Intelは初めて2018 CESショーでフェラーリノースアメリカ社*との提携を発表し、業務を改善し、レースの視聴体験を駆動強化するために、人工知能の最初のアプリケーションであり、これはIntelの2018 CESで発表されの一つであるが、多くの技術的成果を示し、インテルのテクノロジーは、データ駆動型のイノベーションの使用方法を示しています。ラスベガスコンベンションセンターのセントラルホール番号100048、中国南方におけるIntelブース、人工知能ブースのプレゼンテーションで、トラック上の車両間の追い越し操縦を識別するために、どのようにこれらの衝撃的な結果、人工知能による動作の認識、オブジェクトの自動監視と識別、人工知能による洞察を提供する能力の実証
インテルは、人工知能技術をさらに理解し、データを分析し、運転者の運転操作を改善することにより、データからより深い洞察をもたらし、よりエキサイティングなレース体験をもたらすために、経験にレースファンの概念を強化する。人工知能と空中無人空中写真の撮影は、イベントを分析することができ、リアルタイムの放送スタッフを組み合わせ、観客へのより深い洞察を提供し、フェラーリは、北米での経験に挑戦見てファンを強化します。
インテル®Xeonプロセッサ®、キャプチャされたビデオデータの推論と分析をドローンドライバはUAVから撮影することができるように、ビデオキャプチャを使用し、マーキングによって認識モデルをオブジェクトへの人工知能製品のプロセッサスケーラブルなプラットフォームドライバーのさまざまな運転方向を計算するさまざまなアルゴリズムとともに、画面上の「見る」パフォーマンスは、ナレーターがより鮮やかなゲームを伝えるのを助け、機械学習はドライバーの運転行動の理解を向上させます、それによって自分のゲームを改善するために結果を調整する。時間の経過とともに、これらのモデルはまた、レーシング運転スタイルを理解し、それを予測する操舵角、スロットル圧、ブレーキ圧力及び他の遠隔測定データとして解析するために使用することができますトラックでの走行性能。
人工知能、モータースポーツの利点：
リアルタイムのデータ分析を運転：今まで、人々は試合後テレメトリデータを解析するために始めているが、複数のベクトルデータ人工知能のリアルタイム分析ではほぼ不可能人間は、継続的に支援するための予想外の洞察を得るため、データストリームを分析することができます。ドライバーはラップタイムをラップタイムで改善します。
強化展望：AI異なるドライバのビデオ監視データのフィードバックを撮影目的に応じて、例えば、AIは、ドライバが各ラップの屈曲角度になると比較することができる異なるラップを比較します。コーナリング、または異なるドライバーの比較で、どのコーナーが最速のコーナリングであるかを分析できます。
強化された分析機能：人間のアナリストは習慣の生き物です - 彼らは、繰り返し同じメトリックをチェックし、大幅に時間人工知能によって制限されます自動的に認識し、人間のアナリストの微妙な変化にスクリーニング気づきませんでした。
フェラーリ・チャレンジ北米での作業に加えて、インテルはまた、CESでインテルの自動操縦プラットフォーム、バーチャルリアリティ（VR）と没入型のメディアの様々な他の形態のような重いニュース、数を発表し、データ駆動型のイノベーションを使用するという決意を強調表示しますそして強さ。