Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công cụ mạnh mẽ với ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó bao gồm khả năng cải thiện thời gian vòng đua, an toàn và sự công bằng trong các môn thể thao tốc độ như F1.
Dù hay được gọi chung là "AI", thứ thực sự đang được áp dụng trong đua xe lại gần với khái niệm "machine learning" (học máy) hơn. Hai thuật ngữ này nghe có vẻ giống nhau, thực ra có sự khác biệt:
- AI là khái niệm rộng hơn, cho phép công nghệ giúp máy móc cảm nhận và suy luận như con người.
- Machine learning là một nhánh của AI, sử dụng các thuật toán để phân tích tập dữ liệu lớn, học từ dữ liệu đó và đưa ra quyết định.
Các thuật toán machine learning cần được "huấn luyện" giống như não người, nên luôn cần nâng cấp theo thời gian. Hiện tại, machine learning vẫn đang ở giai đoạn sơ khai. Người dùng có thể dễ dàng nhận ra những lỗi trong hình ảnh do AI tạo ra hay thậm chí trong kết quả tìm kiếm của Google: câu trả lời của chúng là sự tổng hợp từ hàng nghìn hình ảnh và trang web.
Dù có một sự hoài nghi dễ hiểu xoay quanh công nghệ này, trong lĩnh vực đua xe thể thao, machine learning có thể chính là chìa khóa giúp ban giám sát (steward) đưa ra các quyết định công bằng hơn.
AI có thể được dùng trong công tác giám sát cuộc đua như thế nào?
Công việc giám sát trong F1 là một nhiệm vụ khó khăn. Với hàng chục chiếc xe lao quanh đường đua ở tốc độ cao, người bình thường rất dễ bỏ sót một hay nhiều sự cố nếu chúng xảy ra.
Hiện tại, FIA có các quan chức điều hành tại mỗi chặng đua: các giám sát viên và một giám đốc cuộc đua. Họ ngồi trong phòng với màn hình video trực tiếp và camera CCTV trên toàn đường đua, và trong suốt sự kiện, họ phải đưa ra nhiều quyết định.
Các giám sát viên phải quyết định khi nào cần giương cờ đỏ hoặc vàng, liệu có cần phất cờ xanh cho một tay đua hay không, hay liệu có cần triển khai xe an toàn (safety car). Họ cũng phải xem xét các vi phạm giới hạn đường đua (track limits) để xác định tay đua có vượt ra ngoài vạch quá nhiều lần hay cắt góc cua không, đồng thời phán quyết xem tay đua nào chịu trách nhiệm trong các vụ va chạm. Các vi phạm trong khu vực khó phát hiện như pit lane thậm chí còn khiến công việc này thêm phần thách thức.
Với hàng nghìn bộ dữ liệu dưới dạng video, telemetry và hình ảnh, machine learning có thể được dùng để giúp các giám sát viên sàng lọc thông tin. Giám đốc vận hành các giải đua xe một chỗ ngồi và hạng mục trẻ của FIA - Francois Sicard đã giải thích về cách AI có thể được sử dụng trong F1, F2 và F3:
"AI có thể hỗ trợ ban điều hành đua trong nhiều việc, ví dụ như phát hiện các trường hợp vượt giới hạn đường đua. Hiện tại việc này vẫn do con người xử lý, nhưng trong tương lai, ta hoàn toàn có thể hình dung rằng chính AI sẽ đảm nhiệm vai trò đó."
"Hiện tại chúng tôi mới chỉ ở điểm khởi đầu, đang tìm hiểu liệu đội ngũ có thể làm gì và cần làm gì", ông Francois Sicard chia sẻ.
Ông Sicard bổ sung rằng AI sẽ không thay thế những người ra quyết định, mà giúp họ đưa ra quyết định công bằng nhất với tốc độ nhanh hơn:
"Công nghệ này có thể giúp định hướng cho họ. Nó sẽ không cung cấp cho họ câu trả lời, nhưng nó có thể hướng dẫn họ đưa ra quyết định mà họ cần phải thực hiện."
