FIAは2026年から、ECATと呼ばれる先進的なAIベースのシステムを使用して、すべての車がすべてのコーナーでトラックリミットを監視する計画です。この技術は、違反検知の精度と速度を向上させることを目的としており、すでに人間のレビューを95%削減した既存ツールを基盤としています。更新には、違反映像をチームに直接送信して透明性を高める内容が含まれます。
トラックリミットの施行は、F1グランプリの長年の論争点です。ドライバーはラップタイムの利点を得るために限界を押し、ライバルを非難しつつ自らの違反を否定します。これらの争いはレース結果を遅らせる原因となり、2023年のオーストリアGPではFIAが1,000件以上の疑わしい違反を審査しました。 nnこれに対処するため、FIAはCatapultと提携し、レースコントロールとリモートオペレーションで使用されるレース管理ソフトウェアRaceWatchに自動検知ツールを統合しました。このコンピュータビジョンシステムは、カメラで定義された参照点に対する車のシルエットを認識し、数秒以内にチームに潜在的な違反を通知します。FIAによると、人間介入が必要なケースを95%削減しています。 nn2026年向けの更新でプロセスをより効率化します。FIAはドライバーのトラックリミット違反映像をチームに直接送信し、議論を最小限に抑えフィードバックを迅速化します。AIシステムは高性能GPUを活用し、すべてのラップをリアルタイムで分析します。 nn「新しいシステムは中央集権的なカメラコントローラーを基盤とし、すべての距離を単一のポイントから設定するだけでなく、必要な処理を分散させることができます」と、FIAシングルシーター情報システム戦略責任者のChris Bentley氏はMotorsport.comのインタビューで説明しました。「ネットワーク内の任意のマシンでコンピュータビジョンソフトウェアを実行し、処理するビデオ部分を送信して結果を受け取ることができ、ますます多くのデータを扱えます。」 nn強化点には、複数のデータソースを組み合わせた精密位置決めシステムが含まれ、トラック活動のリアルタイム「デジタルツイン」を作成します。これにより、カメラカバレッジのないエリアでもジオフェンシング、セクタータイム遅延、理想的なレーシングラインからの逸脱を使用して監視可能です。 nnECAT（Every Car All Turns）の核心コンセプトは、各車の挙動を参照モデルに対して解釈し、マイクロセクタータイミングと照合してインシデントをフラグ付けします。「車が理想ラインから逸脱すると、より長い距離を走行する可能性があります」とBentley氏。「これによりセクタータイムの差異を確認し、どこでトラックを外れたか、何が起こったかを理解できます。」 nnシステムは手動チェックから半自動プロセスへ進化し、ストライクやフラッグなどのペナルティには人間の監督を保持します。異常軌道や仮想ゾーン侵入などの位置データだけで違反を検知可能です。Bentley氏は、中央カメラ管理やジオフェンシングなどの要素がすでに2025年に運用されており、完全実装が進んでいると指摘しました。 nn決定をデータ駆動型にすることで、FIAはトラックリミット施行の主観性を減らし、継続的な議論を抑制することを目指します。
