Launch – Machine Learning at 240 MPH

2018年2月16日

打ち上げコンサルティングは、レースの前でシュミットピーターモータースポーツを維持するために決定を加速します。

あなたは、マイルを渡すことができない、曲がりくねっ、曲がりくねった道で遅いドライバーの後ろにいたことがありますか?あなたはムラムラを取得します。すべての分を渡すと、より熱心にドライブの開始時にそれらの前で得ていた希望。

今、あなたの全体の生計は、パックの前にあることに依存すると想像してください。これは、Verizon のインディカーシリーズのドライバのようなものです。どこでレースを開始するには、終了する場所に大きな影響を与えることができます。

各レースの週末、チームは最速ラップタイムに応じて順番に各ドライバを配置開始グリッドを設定するには、予選周回に時間を費やす。パックの開始の前部は表彰台を保証しないかもしれないが、パックの背部にあることは通常渡すためのより少ない機会を提供する通りのコースで、特に克服することは困難である。事故が発生したときのトラフィックの背後にあることの危険と事故の機会がレースの後ろに乗算することに追加します。

重要なレース目標がフロント3ポジション (P1-3) で資格を取得する場合、チームはその目標を達成するためにどのようにパフォーマンスに影響を与えることができますか。それは質問です シュミット・ピーターモータースポーツ (SPM) チームは絶えず彼ら自身に尋ねる。

SPM は、インディカーシリーズで最も技術的に高度なレーシングチームになることを目指しています。この目標は、単にリップサービスではない-それは車と乗組員を超えて勝つための戦略を、システムとデータに重要な意思決定を導く燃料。

各レースは、新しいトラック、車の構成、および未知の条件で新たな課題を提示します。雨でしょうか?曇りの場合は、どのくらいのクーラートラックの表面になりますか?このコーナーの風はどのくらいの速さですか。

練習中にカーの 300 + センサーからできるだけ多くのデータを収集して処理し、予選前に迅速に調整することが不可欠です。センサーは異なった部品の温度から角度およびトルクにすべてを測定する。これらのすべては、最適な範囲を持っているが、彼らは周囲の天候やトラックの状態に応じて変化することができます。

すべてのこれらの調整の調整は、ラップのカップルの間に、急速に行われる必要があります。新しい構成を文書化し、結果として得られるパフォーマンスは、多くの観客が見ていないレースの側面です。しかし、それは非常に高いステークスです。

最近まで、カーの調整の多くは、ドライバのフィードバックに基づいて作成された手動のスプレッドシートからのデータと組み合わせて、迅速な計算、および判断は、長年の経験に基づいて。

革新的なソリューションのためのガレージを超えて見て、SPM はと提携 コンサルティンググループの立ち上げ 機械学習と高度な分析のためのローズベースの直接技術の部門、。

主要なパフォーマンスドライバーを理解するには、ビルドされたダッシュボードを起動してデータに関する洞察を提供し、独自のデータモデルを構築します。"我々は、練習セッションや履歴データから新しいデータを使用してデータモデルを燃料にし続けた," 打ち上げコンサルティングデータエンジニアババック Sanaee は言った."我々は、センサーのデータに機械学習を使用して、すべてのターンで、すべてのラップで生成されたユニークなテレメトリに基づいてパフォーマンスを予測するために始めた。

エンジニアはすぐに車とレースの戦略を調整するために結果を使用して、迅速な予選周回を生成します。

モデルのデータが多ければ多いほど、結果は時間の経過とともに正確になります。これを容易にするために、起動はクラウドベースのデータプラットフォームを進化させ、テレメトリをより簡単に取り込むことができます。リアルタイム分析プロセスは、チームの3つのホンダパワードカーのそれぞれのセンサーからのストリーミングとして何百ものデータフィードを処理します。レースエンジニアは、車の詳細に焦点を当てることができる-とチェッカーフラッグに取得する-手動のデータ入力と処理の負担なし。

The promising results led Schmidt Peterson Motorsports and Launch to announce last week a multi-year extension of their technical team partnership. The announcement was made in Indianapolis, IN during the 2018 Livery Unveiling at Lucas Oil Stadium – the home of the Indianapolis Colts. view は、Facebook のライブイベントのリプレイをここに。 他のチームアソシエイツは、ルーカスオイル、アローエレクトロニクス、AutoNation、サイプレス、レノボ、銅ムーンコーヒー、新しい時代のキャップが含まれています。

"我々は、技術チームの分析 & 機械学習パートナーとしての SPM との長い関係を継続するために励起している" と Wud Pocinwong、CEO、打ち上げコンサルティングと述べた。「この複数年の延長は私達に競争の日の決定を加速する理性的なシステムを進水させる機会を与える」。

打ち上げは、当社のクライアントソリューションの多くの間で高度な分析を使用しています。それらのすべてがレースの観客のスポーツの興奮を持っていない, しかし、彼らは、これらのソリューションによって権限を与えられているクライアントに重要なミッションと同じように.打ち上げは、顧客サポートを向上させるサービスのセンチメント分析、エンティティの識別、およびテキストの分類を提供するために自然言語処理を使用しています。音声からテキストへの処理は、呼び出し、フィードバック、およびその他の人間の洞察を転写することができます。トラブルチケットのルーティングと優先順位付け、特定の顧客の問題のターゲット設定、プリエンプティブな解決、生産性の向上は、すべて機械学習と予測分析によって強化されます。リーディングエッジインテリジェントアルゴリズムによって駆動される社会的なリスニングは、企業が質問に答え、問題を解決するために、顧客と接続するための方法を提供し、リアルタイムでユニークでパーソナライズした関係を確立します。

機械学習は内部操作も最適化しています。リアルタイムのコラボレーションとドキュメント管理ソリューションは、クラウド上で構築し、チーム間のコミュニケーションと調整を向上させます。しかし、機械学習と人工知能 (AI) は、アルゴリズムがチームを最適化し、パターンを予測し、計画を立てるために、ビジネスの生産性を次のレベルに上げることができます。

"人工知能と機械学習の出現はすぐに不可欠に目新しさから変身している," 打ち上げデータサイエンティストジャレドエンディコットは言った."これは、ビジネスよりもサイエンスフィクションに関連付けられていた好奇心と風変わりなレルムに使用されるが、今 AI はボットとのフラッシュトレーディング債券からのすべてのために使用されている風力タービンの予防メンテナンスドローンとマシンビジョンを使用して。企業や組織は、彼らが高度な分析の急速に進化する世界に適応しない場合は、ほこりに残されることを発見している。私はしかし、私はこれまで高度な分析で遭遇している何も認めざるを得ない、AI のような叙事詩としては非常に拡張インディカー1時間あたり240マイル行く。

打上げコンサルティンググループについて
打ち上げは、直接技術の部門は、ベテランが所有し、運営技術とコンサルティング会社の使命は、成長を加速するインテリジェントな経験を作成することです。実践分野としては、高度な分析 & 機械学習、ビジネスコンサルティング、クラウド開発 & インテグレーション、カスタマーエクスペリエンス、オペレーション & サポートなどがあります。私たちの迅速な展開チームは、我々は速く移動し、特大影響を持っているので、小さく、アジャイルです。私たちを訪問してください launchcg.com