Tuy nhiên, công tác giám sát bằng AI vẫn còn rất xa mới được triển khai trong F1, và FIA không đưa ra một ngày cụ thể nào cho sự ra mắt của công nghệ này.
"Chúng tôi chưa sử dụng nó, nhưng đang bắt đầu thử nghiệm, và đây chắc chắn là thứ đội ngũ đang bắt đầu phát triển. AI có thể là một công cụ tốt trong tương lai để hỗ trợ ban điều hành đua và giám sát cho F1, F2 và F3. Vì vậy, chúng tôi thực sự mới ở bước khởi đầu của quá trình này, nhưng đây là điều chúng tôi đang bắt đầu đầu tư nguồn lực", ông Sicard làm rõ.
AI hiện đang được sử dụng trong đua xe như thế nào?
Một trong những đội đua đầu tiên công khai về việc sử dụng AI là United Autosports - một đội đua xe thể thao đặt tại Hoa Kỳ.
Từ năm 2022, họ sử dụng Valkyrie AI - một mô hình machine learning để đơn giản hóa quá trình ra quyết định về việc nên dùng và thay thế phụ tùng nào trên xe. Ngoài ra, đội cũng dùng công nghệ này để phân tích các mẫu thời gian và tính điểm từ các chặng đua sức bền, nhằm dự đoán thời điểm mà xe an toàn và cờ vàng dễ xuất hiện nhất.
Đội đua McLaren cũng chia sẻ về việc sử dụng AI vào cuối năm 2024. Trưởng bộ phận khoa học dữ liệu của đội - Anjum Sayed cho biết các mô phỏng được chạy bằng machine learning để tìm hiểu cách mỗi cấu hình setup và sự kết hợp giữa các bộ phận ảnh hưởng đến cân bằng xe, nhằm giúp các tay đua như Lando Norris và Oscar Piastri có thiết lập xe cơ bản tốt hơn.
"Để kết nối tất cả những dữ liệu đó, chúng tôi cần chạy hàng nghìn mô phỏng, và phần lớn trong số đó sẽ không chạm được điểm tối ưu chúng tôi đang tìm. Nhưng nhờ AI Factory của Dell Technologies, chúng tôi có thể thu hẹp đáng kể các khả năng và đặt mình vào vị thế tốt nhất để mang đến cho Lando Norris và Oscar Piastri một chiếc xe có thiết lập phù hợp khi buổi đua thử bắt đầu", Anjum Sayed nói.
Giám đốc kỹ thuật của Mercedes - James Allison cho biết vào giữa năm 2024 rằng mọi đội đua đã bắt đầu sử dụng AI trong F1. Ông nói:
"AI đang được ứng dụng trong khí động học, một phần trong chiến lược đua, và ngày càng được tin dùng để xây dựng các mô hình sàng lọc ý tưởng, giúp bạn chạy một ý tưởng qua hệ thống machine learning đã được huấn luyện để biết ngay liệu nó có triển vọng hơn ý tưởng trước hay không, hoặc có xác suất cao hơn để cải thiện hiệu suất so với mức hiện tại."
"Và nếu làm được điều đó hiệu quả, việc tìm ra cách cải thiện thời gian vòng đua sẽ nhanh hơn đáng kể. AI đã được ứng dụng trong tất cả các đội đua, và sẽ ngày càng phát triển mạnh hơn trong những mùa giải tới."
McLaren cũng cho biết họ dùng AI để giúp các kỹ sư xác định chiến lược tối ưu cho cuộc đua. Tuy nhiên, giới hạn chi tiêu trong F1 (135 triệu USD trong năm 2025) đã hạn chế mức độ các đội có thể khai thác và sử dụng công nghệ này.
Nhìn về tương lai
AI và machine learning có tiềm năng thay đổi đáng kể bộ môn thể thao đua xe, nhưng cần tiếp cận thận trọng trong việc đánh giá độ chính xác và hiệu quả thực sự của chúng.
Tuy nhiên, khi các mô hình machine learning ngày càng phát triển và chính xác hơn, một câu hỏi tất yếu sẽ được đặt ra: liệu FIA có cần đưa AI và machine learning vào khuôn khổ kiểm soát thông qua các quy định kỹ thuật hay không?