Formula One 通過採用 AWS 技術加速運轉行
F1 賽車是一項資料驅動的運動：在每場比賽中，每輛車上的 120 個感測器生成 3 GB 資料，每秒生成 1,500 個數據點。Formula 1 資料專家使用 Anazon SageMaker，運用 65 年的歷史比賽資料培訓深度學習模型，以提取關鍵的比賽效能統計資料，進行比賽預測，並讓粉絲深入瞭解車隊和車手採用的瞬間決策和策略。
通過使用 Amazon Kinesis 將實時賽車資料流式傳輸到 AWS，Formula 1 可獲取並處理每輛車在 F1 賽道上每次轉彎過程中的關鍵效能資料。然後，Formula 1 通過 Amazon SageMaker 部署高階機器學習，以此明確車手錶現，以及車手自身在行駛時是否犯規。Formula 1 通過電視廣播和數字平臺分享賽事見解，使粉絲能夠了解他們喜愛的車隊和車手的內在工作機制。Formula 1 還選擇
“針對我們的需求，AWS 在速度、可擴充套件性、可靠性、全球覆蓋範圍、合作伙伴社群以及可用雲服務的廣度和深度方面，均優於其他所有云提供商”，Formula 1 創新和數字技術部門主管 Peta Samara 如是說道。“通過利用 Amazon SageMaker 和 AWS 的機器學習服務，我們能夠為粉絲提供有洞察力的實時賽事見解和預測。我們也很高興 Formula 1 Motorsports 部門即將依賴 AWS 的可擴充套件環境執行高效能運算工作負載。這將大大增加空氣動力學團隊在我們為 Formula 1 制定新車設計規則時可以執行的模擬的數量和質量。”
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