인공지능이 조용히 포뮬러 1(F1)을 장악하고 있습니다. 화려하고 미래지향적인 방식이 아니라, 냉정하고 계산적인 도구로서 세계에서 가장 치열한 모터스포츠에 임하는 팀들의 접근 방식을 완전히 바꾸고 있습니다.
영국 워킹에 위치한 맥라렌 본사에서는 인공지능(AI)이 대대적으로 주목받지는 않지만, 그 영향력은 부인할 수 없습니다. 60년 역사를 자랑하는 이 레이싱 거물은 AI를 운영의 핵심으로 삼아 레이스 전략부터 상업적 성장까지 모든 것을 세밀하게 조정하고 있는 것으로 알려져
맥라렌의 비즈니스 기술 담당 이사인 댄 키워스는 팀이 경쟁력을 강화하기 위해 머신 러닝을 어떻게 활용하고 있는지 밝혔습니다. 확률 시뮬레이션을 통해 AI 모델을 훈련시켜 피트 스톱 효율성과 타이어 성능과 같은 세부적인 사항까지 예측하도록 하고 있다는 것입니다.
키워스는 "저희는 오랫동안 전통적인 머신러닝 기술을 사용해 온 조직입니다."라고 말했습니다. 이제 그들은 실시간 데이터 분석과 디지털 트윈(차량의 3D 디지털 복제본)을 통해 trac상황을 놀라울 정도로 정확하게 재현함으로써 한 단계 더 나아가고 있습니다.
AI 시뮬레이션은 경기 당일 의사 결정 능력을 향상시킵니다
포뮬러 1의 경쟁은 trac안에서만 벌어지는 것이 아닙니다.trac밖에서는 두뇌, 서버, 알고리즘의 싸움이 펼쳐집니다. 맥라렌의 디지털 트윈은 그들이 보유한 무기 중 하나일 뿐입니다. 이 가상 모델을 통해 팀은 실제 주행 환경을 기반으로 차량 성능을 시뮬레이션하고 조정할 수 있습니다.
키워스에 따르면 이는 모두 더 광범위한 AI 전략의 일환이며, 이 전략은 차량 성능, 일상적인 운영 및 팬 참여라는 세 가지 핵심 요소에 중점을 두고 있습니다.
레이스 중에는 매 순간이 중요합니다. 맥라렌은 생성형 AI를 최적의 피트 스톱 시점부터 변화하는 상황에 맞는 최적의 타이어 선택까지 trac 에서 발생할 수 있는 상황을 예측합니다
키워스는 "인공지능을 통해 실제 시나리오를 시뮬레이션하고 '무슨 일이 일어날까?'를 예측할 수 있다"고 설명했다. 모델의 정확도가 너무 높아 결과가 종종 "소름 끼칠 정도"라고 덧붙였다
하지만 맥라렌만 이러한 AI 경쟁에 뛰어든 것은 아닙니다. 애스턴 마틴 아람코 역시 자체적인 데이터 기반 전략을 가지고 있습니다. 팀의 최고 정보 책임자인 클레어 랜슬리는 trac 에 대한 방대한 데이터를 분석하여 패턴을 예측하는 데 도움이 된다고 설명했습니다 .
그들의 "데이터 레이크"에는 엄청난 양의 정보가 저장되어 있으며, 알고리즘은 이 정보를 분석하여 의사결정 과정을 개선합니다. 랜슬리는 "이러한 개발 속도는 정말 인상적입니다."라고 말했습니다. 궁극적인 목표는 무엇일까요? 엔지니어들이 반복적인 작업에 매몰되지 않고 자동차 성능 향상에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
레드불 레이싱 역시 인공지능을 적극적으로 도입했습니다. 이탈리아 팀의 차량 성능 책임자인 기욤 데조퇴는 이 기술 덕분에 수백 번의 시뮬레이션을 수행해야 하는 필요성이 크게 줄었다고 말했습니다.
AI 기반 인사이트를 통해 팀은 더 빠르고 정확하게 의사 결정을 내릴 수 있으며, 승패를 가를 수 있는 몇 밀리초의 차이를 줄일 수 있습니다.
연결성이 F1의 AI 혁명을 촉진합니다
포뮬러 1의 AI 혁신은 핵심 요소인 연결성 없이는 무너질 수밖에 없습니다. 연결성은 스포츠를 하나로 묶어주는 근간입니다. 맥라렌은 매 경기마다 이동식 데이터 센터(소형 서버실)를 포장해서 전 세계로 공수해 간다고 합니다.
이 장치들은 데이터를 실시간으로 처리하여 trac엔지니어와 워킹에 있는 엔지니어들이 원활하게 소통할 수 있도록 보장합니다.
맥라렌은 이러한 휴대용 데이터 허브를 통해 실시간 차량 원격 측정 데이터부터 실시간 레이스 전략까지 방대한 양의 정보를 처리할 수 있습니다. 또한, 특히 미국과 같이 모터스포츠의 인기가 폭발적으로 증가하고 있는 신흥 시장에서 팬 경험을 개인화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.
맥라렌은 팬들의 선호도에 맞춰 콘텐츠를 제작하고 적절한 시기에 제공함으로써 팬과의 유대감을 강화하고 있습니다. 키워스 대표는 팀이 인공지능 기반의 타겟팅된 참여를 통해 팬들이 "더욱 긴밀하게 연결되어 있다고 느끼도록" 노력하고 있다고 밝혔습니다.
비즈니스 측면에서 AI는 운영 효율화를 돕고 있습니다. 키워스는 AI를 인간 노동자를 대체하는 것이 아니라 "힘든" 작업을 대체하는 도구라고 설명했습니다. 목표는 워크플로를 더 빠르고 효율적으로 만들어 직원들이 일상적인 관리 업무보다는 고부가가치 활동에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 그는 "팀원들이 채용된 본래의 역할을 수행할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"고 말했습니다.
