OpenAI разом із командою Chip Ganassi Racing показують, як сучасні моделі ШІ можуть давати перевагу в автоспорті не лише за рахунок швидшого боліда, а завдяки роботі з даними, стратегією та підготовкою людей.
Дані як паливо: аналітика замість інтуїції
Сучасні команди IndyCar збирають гігантські масиви інформації: телеметрія з болідів, результати тестів, історія виступів на кожному треку, стратегії суперників. Для Chip Ganassi Racing це десятки сезонів і кожна сесія — тренування, кваліфікація, гонка.
Обсяг даних уже виходить за межі того, що здатна оперативно опрацювати навіть велика інженерна команда. ШІ-моделі дають змогу:
- поєднувати розрізнені джерела даних в єдину картину;
- аналізувати історичні результати — наприклад, виступи на Long Beach за 2023–2025 роки;
- шукати тренди в стратегіях — коли зупиняються конкуренти, як змінюється темп, що працювало в минулому;
- швидко проганяти варіанти тактики між сесіями, коли є лише кілька годин на ухвалення рішень.
У середовищі, де десята частка секунди може вирішити долю подіуму, можливість побачити закономірності в масиві даних перетворюється на реальну конкурентну перевагу.
Стратегія гонки: коли рішення коштує перемоги
Популярний стереотип у автоспорті — «найшвидший автомобіль завжди перемагає». На практиці це не так: стратегія, таймінг піт-стопів і робота команди часто важать не менше.
У міській гонці Long Beach, одній з ключових подій сезону після Indy 500, стратегічні рішення особливо критичні. Траса поєднує довгі швидкісні відрізки та технічні повороти, зокрема складний шпиль на 11-му повороті, де легко втратити час.
Команда має готувати кілька сценаріїв наперед:
- коли саме заїжджати в бокси;
- як реагувати, якщо суперники масово зупиняються в той самий момент;
- чи варто залишатися на трасі ще одне коло, якщо пального вистачає;
- як використати трафік і щільні групи машин на в’їзді до піт-лейну.
ШІ допомагає швидко оцінювати варіанти й ризики, але в реальному часі все одно вирішує людина на піт-волі. Інженер має за секунди відфільтрувати потік сигналів, обрати ключову інформацію й передати її пілоту. У ситуаціях, коли «вікно можливості» триває лічені секунди — як у боротьбі на виїзді з піт-лейну, — це може означати різницю між другим місцем і перемогою.
Людський фактор: тренування піт-крю з допомогою ChatGPT
Перевага на трасі — це не лише болід і тактика, а й робота піт-крю. У IndyCar піт-стоп триває близько семи секунд. Chip Ganassi Racing стабільно вкладається в цей час, тоді як багато суперників — трохи повільніші.
Особливість серії в тому, що піт-крю — це не окремі наймані спортсмени, як у NASCAR, а багатофункціональні співробітники команди: механіки, інженери, водії вантажівок. Вони виконують свої основні ролі, а в найкритичніший момент гонки мають безпомилково провести зупинку.
Тут у гру також входить ШІ. Тренер з фізпідготовки використовує ChatGPT як «асистента зі стренгт-енд-кондишнінгу»:
- задає тижневий план тренувань;
- просить згенерувати наступний блок з урахуванням попереднього;
- отримує варіанти, які можна адаптувати під конкретні потреби команди.
Модель не замінює фахівця, але допомагає швидше готувати програми, варіювати навантаження й підтримувати системність у тренувальному процесі.
Вихід моделей з лабораторії на трек
Для інженерів, які працюють із ШІ, автоспорт стає наочним полігоном: результати видно не в абстрактних метриках, а в реальних секундах на колі, стабільності піт-стопів і підсумкових позиціях.
Команда вже використовує як публічні інструменти на кшталт ChatGPT, так і внутрішні, конфіденційні розробки. Вони допомагають:
- швидше обробляти телеметрію;
- будувати моделі поведінки суперників;
- оптимізувати стратегії під конкретні траси;
- підтримувати прийняття рішень у режимі реального часу.
Попри відчутний ефект, учасники проєкту оцінюють нинішній стан як лише «занурення пальців у воду» — перший етап у довгому процесі інтеграції ШІ в автоспорт. У середовищі, де вся боротьба зводиться до часу, кожен крок у бік кращої роботи з даними стає ще одним способом «зрізати секунди» з результату.