L’arrivée de Amazon Web Services, en partenaire titre des trois séries GT World Challenge, offre de belles perspectives de développement dans le domaine des données et des nouvelles technologies de cloud. La technologie a toujours joué un rôle central dans l’évolution du sport, mais l’informatique sans serveur et l’apprentissage automatique changent la façon dont le sport auto recueille, analyse et exploite les données pour prendre des décisions.
Pour le commun des mortels, ces technologies ne sont pas faciles à comprendre. Nous avons donc cherché à savoir quel pouvait être l’intérêt de faire appel à Amazon Web Services.
L’apprentissage automatique (machine learning) est un champ d’étude de l’intelligence artificielle. Cela permet d’estimer un modèle à partir de données. A titre d’exemple, la voiture autonome semble réalisable grâce à l’apprentissage automatique. Quant à l’informatique sans serveur (serverless computing), elle est gérée par des fournisseurs tels que AWS ou Microsoft Azure. Le principal avantage reste un modèle de tarification à l’utilisation.
La Formule 1 travaille avec AWS…
La Formule 1 en est le parfait exemple en modifiant certaines des règles relatives à la conception des voitures. La F1 simule ces changements à l’aide des services AWS haute performance (AWS High Performance Computer) afin de rendre les cycles de simulation plus rapides et plus sophistiqués. La F1 utilise Amazon SageMaker pour créer des modèles d’apprentissage automatique qui aident les fans à mieux comprendre les décisions prises en une fraction de seconde par un pilote ou l’équipe dans les stands. Sur un GP de F1, chaque voiture contient 120 capteurs qui génèrent 1,1 M de points de données de télémétrie par seconde transmis des voitures aux stands. Ces données en temps réel sont combinées à plus de 69 ans de données historiques stockées sur S3 pour informer les fans et les équipes sur la prise de décision.
Grâce à AWS et à l’échelle du cloud, la Formule 1 a pu réduire le temps de simulation moyen de plus de 80%, de 60 heures à 10. Le projet a pris six mois pour affiner l’utilisation des données. Les performances sont équivalentes à celles d’un supercalculateur qui coûte des millions de dollars. La F1 a été en mesure de créer une voiture avec seulement 10% de perte d’appui sur une longueur de voiture. A l’avenir il est prévu d’étendre davantage l’application en passant de 1150 cœurs de calcul à 2300. La technologie doit permettre d’optimiser encore plus les performances de la voiture.
« Ce projet avec AWS a été l’un des plus révolutionnaires de l’histoire de l’aérodynamique de la F1 », explique Pat Symons, directeur technique de la F1. « Personne ne conçoit une voiture pour arriver en deuxième position, mais pour ce projet CFD que nous examinions de savoir comment les voitures se comportent dans le sillage d’une autre, par opposition à courir dans un air pur. Nous avons pu utiliser les technologies AWS pour comprendre les complexités aérodynamiques incroyables associées aux simulations multi-voitures, et nous sommes heureux que les résultats indiquent que nous avons fait d’excellents progrès vers nos objectifs de course plus serrée. »
« Les clients utilisent AWS pour les projets CFD pour tout concevoir, des avions aux appareils médicaux, il est donc passionnant de faire maintenant partie de la conception de la prochaine génération de voitures de course », déclare Matt Garman, vice-président des services informatiques chez Amazon Web Services. « Le travail que fait la F1 avec la CFD est à la pointe de l’utilisation du cloud et nous sommes toujours étonnés de la manière fascinante dont ils utilisent nos technologies pour augmenter les performances de leur sport et l’expérience qu’ils offrent aux fans. Alors que le travail de CFD avec la Formule 1 se poursuit, nous avons hâte de voir le résultat de la voiture et nous sommes ravis de la voir en piste en 2021. »
La technique évolue sur les voitures de course mais aussi dans les nuages via le cloud…
