F1: Como a FIA desenvolve a IA para ‘policiar’ melhor os limites de pista

Chama-se ‘Remote Operations Centre (ROC)’, ou Centro de Operações Remotas, é, por assim dizer o VAR (Assistente Virtual do Árbitro – VAR) da F1, está operacional a partir da sede da FIA em Genebra, e é um meio de assistência virtual para o Diretor de Prova nas corridas de F1. A FIA publicou agora uma conversa com o Chefe do Centro de Operações da FIA, o Diretor Adjunto de Corrida, Tim Malyon e o Chefe de Estratégia de Sistemas de Informação de Monolugares Chris Bentley, que explicam como a capacidade do Centro de Operações Remotas (ROC) da FIA tem crescido ao longo da temporada de 2023.

Como é que o ROC se desenvolveu desde o seu lançamento? Quais foram as principais áreas de foco?

Tim Malyon: O ROC foi lançado no início da época de 2022, três semanas antes do Grande Prémio do Bahrein, e passou por várias fases. A primeira foi acertar a tecnologia e a arquitetura, por isso diria que as corridas 1 a 4 foram uma fase de observação. As corridas 5 a 8 consistiram na implementação de níveis mais elevados de tecnologia para permitir que o ROC apoiasse ativamente o Race Control, o que implicou o reforço das linhas de comunicação entre a pista e o ROC, bem como a instalação de novos equipamentos e ferramentas de Tecnologia Informática para dar ao ROC as mesmas ferramentas que existem no Race Control. Por fim, diria que, provavelmente no último terço de 2023, contribuiu ativamente para a identificação de problemas e para o controlo dos regulamentos em vigor.

Chris Bentley: Este ano, o foco foi o desenvolvimento da plataforma de software de gestão de eventos, para permitir que mais pessoas e remotamente contribuíssem de uma forma muito mais eficiente. Se olharmos para a forma como fizemos o acompanhamento dos incidentes no ano passado, estávamos a ver um vídeo e, se víssemos um problema, falávamos para o intercomunicador, fornecíamos verbalmente um registo de tempo e um carro e o Controlo de Corrida tinha de o encontrar.

O que fizemos este ano foi desenvolver os sistemas para serem muito mais automatizados, de modo a que, a partir do ROC, possamos fazer uma pausa no vídeo, premir um botão, verificar se os dados estão correctos e clicar em enviar para adicionar o incidente aos sistemas de Controlo de Corrida.

TM: O segundo ano tem sido dedicado ao desenvolvimento da cadeia de ferramentas para trabalhar com pessoas em locais remotos e para eliminar grande parte da comunicação verbal que tivemos no primeiro ano, uma vez que, embora pareça estranho, a comunicação verbal tende a conduzir a falhas de comunicação e a erros.

Os limites da pista continuam a ser um ponto de discussão na Fórmula 1. Como é que o ROC ajudou a melhorar o processo de deteção em 2023?

TM: Como penso que a maioria das pessoas saberá, os limites da pista ficaram realmente em evidência no Grande Prémio da Áustria, onde vários pilotos foram penalizados na sequência da corrida e havia cerca de 1200 potenciais transgressões dos limites da pista para examinar. Mudámos significativamente a abordagem entre essa altura e a atual. Por exemplo, no recente Grande Prémio do Qatar, tínhamos oito pessoas a trabalhar nos limites da pista em vez das quatro que tínhamos na Áustria e, entre elas, monitorizaram 820 passagens nas curvas, que foram depois reduzidas a 141 relatórios enviados ao Controlo de Corrida e, desses, o Controlo de Corrida optou por eliminar 51 voltas. Graças à Áustria e às melhorias introduzidas no software, podemos tratar dessas verificações e transformá-las em 150 relatórios. Agora é só clicar numa lista de relatórios e dizer sim ou não.

No que se refere a questões como os limites das vias, o ROC é, de momento, uma ferramenta de processamento de dados. Irá evoluir no futuro? Sinceramente, penso que poderá evoluir ligeiramente no sentido do VAR, em que nomeamos pessoas que trabalham remotamente como o chamado juiz de facto, na terminologia do desporto automóvel. Mas, de momento, é um recurso de processamento de dados concebido para ajudar o Controlo de Corrida.

CB: Está a aliviar a carga de trabalho do Race Control e permite-nos aumentar o trabalho total realizado pelo Race Control durante uma corrida. Também é verdade para coisas como penalizações por tempo durante a corrida. Antigamente, isso tinha de ser analisado no Race Control. Agora isso é feito offline. Temos a capacidade, através de ferramentas de software, de verificar vários vídeos, marcar o incidente como analisado e criar um vídeo composto para o controlo da corrida ou para os comissários de pista verem. Portanto, mais uma vez, trata-se de pegar em muitos dados, filtrá-los e depois fornecer um pacote de dados fácil ao Controlo de Corrida ou aos Comissários Desportivos para que possam fazer o seu trabalho mais rapidamente.

O que é que mudou entre a Áustria e o presente?

