현대 모터스포츠의 성공은 기술에 크게 의존해 왔으며, 포뮬러 1(F1) 팀들은 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 머신러닝 등 최신 기술을 통해 성능을 개선하고 있다. 최근 AI 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라, 많은 레이싱 팀들이 이 영역에 더욱 심혈을 기울이고 있다.

영국 우킹에 위치한 맥라렌의 거대한 기술 센터에서 인공지능은 공개적으로 앞서 나가는 것이 아니라 그 뒤에서 조용히 사용되고 있다. 맥라렌 기술 센터(MTC)에서 Dan Keyworth 비즈니스 기술 이사는 "우리는 오랫동안 전통적인 머신러닝 기술을 활용해왔다"며, 머신러닝을 통해 확률 기반의 의사결정을 하고 AI 모델을 훈련시키고 있다고 밝혔다.

MTC에서는 다양한 기술 혁신 사례를 선보이고 있으며, 실시간 데이터 모니터링부터 물리적 객체의 3D 디지털 버전인 '디지털 트윈' 기술까지 포함된다. 디지털 트윈을 활용하면 실제 차량이 수행해야 할 조건을 모델링할 수 있어 성능 향상에 기여하고 있다. Keyworth는 맥라렌이 AI를 활용하는 주요 분야로 자동차 성능 개선, 일상적인 운영 및 상업화를 언급했다.

특히, 생성적 AI 도구는 레이스 중 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 실제로 시뮬레이션할 수 있는 새로운 기능을 제공하고 있다. 이러한 시나리오에서는 차량이 피트 스톱에서 보내야 할 이상적인 시간이나 교체할 타이어의 선택을 결정하는 데 도움이 된다. Keyworth는 “AI를 통해 실제 상황을 예측하고 분석하는 것이 가능하다”며 "결과가 꽤 정확해질 정도로 발전하고 있다"고 설명했다.

F1 팀들은 AI와 머신러닝을 통해 다양한 데이터를 분석하여 전략과 성능을 최적화하고 있다. 예를 들어, 애스턴 마틴 아람코는 '데이터 레이크'라는 대규모 데이터 저장소를 활용하여 타이어, 날씨 및 트랙 조건에 대한 데이터를 블렌딩하고 예측 분석을 통해 의사결정을 최적화하고 있다. 이 팀의 정보 책임자인 Clare Lansley는 "이 기술을 채택함으로써 여러 엔지니어의 시간을 확보해 자동차 성능에 집중할 수 있다"고 강조했다.

레드불 소속의 F1 팀인 Visa Cash App RB 역시 AI를 활용하여 경주 성과를 개선하고 전략을 세우고 있다. RB의 CEO Peter Bayer는 "AI를 통해 성과를 수십분의 일초 단위로 경쟁할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다. Guillaume Dezoteux는 팀의 성과 계획에 있어서 AI가 "100번의 시뮬레이션을 실행할 필요가 없다"는 점에서 유용하다고 언급했다.

맥라렌의 Keyworth는 모든 혁신이 Cisco와 Google과 같은 IT 파트너들의 지원 없이는 불가능하다고 밝혔고, "연결성은 이 스포츠의 생명선"이라며 "없이는 아무것도 시작되지 않는다"고 덧붙였다.

맥라렌의 모바일 데이터 센터는 각 경주 장소까지 항공으로 이동되어 실시간 데이터 저장소 및 처리 능력을 제공한다. 이 데이터 센터는 MTC로부터 원격으로 온라인 상태를 유지하며, 디지털 부문이 매끄럽게 운영될 수 있도록 한다.

AI는 상업화 측면에서도 이점을 더하고 있으며, 맥라렌은 팬들과 파트너들을 위해 더욱 향상된 경험을 제공하고자 하고 있다. Keyworth는 "AI를 통해 팬들에게 더 많은 개인화된 정보를 제공하고, F1의 생소한 시장에서 팬들과의 연결성을 강화할 수 있다"고 설명했다.

결론적으로, 맥라렌은 AI를 통해 효율성을 높이고 엔지니어들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있으며, 이는 "노동 대체가 아닌 노동ious 대체"라며 팀의 전반적인 작업을 간소화하고 있다는 점을 강조하였다.