptima za buduće bolide, na osnovu onoga što učimo iz ovih iz 2026. godine. Postoje neke drugačije ideje koje bismo mogli da ispitamo", rekao je.
Primjena neće biti ograničena na aerodinamiku. FIA odjeljenje za performanse razmatra korišćenje ovih alata i u oblastima elektronike i pravila za pogonske jedinice.
"U oblasti performansi imaju alate poput računarskog vida, odnosno analize fotografija i video-snimaka, kao i alate koji nam omogućavaju da na kontrolnim panelima prikazujemo veliki broj pokazatelja koje prikupljamo. Neki se odnose na bezbjednost, neki na upravljanje energijom, neki na provjeru usklađenosti sa pravilima i slično", objasnio je Harlou.
Dodao je da AI može ubrzati prepoznavanje trendova i obrazaca u velikoj količini pristiglih podataka.
