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Zapata AI自2023年起运转接济印地赛车步履。上周日在纳什维尔举行的印地赛车锦标赛决赛，既象征着2024赛季的认真终局，亦然机器学习贬责决议革命厂商Zapata AI与听说赛车组织Andretti Global开展配合的第三个赛季。
现时，AI与印地赛车之间的操办似乎并不彰着，但从量化办法的角度来看，参加印地赛事的每辆车上齐有约140个数据传感器，且每辆车每场比赛齐会产生约1TB的数据。换言之，咱们在很猛经过上照旧概况从纯数字的角度剖析这一驰名赛事。
为了让这种操办愈加赫然，1TB数据对应的存储空间高出于500个小时的高清视频、1.7万个小时的数字音乐或者650万份电子文档。
所有这些数据齐要由车队的列位工程师及时处理。这还不包括他们所濒临的其他信息，举例天气更新、空中遥测、赛谈情状、竞争敌手的数据与模拟等等。
赛车决策与AI展望，均由数据驱动
在Zoom汉典采访中，Zapata AI集结首创东谈主兼CEO Christopher Savoie暗示，他们的先进量子模子概况维持多个行业，包括金融、军事、药物成立与制造等等，但赛车如实是其中一条唯一无二的分支。
Savoie指出，“赛车的要津，就在于轮胎与谈路的战斗点。这里是数据流速最快的地点，对应着最多的传感器数据，也便是物联网之类的安设。咱们需要随时监控其间发生的变化。”
Zapata AI公司集结首创东谈主兼CEO Christopher Savoie坐在赛车分析携带中心的现场数据监视器前
他补充谈，“再琢磨到决策关于比赛为止的决定作用，关于车手来说，这少顷之间的分析为止时常便是「生命攸关」。而谁能更深入地剖析AI模子在其中说明的作用，谁就能占据主动。”
在Savoie看来，Zapata AI是一家手艺革命企业，负责让大型公司和政府机构概况从AI的远景中获益。其Orquestra平台提供工业级AI贬责决议，出奇为使用基于文本和数字学习模子的超大模子生成式AI愚弄挨次而策画。下图所示为其手艺栈组成。
Orquestra是Zapata AI的工业 生成式AI愚弄挨次平台，且同期接纳到基于文本和数字的多种模子
Zapata AI与Andretti Global扩大配合鸿沟
本年，Zapata扩大了其现存的多年期、价值数百万好意思元的条约，认真成为Andretti的官方AI与量子计较配结伴伴。在赛季运转前发表的集结声明中，Andretti Global CEO兼董事长Michael Andretti关于此番配合的贵重价值予以了高度详情。
“Zapata AI的生成式AI与手艺专长，匡助咱们解锁了以往根底无法终了的及时比赛观点。咱们期待在两边共同奠定的简易基础之上连接发展，咱们也很无礼概况有他们手脚本人的官方AI与量子计较配结伴伴。到当今为止，咱们看到的为止照旧令东谈主印象深刻，而这一切才刚刚运转。”
现场定制化AI模子——既唯一无二，亦然往常趋势
Zapata的私有之处，就在于该公司并不依赖于Claude或者ChatGPT等单一的聚拢式AI平台，而是成立并部署较小的定制化AI模子组或鸠合，而是将革命的量子数学算法引入步履发生的位置。
这种类型的相聚策画被称为边际计较，实质上便是将数字处理与计较能力在物理上逼近及时生成数据的位置。这不但确保了更快的数据捕捉、分析与现场决策速率，也大大裁减了数据传输延迟。
Savoie解说称，“旧例的检修形态虽然也很棒。但迎濒临这类产业用例时，真是热切的是流式传输及时数据，并确保AI模子概况考量现时试验发生的情状。而这也让好多功能真是变得与试验衔尾、说明现实作用。”
Savoie进一步强调称，定制化AI艺术容颜是凭证通盘Andretti团队过往20年的专有赛车数据检修而来，这访佛于让飞翔员在人人飞翔模拟器中接受检修。但依托于Zapata的现场比赛分析携带中心（由两张英伟达H100 GPU提供维持），现场AI模子不错进行及时检修，并凭证真是比赛产生的大齐数据提供更新的展望场景。那么对飞翔员的比方进行延长，这就好比是接受过模拟器检修的飞翔员参加了战场，在实弹场景下连接学习怎样顷刻间作念出正确决策。
Zapata AI的现场比赛分析携带中心（RACC）
Zapata定制化AI集成的这些及时检修持止，使其与限度内其他现存的企业级AI家具差别开来。Savoie觉得，这类模子将比现时的生成式AI模子对往常产生更为真切的影响。
“我觉得这些看似败兴的工业限度微型特定模子的组合，试验上将成为往常幕后使命与东谈主类福祉的真是开始。”
比赛分析携带中心里面
AI瞻念察：为Andretti Global提供驱能源
Zapata一直与Andretti Global的工程师们通力配合，构建并部署先进的机器学习模子，旨在更好地剖析严重的轮胎退化分析、发现燃油省俭契机、单圈时辰展望，以及提供黄旗展望模子。
Savoie解说谈，“黄旗的出现，意味着赛谈上发生了某些事件，举例赛车熄火、不测事故，或者是赛谈上出现了碎屑并迫使其他赛车必须减慢。这时车辆无法宽阔超车，只可排成一行行驶，常常还会派出安全车进行不异。”
“而若是适值是在维修站或者换轮胎时出现了黄旗，那就会被安排到通盘行列的最末端——因此，基于数据展望何时最有可能出现黄旗，幸免失去贵重的比赛位置将相称热切。基本上，咱们的展望正确率总体上提高了80%。”
在周日的比赛中，Andretti Global车队的车手Colton Herta获取了赛季总冠军。Savoie暗示，他们的AI贬责决议在高风险场景中推崇出色。更热切的是，这种贬责决议的愚弄鸿沟毫不仅限于赛车，其背后体现的即时、准确决策能力具有纷乱的普适性。
“各式场景的背后齐是时辰序列数据。咱们在坐褥线、汽车数据、市集展望财务模子甚而是保障公司的风险模子等许多不同限度，齐能看到时辰序列数据的身影。从这个角度看足球投注app，各样愚弄可谓是「事不同而理同」。”