Hunter
Darwini alapelvekkel tenyésztenék a versenyautókat
A darwini alapelvek motorsportba történő beültetésével a kutatók bemutatták, az autó beállításainak átszabásával sorsdöntő tizedmásodpercek lefaragása lehetséges a köridőkből, bármilyen körülmények uralkodjanak is a pályán.
A University College London tudósai kifejlesztettek egy technikát, amivel nyerő Formula 1-es versenyautókat "tenyészthetnek". A hó végén megjelenő tanulmányban a kutatók beszámolnak egy új genetikai algoritmusokon alapuló számítógépes modellről, ami a Formula 1-esek legjobb beállításait szelektíven kombinálva optimalizálja a teljesítményt. Az eredmények azt mutatják, hogy akár 0,88 másodperc is lefaragható körönként, ami egy olyan iparágban, ahol századmásodpercek választhatják el a győztest a vesztestől, igen jelentősnek számít.
"A Formula 1 milliókat költ évente a kezelhetőség javítását biztosító technikákra. Minden autót több száz módon lehet állítani, hogy optimálisabb teljesítményt érjünk el. Akár apró változtatás a szárny magasságában, a felfüggesztés merevségében vagy a gumik típusában versenyképesebbé tehet egy gépet. Minden verseny előtt megpróbálják az adott körülményekhez igazítani a beállításokat, azonban a versenyautók annyira finoman kalibráltak, hogy akár egy kis hőmérsékletváltozás is befolyással lehet a teljesítményre. A döntések a tapasztalaton alapulnak, azonban arra nincs garancia, hogy mindig a helyes beállítást sikerül eltalálni. A szimulációkkal sikerült megkülönböztetnünk hogyan teljesítenek az autó különböző tényezői. Minden legjobb teljesítménybeli megoldást gondolatban úgy kezeltünk mintha saját génekkel rendelkeznének, melyek meghatározzák ezeket a paramétereket. A nyerő megoldásokat tovább tenyésztettük egy következő generációba, ami a két szülő autó legjobb beállításait ötvözte egészen addig, míg ki nem alakult a végső beállítás" - fejtegette Dr. Peter Bentley, a tanulmány vezetője.
A genetikai algoritmusok fejlődő technikája magában foglalja a biológia és a számítástechnika tudományának területeit, melynél az evolúció folyamatának utánzásával igyekeznek megtalálni az összetett problémák legjobb megoldását. A probléma lehetséges megoldásait "organizmusokként" kezelik, melyeket egy szimulált környezetbe helyeznek, lehetővé téve, hogy feltételek egész sora bírálja el azokat. Csak a jobbak élik túl, melyek "gyermekeket" hoznak létre a következő generációban. Ezek a leszármazottak a környezet újabb elbírálásának lesznek kitéve, a jobbak újra tovább élhetnek és szaporodhatnak. Számos generáció után olyan "organizmusok" jönnek létre, melyek egyre alkalmasabbak a kívánt feladat ellátására.
A kutatók 68 paramétert állítottak be a szimulációs autón. Öt kísérletet hajtottak végre az Electronic Arts által készített verseny szimuláción. Az első négy kísérlet a brit Silverstone pályán tesztelte az autókat, az utolsó pedig az Európa Nagydíjnak otthont adó német Nürburgringen zajlott, hogy felmérjék, vajon a továbbfejlesztett autó képes lesz-e egy más körülményekkel megáldott pályán is folytatni a nyerő szériáját.
"Silverstone az egyik leggyorsabb pálya, ahol a gyors, elnyújtott kanyarok mellett lassú fordulók is akadnak. Itt a nagyobb sebességre tuningolt, kisebb leszorítóerővel rendelkező autókat tudtuk tesztelni. Ezzel szemben a Nürburgring egy rendkívül kanyargós és kemény pálya, ahol a jó és gyors vezethetőség érdekében a kanyarbiztonsághoz magas leszorítóerőt kell alkalmazni" - magyarázta Krysztof Wloch, a tanulmány másik szerzője.
Silverstone-ban a köridőket sikerült 1 perc 27,005 másodpercről 1 perc 21,050 másodpercre csökkenteni. Ezzel megegyezően a német pályán is 7 másodperc körüli javulás volt tapasztalható. Az eredmények ellenőrzéséhez egy virtuális versenyt rendeztek Silverstone-ban, ahol az autók genetikai algoritmusokkal, alapbeállításokkal, és emberi beállításokkal versenyeztek, melyhez társult egy szakértő is. Az algoritmus által beállított autó futott be elsőként 1:20,349-es idővel, a második a szakértő által beállított gép lett, 0,879 másodperccel lemaradva. Az emberi beállítás harmadikként, míg a gyári beállítás jelentősen, 2,42 másodperccel utolsóként futott be.
"Az igazi próbát egy valódi versenyautó jelentené" - mondta Dr. Bentley. "Jelenleg a csapatoknak megvannak a saját szoftvereik, melyek figyelemmel kísérik a teljesítményt a verseny során. A mi szoftverünkkel verseny közben is kialakítható lenne az autó beállítása, így egy sérüléskor a következő boxba álláskor a hiba ellensúlyozásához módosíthatóak lennének a beállítások. A változtatások menet közbeni alkalmazására már megvan a technika, de persze nem hiszem, hogy a hivatalos szervek ebbe belemennének."
