Перед прохождением гонки Формулы-1 команда разрабатывает стратегию, исходя из гоночного темпа болида, особенностей дорожного полотна, износа шин, погодных условий и других факторов. Ключевой элемент стратегии — количество пит-стопов и соответствующие процедуры. Когда варианты стратегии готовы, для каждого проводятся компьютерные симуляции, в которых варьируют параметры, выбирая выигрышные. Симуляции отнимают много времени и не позволяют учесть все возможные варианты развития событий на трассе.

Ученые Королевского колледжа Лондона предложили заменить симуляции на нейросеть, прибегнув к обучению с подкреплением и поручив ей подбор стратегии. Систему обучили на данных за последние сезоны и проверили на симуляциях гонок, проведенных Льюисом Хэмилтоном на Гран-при Бахрейна 2023 года. При этом модель не только планировала стратегию, но и принимала тактические решения.

Проводилось сравнение результативности ИИ и традиционных методов (жестких правил, симуляций по методу Монте-Карло) — нейросеть «улучшила» результат Хэмилтона по сравнению с реальным, тогда как со стандартными методами этого не произошло. Разработчики отмечают, что система сама изобрела «андеркат» — уход на пит-стоп раньше соперника, если это поможет улучшить результат. ИИ дополнен механизмами, позволяющими объяснить логику принимаемых решений.