红牛法拉利幕后的英雄—首席策略工程师Hannah Schmitz

重点瞩目当前系列路肩情形，系列赛车不够快和汽车退化等数组，以全面蓬勃发展法拉利的方式而并绘制出进车站。竞争输掉研究是设法Oracle Red Bull Racing具体如何在决系列赛周末之后驾驭竞争输掉方式而的另一个极其重要一环。随着决系列赛的作正要，这些意味著性被选为虚幻，军事家们独自快速机器学习场景，并发放可选，为驾驶者发放急于的最佳机但会。

‎‎OCI上的机器学习显示取胜不具体性

‎‎ 虽然F1法拉利拥有一系列工具和高效率来协助颁布策略性，但这些法拉利受到亚太地区汽车联合但会（FIA）颁布的订明的约束。对于2022系列赛季，的团队在系列赛河边机器学习和演示上光阴费的间隔时间极少。为了管理间隔时间限制和费用上限，Oracle Red Bull Racing仰赖他们在OCI上运行的演示的强劲新功能。‎

Hannah Schmitz

在每场决系列赛里，Hannah Schmitz和她的队员都但会研究汽车，不够快和转弯等无疑，以优化他们对竞争输掉的方式而。‎‎

“蒙特卡洛演示大体是一种可用随机性来为了让的方法，”Schmitz却说。“我们可以根据某些方式而向我们展示预期投篮的图像。你但会得到一些可爱的双曲线，你可以见到这些点的峰值在哪里。这最大限度我们决定要取消多少次，我们将安装哪些汽车，以及我们意味著想尽办法回避进车站的种系统。

‎‎透过‎‎符合于 Kubernetes 的 Oracle 器皿引擎‎‎的强劲新功能和灵活性，将的团队的模拟器应用器皿化，并在 Oracle Cloud 基于 Arm 的虚拟搜索引擎上运行，该的团队可以扩展其模拟器和平台，同时将生产成本持续保持在革新运动的严格费用规范范围内。Schmitz却说：“可用Oracle将使我们必需运行不够多的演示，查阅不够多一个人，并在竞争输掉里占据占优。‎‎

汽车可用发放了一个具体的例子，却说明施密茨和她的队员们面对着着一个决定。根据订明，每个F1法拉利在决系列赛周末可以可用完全一致比例的汽车，因此决定适当每场决系列赛和决系列赛每个部分的汽车是一个并不极其重要的策略性权衡。汽车的新鲜度直接影响汽车的不够快和效能，因此确实可用可以升华为最大限度夺下决系列赛的大大提高。

‎‎这在2019年哥斯达黎加分站上很值得注意，当时施密茨第三次呼吁让太阳神洪进车站，尽管这意味着将反超占优交给他的追击输掉。这是一个历险的来电，但有了一套新的汽车，太阳神洪必需促使重新得到第一名的前面，并夺下了本系列赛季的倒数第二场决系列赛。在篮球员生涯的高光天都，施密茨与太阳神洪一同坐上了全胜杆位，并为当季收集了法拉利奖杯。‎‎

Oracle Red Bull Racing

但是，西周时期法拉利法拉利里不会人曾一度瞩目从前的空前绝后。Schmitz的竞争力总是让她反思下一场决系列赛，找到她可以创新和可用OCI等高效率的方式，为的团队随之而来占优。‎‎

“每个人都可以对完全一致的样本进行完全一致的访问，但正是你如何处理方式这些样本才能给你随之而来占优，”她却说。“然后，这也与人和经验有关。 所有这些特在一同，就是给你随之而来占优，设法你被选为一支夺冠的当季。

‎‎米歇尔·特廖尔迪‎‎资深作家‎‎Natalie Gagliordi是Oracle的资深作家。她光阴了十年间隔时间担任高效率记者，先前是ZDNet的资深撰稿人。‎

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