स्क्रीन के पीछे: फॉर्मूला वन प्रशंसकों के अनुभव को बदलने के लिए डेटा और क्लाउड तकनीक का उपयोग कैसे करता है
· GlobeWire Daily Sports Desk · Source: www.cnet.com

चित्र: CNET · चित्र स्रोत · Resized and letterboxed to 16:9; no AI generation
एफ1 प्रसारण की आधारशिला
फॉर्मूला वन रेसिंग, जो विश्व स्तर पर लगभग 1.6 बिलियन दर्शकों तक पहुंचती है, हाई-स्पीड रेसिंग को एक समझने योग्य प्रसारण अनुभव में बदलने के लिए विशाल डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर करती है। इसके केंद्र में 'इवेंट टेक्निकल सेंटर' (ETC) है, जो रेस से पहले सर्किट डेटा के हब के रूप में काम करने के लिए बनाई गई एक अस्थायी सुविधा है।
इंफ्रास्ट्रक्चर और डेटा संग्रह
- डेटा वॉल्यूम: प्रत्येक एफ1 कार 300 सेंसर का उपयोग करती है, जो प्रति सेकंड लगभग 1.1 मिलियन डेटा पॉइंट उत्पन्न करते हैं।
- कनेक्टिविटी: ईटीसी सेटअप में 58 किलोमीटर से अधिक फाइबर-ऑप्टिक केबल बिछाना शामिल है।
- मीडिया कवरेज: 90 से अधिक कार-माउंटेड कैमरे और 150 ट्रैकसाइड माइक्रोफोन एक उत्पादन वर्कफ़्लो में फीड करते हैं जिसमें रीयल-टाइम टेलीमेट्री, ऑडियो और हाई-डेफिनिशन वीडियो शामिल हैं।
ट्रैक पल्स के साथ डेटा का लोकतंत्रीकरण
अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) के साथ साझेदारी में, फॉर्मूला वन ने 'ट्रैक पल्स' पेश किया है। यह टूल रेस के महत्वपूर्ण क्षणों की पहचान करने के लिए सभी कारों की एक साथ निगरानी करता है, जैसे ड्राइवरों के बीच तेजी से कम होता अंतर या टायर के प्रदर्शन से संबंधित मुद्दे। हालांकि इसे मूल रूप से एक आंतरिक उत्पादन टूल के रूप में डिज़ाइन किया गया था, लेकिन अब यह एफ1 डेटा चैनल के माध्यम से दर्शकों के लिए उपलब्ध है।
एआई-संचालित मुख्य जानकारियां
- बैटल फोरकास्ट: अनुमान लगाता है कि एक पीछा करने वाली कार को ओवरटेक स्थिति तक पहुंचने के लिए कितने लैप्स की आवश्यकता हो सकती है।
- टायर परफॉर्मेंस: टायर की उम्र और ड्राइविंग शैली का विश्लेषण करके पिट स्टॉप रणनीतियों को समझाता है।
- क्लोज टू द वॉल: न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके रीयल-टाइम में बाधाओं से कार की निकटता की गणना करता है।
ये उपकरण नए दर्शकों और रेसिंग विशेषज्ञों के बीच की दूरी को कम करने का प्रयास करते हैं। जैसे-जैसे AWS, FIA के आधिकारिक एआई और क्लाउड कंप्यूटिंग पार्टनर के रूप में अपनी भूमिका का विस्तार कर रहा है, इन तकनीकों से रेस संचालन और भविष्य के वाहन डिजाइन सिमुलेशन को और अधिक प्रभावित करने की उम्मीद है।
AI की सहायता से तैयार रिपोर्ट; मूल स्रोत के दावों की स्वतंत्र पुष्टि नहीं की गई है।
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