周回の履歴と予測されるドライバーのペースを使用して、バトル予想は、前走車が後続車の「射程距離」内となるまでに要するラップ数を予測します。

ピット戦略バトルのグラフィックは、リアルタイムで各ドライバーの戦略がどの程度成功するかの評価方法に関する追加のインサイトをファンに提供します。ファンは、微妙な戦略の変更を追跡し、最終的な結果への影響を確認できます。

タイヤコンパウンド、ラップタイム、車の分散の状況に基づいて、ピットストップウィンドウが推定されます。視聴者は、他のチームのレーシング戦略、セーフティカー、イエローフラッグを含むレースのダイナミクスに基づいて、レースがどのように変わり得るかを確認します。 

過去のデータがフォーメーションラップ中のレース戦略を計算するために使用され、予測されるタイヤとレースの戦略を比較します。このインサイトによって、視聴者はドライバーが次のピットストップを戦略的に行うべきタイミングを確認することができます。

「アンダーカット」が成功すれば、レースに勝つことも、重要なポジションを獲得することもできます。レース中、テクニカルチームが最も緊張する瞬間のひとつであることは間違いありません。このグラフィックで、ファンの方々は、これらの一瞬の決定が重要なチャンピオンシップポイントの獲得や喪失につながる F1 ストラテジストの世界をより身近に感じることができます。

このインサイトは、チームがどのようにレーシングカーを開発するか、どれだけ短期に開発するか、そしてシーズンを通して順調に進んだ場合の結果はどうなるかを示します。シーズン中に限らず毎年の開発レースは、F1 チームの主要な KPI です。これにより F1 の内部の動きと、この分野でチーム同士がどのような戦いを繰り広げるかに関する独自のインサイトが得られます。

このインサイトにより、個々のレーシングカーのパフォーマンスが分離され、ファンはそのパフォーマンスをさまざまな車両パフォーマンスと比較して、車両パフォーマンスを構成する構成要素、つまりコーナリングパフォーマンス、直線パフォーマンス、レーシングカーのバランスまたはハンドリングを直接比較できるようになります。

ドライバーパフォーマンスは、チームメイトや競合と比較して、どのドライバーが自分の車のパフォーマンスを絶対的な限界まで発揮させているかに着目するものです。ラップ中に車のタイヤによって生成される力を計算し、それを車の最大能力と比較すると、ドライバーが車の潜在的なパフォーマンスをどれだけ引き出しているかがわかります。究極的な目標であるラップタイムに大きな影響を与えるドライバーパフォーマンスの 3 つの主要な領域に着目するために、3 つのパラメータ、すなわち、加速、ブレーキング、およびコーナーが表示されます。

ここでは、レーシングカー、タイヤ、トラフィック、燃料などの影響に関する豊富なデータを分析することで、運転スキルの最も重要なサブセットに基づいて、ドライバーのパフォーマンスの内訳が提供されます。端的に言えば、7 つの主要なメトリクス (Qualifying Pace、Race Starts、Race Lap 1、Race Pace、Tyre Management、Driver Pit Stop Skill、Overtaking) に対するシーズン全体の各ドライバーのパフォーマンスのスコアが出力されます。これらのメトリクスは、0〜10 の範囲で正規化され、「スコア」型メトリクスが提供され、特定のドライバーの長所と短所はどこか、およびフィールド内の他のドライバーと比較する方法についてのインサイトが、視聴者、ファン、チームに対しても同じように提供されます。

ピットレーンパフォーマンスは、ファンやブロードキャスターにピットストップイベント全体を分析し、ドライバーがピットレーンに飛び込んだ瞬間から反対側の出口から出てくるまでの、失われた時間を理解する機会を提供します。

従来の主観的なセッションである AWS がサポートするこの F1 インサイトは、機械学習と分析手法を使用します。機械学習と分析手法では、練習データを取得し、土日のレース間でチームがどのように経過するかについての履歴データを使用します。

各ドライバーがスタート段階またはローンチ段階でどのようにパフォーマンスを活用できるか (または活用できないか) に関する詳細なビューをファンに提供します。

Braking Performance は、コーナリング中のドライバーのブレーキングスタイルが、コーナーを抜ける際にどのようなメリットをもたらし得るかを示します。これは、ブレーキをかける前にドライバーがコーナーのエイペックスにどれだけ接近しているかを測定することにより、ドライバーのブレーキングスタイルとパフォーマンスを比較し、接近時の最高速度、ブレーキによる速度低下、利用されるブレーキ力、コーナリング中にドライバーが受ける巨大な重力加速度など、コーナリング時に車とドライバーがどのように連携するかを示します。

F1 車のパフォーマンスにとって唯一の最重要エリアであり、ここでは、良い車と優れた車を比較するための優れたインサイトが得られます。コーナーが 4 つの主要セクション (ブレーキング、ターンイン、ミッドコーナー、エグジット) に分割され、カーテレメトリデータを介して、コーナーの主要セクションのパフォーマンスが分析および比較されます。

特定の (かつ重要な) コーナー周辺の最適なブレーキングポイントと加速ポイントによって特定される、コーナリングの分析です。コーナーは、各ドライバーにとって最も重要な領域です。このインサイトにより、視聴者はラップタイムの増減を詳細に理解し、F1 車同士の比較が可能になります。

レーシングカーの速度、縦方向と横方向の加速度、ジャイロなどの車両に関するデータを使用して、スリップ角の推定値を求め、各車の車両バランスモデルを導き出します。これは、タイヤの摩耗エネルギーの出力を示します。(注: タイヤの摩耗エネルギーは、物理的なタイヤの摩耗ではなく、路面を滑るタイヤ接地面のエネルギー伝達を指します。) 出力には、各コーナーのタイヤ性能が含まれますが、最終的な性能寿命に対してそのタイヤがどれだけ使用されたかを示します。

AWS Lap Comparison グラフィックは、セーフティカーや一般的なロードカーのラップタイムと比較することで、ファンや放送局向けに F1 車のパフォーマンスレベルを説明するものです。このグラフィックの目的とアウトプットは、データモデルを通じて、F1 技術が視聴者に馴染みのある技術や性能と比較していかに優れているかを示すことです。

Projected Knockout Time では、各ドライバーが次の予選に進むために目指しているタイムへの「チームレベル」のインサイトをファンやコメンテーターに提供します。このグラフィックの目標タイムは各セッションの後半に使用され、フライングラップでラインを通過する各ドライバーのタイムをマッピングするエキサイティングなターゲットをファンに提供します。ひいては、ファンは最終的な結果のドラマをより身近に感じることができるようになります。

Track Dominance グラフィックは、練習と予選の様子をリアルタイムで見ながら、ドライバーがサーキットのどこでライバルを制しているかについてのインサイトをファンやコメンテーターに提供します。さらに、セッション後のテレメトリ比較により、誰がコーナーで時間を稼いでいるか、誰がストレートで力を発揮しているかについての深い分析、ひいてはレース当日のドライバーと車のパフォーマンスと戦術についてより深いインサイトをファンに提供することが可能になります。