FIA onthult AI-systeem dat baanlimieten controleert vanaf 2026

De handhaving van baanlimieten behoort al jaren tot de meest omstreden onderwerpen in de Formule 1. Coureurs zoeken voortdurend de grenzen op om snelheid te vinden, terwijl teams en stewards eindeloze discussies voeren over vermeende overtredingen. Tijdens de Grand Prix van Oostenrijk in 2023 moest de FIA maar liefst meer dan duizend mogelijke baanlimietschendingen controleren. Vanaf 2026 gaat kunstmatige intelligentie dit controversiële proces revolutioneren.

De omvang van het probleem werd pijnlijk duidelijk in Spielberg twee jaar geleden. Met meer dan duizend te beoordelen incidenten in één enkele race was kristalhelder dat de FIA geavanceerdere tools nodig had. Het antwoord kwam in de vorm van een geautomatiseerd systeem, ontwikkeld samen met technologiepartner Catapult en geïntegreerd in RaceWatch, de software die race control en het remote operations centre gebruiken om alles op de baan te monitoren.

Het huidige systeem werkt met computer vision-technologie die het silhouet van een auto herkent en het gedrag analyseert ten opzichte van vooraf bepaalde referentiepunten die door camera's worden vastgelegd. Wanneer een coureur de witte lijn overschrijdt, detecteert het systeem dit automatisch. Volgens de FIA heeft deze tool het aantal zaken dat menselijke tussenkomst vereist met 95 procent verminderd. Teams krijgen binnen enkele seconden een melding van een mogelijke overtreding, waardoor het beoordelingsproces drastisch is versneld.

Direct beeldmateriaal naar teams vanaf 2026
Voor het seizoen 2026 staan verschillende praktische en functionele updates op stapel. De belangrijkste verbetering is dat de FIA teams direct de beelden kan toesturen van baanlimietschendingen die hun coureurs hebben begaan. Deze transparantie moet eindeloze discussies voorkomen en kostbare tijd besparen. Teams krijgen sneller feedback, waardoor het hele proces efficiënter verloopt.

De tweede update is wellicht nog significanter. Het AI-gebaseerde herkenningssysteem gaat werken met krachtige GPU's die in realtime alle informatie verwerken die nodig is om elke ronde te verifiëren. Dit verhoogt zowel de nauwkeurigheid als de snelheid van de controles aanzienlijk. De hele dataanalyseworkflow wordt opnieuw bedacht.

Chris Bentley, Head of Information Systems Strategy voor de eenzitters bij de FIA, legt in een exclusief interview met Motorsport.com uit hoe het nieuwe systeem werkt: "Het nieuwe systeem is gebaseerd op een gecentraliseerde cameracontroller, waarmee we niet alleen alle afstanden vanaf één punt kunnen instellen, maar ook de vereiste verwerking kunnen verdelen. We kunnen de computer vision-software op elke machine in het netwerk draaien, het videogedeelte dat verwerkt moet worden erheen sturen en het resultaat ontvangen. Dit stelt ons in staat steeds meer data te verwerken."

Geavanceerd positioneringssysteem als basis
De toegenomen verwerkingscapaciteit hangt samen met een ander geavanceerd instrument dat de autosportbond samen met Catapult ontwikkelde: een uiterst nauwkeurig positioneringssysteem. Dankzij innovaties uit de afgelopen jaren kan de FIA de positie van een auto met steeds hogere precisie volgen door meerdere databronnen te combineren.

Het gaat niet alleen om absolute coördinaten. Het systeem kruist positioneringsdata, sectortijdinformatie en ideale racelijnen, waardoor effectief een realtime digitale tweeling ontstaat van wat er op de baan gebeurt. "Dit stelt ons in staat alle beschikbare data te gebruiken om naar de witte lijn rond het circuit te kijken, ook al worden die misschien niet door een specifieke camera gedekt," verduidelijkt Bentley.

Van Spielberg-chaos naar AI-gedreven precisie

Het Spielberg-debacle van 2023 was een kantelpunt. Meer dan duizend baanlimietschendingen in één weekend, eindeloze beoordelingen die tot diep in de nacht doorliepen, en een gevoel van totale chaos. Niet alleen bij de FIA, ook bij teams die urenlang moesten wachten op uitsluitsel over mogelijke straffen. Dat race control het proces toen nog grotendeels handmatig uitvoerde, zegt genoeg. Computer vision was er al, maar de verwerkingscapaciteit schoot simpelweg tekort.

De stap naar GPU-gedreven realtime verwerking is cruciaal. Waar het oude systeem louter reageerde op wat camera's vastlegden, creëert het nieuwe ECAT-systeem een volledige digitale tweeling van de race. Door positioneringsdata, microsector-tijden en ideale racelijnen te combineren, ontstaat een model dat afwijkingen automatisch herkent. Een coureur die 0,2 seconde sneller door een chicane komt terwijl hij ruim buiten de ideale lijn rijdt? Het systeem markeert dat direct, ongeacht of een camera het moment heeft vastgelegd.

