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머신러닝과 클라우드가 알아낸 역대 가장 빠른 드라이버는?

발행일시 : 2020-08-20 00:00

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 70주년을 맞이하는 포뮬러 원(F1)과 함께 역대 드라이버들의 속도를 비교하여 가장 빠른 드라이버 최종순위를 정했다. AWS에서 제공하는 최신 F1 통계(F1 Insight)인 ‘가장 빠른 드라이버(Fastest Driver)’는 머신러닝 기술을 활용해 F1 경주차 간의 차이를 배제하고 1983년부터 현재까지 모든 드라이버에 대한 객관적 데이터 기반 순위를 제공하는 이색적인 도구이다.

예선 속도(그랑프리 주말 동안 코스를 횡단한 모든 드라이버의 기록 중 최단 속도) 순위에서는 3회 월드 챔피언 우승자인 브라질의 아이르통 세나(Ayrton Senna)가 1위를 차지했으며, 세나와 +0.114초 차이를 기록한 7회 월드 챔피언 마이클 슈마허(Michael Schumacher) 가 2위, 그리고 현 월드 챔피언 루이스 해밀턴(Lewis Hamilton) 이 +0.275초 차이로 3위를 차지했다.

이 머신러닝 기반 도구는 예선 경기에 참가한 팀원들을 비교해 전 시간 범위에 걸쳐 상호 연결돼 비교가 가능한 팀원들의 네트워크를 구축하여 각 드라이버의 최종 성과를 분석한다. ‘가장 빠른 드라이버 알고리즘 (Fastest Driver algorithm)’은 팀원 간의 랩타임만을 비교하여 자동차와 팀 성적을 효과적으로 정규화한다. 순수하게 속도만을 판단할 수 있는 지표인 예선전 랩을 분석하여 여러 다른 세대의 드라이버들을 종합적으로 비교할 수 있게 했다.

이미지제공=게티이미지뱅크 <이미지제공=게티이미지뱅크>

이 F1 통계 도구는 F1 팀들이 다음 시즌의 목표 드라이버를 정의하기 위해 수행하는 유사 연습에 대한 고유한 이해를 제공하기도 하지만 이번에는 규칙과 기계적 차이에도 불구하고 37년의 F1 역사 전기간을 걸쳐 적용되었다.

AWS의 머신러닝 기술을 활용하여 F1과 아마존 머신러닝 솔루션스 랩(Amazon Machine Learning Solutions Lab)의 데이터 전문가들이 최초로 시대를 초월하고, 객관적이고 복잡한 데이터 기반의 드라이버 속도 순위인 가장 빠른 드라이버 통계를 탄생시켰다.

가장 빠른 드라이버 통계를 통해 드라이버, 순위(정수), 1위와의 격차(0.001초 단위) 등의 결과를 내림차순으로 분류한 속도(또는 예선 속도) 기반 순위의 데이터셋이 산출되었다.

상위 10위 드라이버 순위에는 현 F1 스타인 막스 베르스타펜(Max Verstappen), 샤를 르클레르(Charles Leclerc), 세바스찬 베텔 (Sebastian Vettel)과 전 세계 챔피언 페르난도 알론소(Fernando Alonso)와 니코 로즈버그(Nico Rosberg), 그리고 많은 팬을 보유한 헤이키 코발라이넨 (Heikki Kovalainen)과 야르노 트룰리(Jarno Trulli) 등이 포함되었다. 앞으로 시즌이 계속되고 더 많은 데이터가 분석됨에 따라 몇 주 내에 F1 홈페이지에서 추가 드라이버들이 발표될 예정이다.

롭 스메들리(Rob Smedley) F1 데이터 시스템즈 디렉터는 “팀 환경에서 이러한 유형의 모델링은 드라이버 선택에 대한 중요한 결정을 내리는 데 사용된다. 가장 빠른 드라이버는 속도의 가장 순수한 지표인 예선전 랩을 분석해 드라이버 비교 방법을 제시해 줄 수 있다”라며 “우리가 분석하는 방대한 드라이버 데이터 중 순수하게 속도만을 기반으로 역대 가장 빠른 드라이버를 찾아낼 수 있었다”고 밝혔다.

AWS 아마존 머신러닝 솔루션즈 랩의 책임 과학자 및 선임 매니저인 프리야 포나팔리(Priya Ponnapalli) 박사는 "복잡한 문제에 대한 해답을 얻기 위해 머신러닝 기술을 적용할 수 있는 기회가 많이 있으며, 이 경우 의사결정에 데이터를 활용해 오랫동안 이어진 팬들과의 의견충돌을 해결하는 데 도움이 될 것이다”면서 “AWS는 머신러닝이 모든 사람이 공감할 수 있는 방식으로 활용될 수 있다"고 말했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr

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