A University College London tudósai kifejlesztettek egy technikát, amivel nyerő Formula 1-es versenyautókat "tenyészthetnek". A hó végén megjelenő tanulmányban a kutatók beszámolnak egy új genetikai algoritmusokon alapuló számítógépes modellről, ami a Formula 1-esek legjobb beállításait szelektíven kombinálva optimalizálja a teljesítményt. Az eredmények azt mutatják, hogy akár 0,88 másodperc is lefaragható körönként, ami egy olyan iparágban, ahol századmásodpercek választhatják el a győztest a vesztestől, igen jelentősnek számít. "A Formula 1 milliókat költ évente a kezelhetőség javítását biztosító technikákra. Minden autót több száz módon lehet állítani, hogy optimálisabb teljesítményt érjünk el. Akár apró változtatás a szárny magasságában, a felfüggesztés merevségében vagy a gumik típusában versenyképesebbé tehet egy gépet. Minden verseny előtt megpróbálják az adott körülményekhez igazítani a beállításokat, azonban a versenyautók annyira finoman kalibráltak, hogy akár egy kis hőmérsékletváltozás is befolyással lehet a teljesítményre. A döntések a tapasztalaton alapulnak, azonban arra nincs garancia, hogy mindig a helyes beállítást sikerül eltalálni. A szimulációkkal sikerült megkülönböztetnünk hogyan teljesítenek az autó különböző tényezői. Minden legjobb teljesítménybeli megoldást gondolatban úgy kezeltünk mintha saját génekkel rendelkeznének, melyek meghatározzák ezeket a paramétereket. A nyerő megoldásokat tovább tenyésztettük egy következő generációba, ami a két szülő autó legjobb beállításait ötvözte egészen addig, míg ki nem alakult a végső beállítás" - fejtegette Dr. Peter Bentley, a tanulmány vezetője.
A genetikai algoritmusok fejlődő technikája magában foglalja a biológia és a számítástechnika tudományának területeit, melynél az evolúció folyamatának utánzásával igyekeznek megtalálni az összetett problémák legjobb megoldását. A probléma lehetséges megoldásait "organizmusokként" kezelik, melyeket egy szimulált környezetbe helyeznek, lehetővé téve, hogy feltételek egész sora bírálja el azokat. Csak a jobbak élik túl, melyek "gyermekeket" hoznak létre a következő generációban. Ezek a leszármazottak a környezet újabb elbírálásának lesznek kitéve, a jobbak újra tovább élhetnek és szaporodhatnak. Számos generáció után olyan "organizmusok" jönnek létre, melyek egyre alkalmasabbak a kívánt feladat ellátására.
A kutatók 68 paramétert állítottak be a szimulációs autón. Öt kísérletet hajtottak végre az Electronic Arts által készített verseny szimuláción. Az első négy kísérlet a brit Silverstone pályán tesztelte az autókat, az utolsó pedig az Európa Nagydíjnak otthont adó német Nürburgringen zajlott, hogy felmérjék, vajon a továbbfejlesztett autó képes lesz-e egy más körülményekkel megáldott pályán is folytatni a nyerő szériáját.
"Silverstone az egyik leggyorsabb pálya, ahol a gyors, elnyújtott kanyarok mellett lassú fordulók is akadnak. Itt a nagyobb sebességre tuningolt, kisebb leszorítóerővel rendelkező autókat tudtuk tesztelni. Ezzel szemben a Nürburgring egy rendkívül kanyargós és kemény pálya, ahol a jó és gyors vezethetőség érdekében a kanyarbiztonsághoz magas leszorítóerőt kell alkalmazni" - magyarázta Krysztof Wloch, a tanulmány másik szerzője.
Silverstone-ban a köridőket sikerült 1 perc 27,005 másodpercről 1 perc 21,050 másodpercre csökkenteni. Ezzel megegyezően a német pályán is 7 másodperc körüli javulás volt tapasztalható. Az eredmények ellenőrzéséhez egy virtuális versenyt rendeztek Silverstone-ban, ahol az autók genetikai algoritmusokkal, alapbeállításokkal, és emberi beállításokkal versenyeztek, melyhez társult egy szakértő is. Az algoritmus által beállított autó futott be elsőként 1:20,349-es idővel, a második a szakértő által beállított gép lett, 0,879 másodperccel lemaradva. Az emberi beállítás harmadikként, míg a gyári beállítás jelentősen, 2,42 másodperccel utolsóként futott be.
"Az igazi próbát egy valódi versenyautó jelentené" - mondta Dr. Bentley. "Jelenleg a csapatoknak megvannak a saját szoftvereik, melyek figyelemmel kísérik a teljesítményt a verseny során. A mi szoftverünkkel verseny közben is kialakítható lenne az autó beállítása, így egy sérüléskor a következő boxba álláskor a hiba ellensúlyozásához módosíthatóak lennének a beállítások. A változtatások menet közbeni alkalmazására már megvan a technika, de persze nem hiszem, hogy a hivatalos szervek ebbe belemennének."