Geofencing biedt nog een extra dimensie. Circuits als Monaco of Singapore, waar cameradekking door fysieke beperkingen lastig is, profiteerden tot nu toe minder van automatisering. Met virtuele zones die op de digitale track worden getekend, maakt cameraplacement minder uit. De auto's zelf worden de sensors. Dit verklaart waarom de FIA spreekt over een 95 procent reductie in menselijke tussenkomst, een efficiëntieslag die vergelijkbaar is met de introductie van semi-automatische offside-technologie in het voetbal.

Transparantie als wapen tegen eindeloos protest

Het direct doorsturen van beeldmateriaal naar teams klinkt als een detail, maar lost een fundamenteel probleem op. Hoeveel uren zijn er verloren gegaan aan teambriefings waarin sportief directeuren beelden opvroegen, analyseerden, en vervolgens toch protesteerden? Silverstone 2024 is een schoolvoorbeeld: meerdere teams dienden bezwaar in tegen baanlimietbeslissingen, simpelweg omdat ze de beelden niet direct hadden gezien en het FIA-oordeel niet konden verifiëren.

Deze workflow-verbetering elimineert die frustratie. Teams krijgen nu binnen seconden het bewijs, kunnen het intern analyseren en weten waar ze aan toe zijn. Dat bespaart niet alleen tijd, het vermindert ook de kans op juridische procedures achteraf. Want laten we eerlijk zijn: niemand zit te wachten op een herhaling van scenarios waarin eindstanden uren na de race nog veranderen omdat stewards door protestdocumenten moeten worstelen.

Het bredere patroon hier is duidelijk. De FIA evolueert van een reactieve naar een proactieve organisatie, waarbij technologie de basis vormt voor objectiviteit. Of dit het debat volledig stopt? Waarschijnlijk niet. Coureurs en teams zullen altijd grenzen opzoeken. Maar met datagedreven besluitvorming wordt discussie over interpretatie minder relevant. De cijfers liegen niet, en met ECAT wordt die cijfermatige basis simpelweg sterker.

De camera wordt in deze gevallen secundair, omdat de FIA geofencing gaat gebruiken op de positioneringsdata. Door vertragingen te meten wanneer auto's bepaalde posities bereiken, kan het systeem uitrekenen waar een coureur van de baan ging. Ook veranderingen in de lijn die een auto volgt zijn verklarend, aangezien er een optimale lijn bestaat die alle coureurs volgen. Het is zelfs zeldzaam dat ze van die racelijn afwijken.

Every Car All Turns: het nieuwe ECAT-systeem
Het kernidee heet "Every Car All Turns", afgekort ECAT. Het systeem interpreteert het gedrag van een auto door het te meten tegen een referentiemodel. Door deze informatie te kruisen met de microsector-tijddata begrijpt RaceWatch wat er op dat specifieke punt op het circuit gebeurde en markeert het de episode voor mogelijke beoordeling.

"Als een auto afwijkt van de ideale lijn, legt deze potentieel meer afstand af," legt Bentley uit. "Dat stelt ons in staat een verschil in de sectortijd te zien en terug te gaan om te begrijpen waar de coureur van de baan ging of wat er gebeurde. Het idee is alle data te gebruiken, te verrijken met beschikbare video en deze elementen te traceren, zodat het systeem ons vertelt wat er gebeurt in plaats van dat we het handmatig moeten zoeken."

Het doel is het systeem naar een hoger niveau te tillen. Het werkt over het hele circuit, de hele tijd, zodat het automatisch kan begrijpen wat er aan de hand is. Dit is de evolutie van een handmatig proces naar een semi-automatisch proces, waarbij nog steeds een menselijk element aanwezig blijft voor het evalueren van waarschuwingen en zwart-wit vlaggen.

De FIA werkt actief samen met circuits om de cameradekking te verbeteren en de beste cameraplaatsing te identificeren. Dit is echter niet altijd mogelijk en varieert per circuit. Met dit nieuwe systeem zijn camera's, hoewel nog steeds belangrijk, niet langer de enige basis voor analyse.

Het systeem kan nu een potentiële baanlimietschending puur detecteren vanuit positioneringsdata. Als deze een abnormale afwijking toont, als de auto een virtuele zone betreedt die op het circuit is getekend, of als het traject te ver van de ideale racelijn afwijkt, genereert RaceWatch een waarschuwing.

"Het stelt ons in staat een niveau hoger te gaan, alle camera's op één plek te beheren, het proces in de computer vision te verdelen en andere elementen die we beschikbaar hebben op één plek te verwerken," zegt Bentley. "We kunnen automatisch markeren wanneer een auto van de baan gaat omdat de positioneringsdata verandert, of geofencing gebruiken. We kunnen chicanes en virtuele zones op het circuit tekenen die een waarschuwing activeren als een auto ze binnengaat. Dit alles wordt dit jaar al operationeel, we hebben er het hele seizoen 2025 aan gewerkt."

Het onderwerp baanlimieten heeft altijd een element van subjectiviteit gehad. Door het proces nog meer datagedreven te maken, neemt de betrouwbaarheid van besluitvorming toe. Of dit ook het debat over baanlimieten aanzienlijk zal verminderen? De meeste fans hopen het vurig.

❮ Vorig bericht | Volgend bericht ❯