自2018年以来，F1和Amazon Web Services（AWS）持续探究立异途径，运用F1的数据和AWS的云技能完成这项运动的数字化转型。跟着协作伙伴关系的持续，F1将经过AWS东西引进生成式AI，以推进整个运动的发明力和处理方案，并进步运营功率。

  在2024年加拿大大奖赛上，AWS发明了体育界的另一个里程碑 ———竞赛的获胜者举起了第一座受生成式AI启示的F1奖杯。

  鉴于F1赛事的高度数据依赖性，AWS具有很多共同的叙事视点，可奇妙融入奖杯规划之中。AWS的规划团队将Amazon Titan Image Generator作为Amazon Bedrock（一个面向AWS客户的可拜访生成式AI渠道）的一部分，在几秒钟内根据各种提示创建了数百个奖杯规划概念。

  在规划过程中，团队探讨了多个构思方向：奖杯是否映射吉尔斯·维伦纽夫赛道的共同概括，这是加拿大一级方程式大奖赛在蒙特利尔的标志性赛道；规划能否表现赛车手在赛道上接受的重力应战；或是将过去70年间一切经典F1奖杯的元素融入其间。跟着部分提示展现出更大潜力，AWS规划人员运用Amazon Bedrock对优选规划进行了数百次深度迭代。

  提示：规划一个 F1 奖杯，代表从 F1 赛车传输的数十亿个数据点。奖杯资料应为银色。

  提示：规划一个奖杯，其创意来自从赛道上的赛车到云的数据流。奖杯资料应为银色。

  在Amazon Bedrock中，团队运用Titan Image Generator模型并挑选了以下装备：方式：生成图画；方向：横向；巨细：1024×1024；提示强度：多变;4-8；种子：多种多样;0-2,147,483,646。这些规划令人难以置信，但在制造可行性、分量和对结构完整性的忧虑方面存在约束。AWS 探究了代替提示和专有数据，以保证规划既契合AWS品牌调性，又能满意F1对奖杯规划的严格要求。

  终究规划创意来自下一代F1赛车的立异项目项目。在2022赛季，F1和AWS协作从头规划了F1赛车的空气动力学概括，使赛车可以更严密、更剧烈地竞赛。这启示了AWS规划人员检查侧重于F1运用核算流体动力学和高功用核算的提示，这些提示研讨了F1赛车周围的空气活动。

  AWS终究确认了以下提示：“一个润滑的、契合空气动力学原理的银色奖杯，置于一个方形大理石底座上，其歪曲的气流方式类似于F1赛车周围扑朔迷离的空气动力学图画。奖杯的规划结合了漩涡和涡流元素，标志着F1赛车开发过程中在AWS HPC上运转的杂乱核算流体动力学模仿。布景为柔软的灰色，并带有奇妙的运动含糊作用，以传达一种速度感。

  F1还与AWS协作，将生成式AI应用于终究的原因剖析（RCA）流程，以更有效地辨认和处理竞赛期间赛道外产生的技能问题的终究的原因。该东西将使F1可以经过运用自然语言对记载的数据提出问题来查询体系过错，然后增强F1在竞赛期间坚持最佳运营功用的才能，最大极限地削减停机时刻，保证车队、车手和观众享用无缝的竞赛体会。

  AWS首席体育职业专家Neil Ralph弥补道：“F1赛车每秒生成超越100万个数据点，而这仅仅是个开端。F1还收集了关于车手、赛道、气候和赛事悠长前史的海量数据。咱们协作伙伴关系的中心是可以从这一些数据中提取有价值的见地。凭借AWS的生成式AI功用，F1将能轻松地剖析前史数据以及实时事情，经过更动态、更及时的谈论说明招引车迷，全方面提高赛事故事描绘的招引力。咱们正携手从头界说这项运动的观看、竞赛和管理方式。”

  特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包含在内)为自媒体渠道“网易号”用户上传并发布，本渠道仅供给信息存储服务。

  500万日本网友愤恨围观我国职工偷吃！制造便利期间徒手狂吃炸鸡，还扬言要下毒...

  人工智障？曝小伙用ChatGPT应战“蒙眼坐公交”，不但没坐上车还被AI骗了

  马刺加时险胜老鹰：文班42+6+5+5三分 保罗取胜三分特雷杨23+16

  杨妞花追击人贩子1313天的“最终一战”：余华英当场落泪，说想念过被卖掉的儿子

  《我是刑警》：没看理解，秦川分明仅仅刑侦总队副总队长，为何却能晋升为二级警监？

  美国CEO撤销年终奖给自己买豪车，职工气炸团体服泻药，他下班后一看新车，当场溃散了..

  马刺加时险胜老鹰：文班42+6+5+5三分 保罗取胜三分特雷杨23+16

  余承东抖音直播首秀：近1300万人围观，尊界S800价格或于下一年2月发布

  《编码物候》展览开幕 北京年代美术馆以科学艺术解读数字与生物交错的世界节律