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フェラーリレースは、高オクタン価と燃えるような速い対決です。一瞬のうちにレースの全体的な外観が完全に変わることがあります。経験の浅い見物人にとっては、これらの自動車競技はテレビのスクリーンで見ている間遅れずについていくのが難しいかもしれません。
カリフォルニアに拠点を置くテクノロジー企業Intelは、12月に開催されたNIPS 2017カンファレンスで、深い学習機能を備えた新しいチップを発表しました。彼らはそれを「Nervana Neural Network Processor」と呼んでおり、同社は北米のフェラーリと提携してリアルタイムで動的な統計情報をアスファルトに提供するために使用しています。
「私たちはA.I.を使用していますIntelの人工知能製品グループのゼネラルマネージャ、Naveen Rao氏は次のように述べています。 逆 。 「これは車が乗っているチーム、彼の後ろの運転手のためのタイムギャップ、そして以前に手動で編集されなければならなかったであろう他の詳細を表示することによってファンの経験を改善するでしょう。」
これにより、ファンのレース観が向上するだけでなく、チームは今までレース後にしか分析できなかったデータにもアクセスできるようになります。
自分の好きなドライバーの金属製ステアがどのようにレースでフェアになるかを知りたいピットクルーやファンにとって、車のエンジン性能に関する情報は非常に重要です。プロセッサは、テレメトリデータと呼ばれるこれらの数値を、統計量の多いファンやチームに提供します。
Intelのチップはまた、無人機によって撮られたライブビデオを分析して、運転手が周回から周回までの各ターンで取る出口角度を比較することもできるようになるでしょう。これにより、どのターンが最速だったのかを特定でき、これまでレース中に発表されたことのない新しい統計が提供されます。
「これは、この技術が、すべてのA.I.の医療、農業、金融市場よりも、より多くの業界で使用できることを示しています。ラオは言った。 「もちろん、私たちはこれらすべてのことを追いかけていますが、このようなことはもっと楽しいことです。」
多くの機械学習技術がグラフィック処理装置上で実行されています、それはRaoが彼らの目的を果たすがこれらのタイプのシステムを動かすのに理想的ではないと言います。 NNPはこれらの次世代のフェラーリ統計を可能にするために人間の脳のような特徴を使います。
Rao氏によると、このチップは人間の脳と同じように情報を拡散し、類似のデータを複数の場所に保存してアクセスを容易かつ迅速にします。
彼はまた、人間の脳は非常に正確なデータを扱っていないので非常に効果的であると言いました。 Intelの新しいプロセッサも同様の機能を果たします。それは正確さのレベルを下げます、それはあなたが言うことができないであろう非常に細かいです、より速くそしてより効果的な処理を支持して。四捨五入のように考えてみてください。あなたが望む答えを得るためにあなたは本当に10進小数点以下の桁数に行く必要はありません。
これら2つの要因は、モータースポーツが必要とする雷の速い数のクランチのタイプのためになります。
それで、あなたが次にレーストラックを爆破しているイタリアのエンジニアリングの艦隊を見ているとき、これらの統計の全てが人間の脳の小さなレプリカのおかげであることを覚えていてください。