6 月 23 日消息，亞馬遜云服務(wù)(AWS)與 Formula One Group (F1) 在美國西雅圖共同宣布，將在 F1 2020 賽季新增六項實(shí)時(shí)賽車(chē)數據?；?AWS 包括機器學(xué)習在內的一系列服務(wù)來(lái)更好地預測比賽結果。之前，F1 和 AWS 曾宣布了六項“F1 Insights(F1 洞見(jiàn))”，包括駛出速度、預計進(jìn)站維修策略、進(jìn)站窗口、對決結果預測、進(jìn)站策略對決和輪胎性能。

　　此次雙方將進(jìn)一步推出以下六個(gè)“由 AWS 驅動(dòng)的 F1 Insights”統計數據，這些數據會(huì )在本賽季 7 月到 12 月之間以圖形形式顯示在屏幕上，讓車(chē)迷對賽道上的瞬間決策和行動(dòng)以及維修區車(chē)隊策略師的決策有更深入的理解。

　　新增加的這六個(gè)統計數據維度分別是：

　　車(chē)輛性能得分：?jiǎn)为毩惺久枯v車(chē)的性能，方便車(chē)迷進(jìn)行不同車(chē)輛的性能對比(將于 7 月3-5 日在 2020 賽季 F1 奧地利大獎賽上首次亮相)。

　　終極車(chē)手速度比較：基于這項數據，車(chē)迷可以將自己喜歡的車(chē)手與 1983 年至今的任何車(chē)手進(jìn)行比較，從而確定 F1 史上最快車(chē)手(將于 8 月7-9 日在阿聯(lián)酋 F1 70 周年大獎賽上首次亮相)。

　　高速/低速過(guò)彎性能：這項數據對圈速至關(guān)重要，車(chē)迷能夠比較不同車(chē)手以超過(guò) 175 千米/小時(shí)(109 英里/小時(shí))的速度駛過(guò)最快彎道的表現，以及以低于 125 千米/小時(shí)(78 英里/小時(shí))的速度低速過(guò)彎的表現(將于 8 月 28-30 日在 F1 勞力士比利時(shí)大獎賽首次亮相)。

　　車(chē)手技能評分：根據影響整體表現的最重要因素，對車(chē)手技能進(jìn)行細分和評分，確定賽道上的最佳“全能車(chē)手”。對排位賽表現、起跑、比賽節奏、輪胎管理和超車(chē)/防守風(fēng)格等不同子集進(jìn)行計算，得出車(chē)手的整體評分(將于下半賽季首次亮相)。

　　車(chē)輛/車(chē)隊發(fā)展與賽季整體表現：基于車(chē)隊本賽季各場(chǎng)比賽的累積表現，發(fā)掘每支車(chē)隊的發(fā)展情況(將于下半賽季首次亮相)。

　　排位和比賽節奏預測：從練習賽和排位賽圈數中收集數據，在每場(chǎng)比賽前預測最有可能獲勝的車(chē)隊，這一數據將為周六排位賽和周日正賽增添吸引力和刺激感(將于下半賽季首次亮相)。

　　為了獲取上述的全新統計數據，F1 將在 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中儲存的近 70 年間的歷史比賽數據與通過(guò)車(chē)上和賽道傳感器收集的實(shí)時(shí)比賽數據進(jìn)行綜合分析。

　　首先，這些實(shí)時(shí)數據通過(guò) AWS 的實(shí)時(shí)數據收集、處理和分析服務(wù) Amazon Kinesis 從傳感器傳輸到云上。然后，F1 工程師和科學(xué)家將通過(guò) AWS 用于構建、訓練和部署機器學(xué)習模型的服務(wù) Amazon SageMaker 把這些數據應用于機器學(xué)習(ML)模型。

　　其次，F1 通過(guò)在 AWS Lambda 上部署機器學(xué)習模型，對比賽表現指標進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。AWS Lambda 是一項無(wú)需預置或管理服務(wù)器即可運行代碼的計算服務(wù)。

　　所有從數據中獲取的洞察結果都將集成到 F1 賽事國際廣播的推送中，包括其數字平臺 F1.tv，幫助車(chē)迷理解車(chē)手或車(chē)隊策略師做出的影響比賽結果的重要瞬間決策和競賽策略。

　　總之，最后效果如何，大家不妨拭目以待。要知道章魚(yú)保羅預測世界杯的準確率有 80% 呢。
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