F1赛车是赛车运动的顶点，输赢之间的差距往往下降到几分之一秒。
大奖赛赛道的赛道界限是明确的，并用白线标记。如果一名F1车手在转弯时走得足够宽，以至于他的车轮没有任何部分在线内，那么他将受到警告，并因反复违规而受到计时处罚。
密切关注20辆时速220英里（354公里）的汽车是一项艰巨的工作。比赛管理员目前在比赛期间审查视频馈送，看看哪些车手偏离了赛道。
今年早些时候，奥地利大奖赛出现了大约1200起需要人工审查的可审查事件。一些处罚是在比赛结束后5小时才被罚的。
人工智能当然可以做到这一点
在本周末举行的阿布扎比大奖赛上，国际汽联将试用一种人工智能计算机视觉系统，该系统将在飞行中分析可疑的赛道限制事件。
国际汽联信息系统战略的单座主管克里斯·本特利表示，计算机视觉系统使用的是形状分析，“一条线就是赛道边缘，软件会计算出超出那条线的像素数”。
现在，人工智能将完成大部分工作，而不是8名人类管理员平均审查大约800起可疑的赛道限制事件来发现50起实际的违规行为。
国际汽联远程操作负责人兼副比赛主管Tim Malyon表示，计算机视觉技术已被有效地用于扫描癌症筛查数据等应用。
Malyon将为医生提供的节省时间的人工智能等同于国际汽联希望如何应用这项技术。
他说：“他们不想使用计算机视觉来诊断癌症，他们想做的是用它来排除80%的明显没有癌症的病例，让训练有素的人有更多的时间来观察20%。
人工智能计算机视觉系统将分析拐角处的视频馈送，将事件减少到大约50个分数呼叫，由人类管家做出最终决定。
呼吁更广泛地使用人工智能
人工智能最终也可能在比赛的其他方面被用来协助比赛总监。对规则的解释可能是最容易的胜利之一。
在9月份的新加坡大奖赛排位赛中，Max Verstappen只因阻挡另一名车手而受到斥责。他应该得到一个三位点球，但裁判犯了一个错误。
刘易斯·汉密尔顿（Lewis Hamilton）明确表达了他对此事的看法，他说：“我们已经……这条规则已经很久了，你知道吗？我认为我们需要开始研究人工智能来解决这类问题，这样我们就能做出好的决定。
2021年阿布扎比大奖赛（Abu Dhabi Grand Prix）的最后时刻陷入了争议，这是人工智能本可以比人类做得更好的完美例子。
在极端压力下，比赛总监Michael Masi做出了一些糟糕的决定，刘易斯·汉密尔顿以戏剧性的方式输给了Max Verstappen。国际汽联最终承认，这是人为错误造成的。
想象一下，如果一个由GPT—4 Vision提供动力的工具观看了比赛，并接受了比赛规则的训练。在几秒钟内，比赛总监和乘务员将得到指导，做出正确的决定。
随着人工智能在赛车运动中的广泛使用，我们在评论部分会有更少的戏剧性，但一旦格子旗落下，我们就会知道比赛的合法赢家。