TM: Se eu tivesse de resumir os principais pontos entre a Áustria e o presente, a primeira coisa a dizer é que fizemos uma mudança de estado. Costumávamos ter três fontes de dados concorrentes para identificar um potencial limite de pista: a deteção no carro, em que o carro estimava a sua posição em relação à pista, a deteção de um circuito ou a deteção manual através dos olhos de alguém. Essencialmente, o que concluímos depois da Áustria foi que todas estas três fontes de dados estavam a enviar potenciais relatórios e, se retirássemos todos os que estavam a ser erradamente comunicados pelos loops, e depois fizéssemos a análise para dizer que todos os que eram corretamente comunicados pelos loops, também eram captados pelo ser humano, a resposta era sim. Portanto, basicamente concluímos que os loops não eram suficientemente precisos. E que, de longe, a nossa solução mais precisa era ter um analista de dados a analisar o próprio vídeo. De facto, esse é um elemento interessante da história, pois atualmente, através do posicionamento dos loops, do posicionamento GPS, etc., o ser humano continua a ganhar.

CB: Desactivámos os loops em todos os circuitos, a não ser que haja uma chicane, porque isso atrapalha o que estamos a tentar alcançar. E, em última análise, a regra geral é que, se estiver demasiado perto de ser decidido, o benefício da dúvida vai para o piloto.

Quais são os próximos passos no conjunto de ferramentas em evolução do ROC?

TM: O que estamos a tentar fazer para o futuro é melhorar toda essa tecnologia e implementar novas. O posicionamento dos veículos continua a ser desenvolvido para melhorar a precisão. Também estamos a planear duplicar o tamanho do ROC em termos de número de pessoas, passando de quatro para oito, no próximo ano, e vamos duplicar a largura de banda da ligação entre a pista e Genebra para facilitar o trabalho remoto de mais pessoas.

CB: O próximo passo é a Visão por Computador. Isto envolve a análise de formas, em que temos uma linha que é o limite da pista e o software calcula o número de pixéis para além dessa linha.

TM: Neste momento, fizemos “força bruta”, dizendo “precisamos de fazer milhares de verificações, como é que fazemos isso”? Bem, atiramos pessoas para a situação, porque essa é a solução mais precisa. O que estamos a tentar fazer agora é introduzir um nível acima do ROC, que é o software de IA (Inteligência Artificial).

Mais uma vez, pode parecer estranho, mas a metodologia com esta IA tem muitos paralelos com as discussões em curso na medicina neste momento e a utilização da Visão Computacional, por exemplo, para analisar dados de rastreio do cancro. A conclusão a que chegaram é que não querem utilizar a Visão Computacional para diagnosticar o cancro, mas sim para eliminar os 80% de casos em que não há claramente cancro, de modo a dar mais tempo às pessoas bem treinadas para analisarem os 20%.

E é esse o nosso objetivo.

Portanto, como dissemos, atualmente são 800, 140 e 50. O que pretendemos com a IA é reduzir esses 800 para 50 – para eliminar os que claramente não precisam de uma revisão humana. Por isso, temos agora duas camadas de verificação e vamos acrescentar a camada adicional de visão computacional a montante. Isso permitirá que os utilizadores especializados do ROC analisem um número menor de potenciais infrações, o que deverá reduzir ainda mais o número de relatórios que vão para o Race Control e, em geral, aumentar a velocidade de processamento.

CB: E isso vai acontecer este fim-de-semana em Abu Dhabi, onde vamos correr em paralelo com a Computer Vision. A empresa-mãe da SBG, a empresa que fornece a plataforma RaceWatch à FIA, chama-se Catapult e são as pessoas que colocam os coletes com pequenos receptores nos desportistas profissionais, na NFL, no futebol, etc. Há exemplos na NFL em que conseguem identificar todos os jogadores em campo, mesmo que estejam numa grande concentração. Também podemos utilizar essa tecnologia nas nossas transmissões em direto. Será o mesmo que a nova ferramenta, e depois poderemos desenhar as “linhas de interesse”. E depois a IA aprenderia à medida que fosse avançando

Foi um ano de desenvolvimento e melhorias exponenciais, por isso, quais são as principais conclusões de 2023?

TM: Penso que a principal é utilizar a tecnologia de forma adequada e fazer com que a tecnologia trabalhe para si. Essa é a grande coisa que fizemos ao longo deste ano. Em segundo lugar, a comunicação continua a ser fundamental. À medida que nos expandimos, isso é ainda mais importante e tem sido um processo de aprendizagem, não só em termos de processos e procedimentos, mas também com as pessoas e a forma como interagem com estes novos sistemas, umas com as outras e com o Race Control.

Se avançarmos para o terceiro ano, o maior imperativo é expandir as instalações e continuar a investir em software, porque é assim que faremos grandes progressos. E a última lição para mim é estar aberto às novas tecnologias e continuar a evoluir. Tenho dito repetidamente que, neste momento, o ser humano está a ganhar em certas áreas. Pode ser esse o caso agora, mas achamos que, em última análise, os sistemas de policiamento automatizado em tempo real são o caminho a seguir.

FONTE: FIA