6月23日，亚马逊云服务（AWS）和一级方程式赛车集团（F1）在美国西雅图联合宣布，他们将在2020赛季F1中添加六项实时赛车数据。基于AWS和一系列服务，包括机器学习，可以更好地预测游戏的结果。先前，F1和AWS已宣布了六项“ F1见解”，包括出发速度，预期进站维修策略，进站窗，对决结果预测，进站策略对决和轮胎性能。这次，双方将进一步启动以下六个“由AWS提供动力的F1见解”。统计信息将在本赛季的7月至12月之间以图形形式显示在屏幕上，使球迷可以在赛道上即时做出决定。对维修站策略师的行动和决定有更深入的了解。新增的六个统计数据维度为：车辆性能得分：每辆汽车的性能分别列出，这便于粉丝比较不同车辆的性能。 （将于7月3-5日在2020 F1奥地利大奖赛上首次亮相）。终极车手速度比较：根据这些数据，车迷可以将自己最喜欢的车手与1983年至今的任何车手进行比较，以确定F1历史上最快的车手（将于8月7日至9日在阿联酋F1 70周年颁奖典礼上举行游戏）。高速/低速转弯性能：该数据对于单圈速度至关重要。球迷可以比较以超过175 km / h（109 mph）的速度和低速行驶最快的弯道的驾驶员的性能。低速转弯性能为125 km / h（78 mph）（将于8月28日至30日在F1劳力士比利时大奖赛上首次亮相）。驾驶员技能得分：根据影响整体表现的最重要因素，对驾驶员技能进行细分和评分，以确定最佳的“全能驾驶员”。在轨道上。计算排位赛表现，起跑，比赛节奏，轮胎管理和超车/防守风格的不同子集，以得出驾驶员的总体评分（将于赛季后半段开始）。车辆/团队的发展和本赛季的整体表现：根据本赛季每场比赛中球队的累积表现，发现每支球队的发展（将在本赛季下半场亮相）。排位赛和比赛节奏预测：从练习和排位赛中收集数据，并在每次比赛前预测最有可能获胜的球队。该数据将增加周六排位赛和周日比赛的吸引力。兴奋（将在本赛季下半场亮相）。为了获取上述新的统计数据，F1将对过去70年存储在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中的历史比赛数据以及通过车载和赛道收集的实时比赛数据进行全面分析。传感器。首先，这些实时数据通过AWS的实时数据收集，处理和分析服务Amazon Kinesis从传感器传输到云。然后，F1工程师和科学家将通过Amazon SageMaker（AWS用于构建，培训和部署机器学习模型的服务）将这些数据应用于机器学习（ML）模型。其次，F1在AWS Lambda上部署机器学习模型以对竞争绩效指标进行实时分析。 AWS Lambda是一种计算服务，可以在不配置或管理服务器的情况下运行代码。从数据中获得的所有见解将被整合到F1事件国际广播的推动中，包括其数字平台F1.tv，以帮助车迷了解驾驶员或车队策略师做出的重要瞬时决定和竞争策略，这些都会影响结果种族。简而言之，我们不妨拭目以待，看看最终的结果是什么。您知道保罗·章鱼（Paul Octopus）预测世界杯的准确性为80％。