„Lap of Legends“ Auszeichnungen in Cannes

4. August 2024

Die Prämisse

Was Sie in „Lap of Legends“ gesehen haben, ist seit dem ersten Tag, an dem uns das Konzept vorgestellt wurde, unverändert geblieben, und es zeugt von der Erfahrung und Professionalität der Dokumentarfilmer von The Mill, dass sie mit einer so ausgefeilten Idee an uns herangetreten sind.

Die Aufgabenstellung war so einfach, wie sich die Ausführung als komplex erwies. Der endgültige Dokumentarfilm war trotz der Komplexität sehr erfolgreich und wurde in Cannes dieses Jahr mit vier Preisen ausgezeichnet:

• Goldener Löwe: „Entertainment Lions for Sport—Broadcast/Live Streaming“
• Goldener Löwe: „Digital Craft—Real-time Usage and Targeting“
• Silberner Löwe: „Entertainment Lions for Sport—Metaverse, New Realities & Emerging Tech“
• Silberner Löwe: „Digital Craft—Technological Achievement in Digital Craft“

Das Briefing

Das Briefing verlangte, dass der aktuelle Williams-F1-Fahrer Logan Sargeant ein digitales Duell in Silverstone gegen die virtuellen Avatare der Williams Racing-Legenden Mario Andretti, Nigel Mansell, Alain Prost, Damon Hill, Jacques Villeneuve und Jenson Button in ihren Meisterschafts-F1-Autos bestreitet.

Unsere ursprüngliche Rolle bei Straight4 war es:

• Alle Autos aus diesen unterschiedlichen Epochen in dem für die Filmproduktion erforderlichen grafischen Standard zu bauen
• Jedes Auto zu 100 Prozent auf seine historischen Werte zu simulieren (unter Verwendung der eigens dafür entwickelten Physik-Engine des Studios)
• Eine laser-gescannte, virtuelle Silverstone-Strecke bis auf den letzten Zentimeter zu bauen
• Die KI des Studios zu trainieren, die Fahrstile und Persönlichkeiten von sechs einzigartigen Weltmeistern perfekt nachzuahmen

Im Laufe der Zeit entwickelte sich unsere Beteiligung jedoch zu einer umfassenden Beratungsrolle, da die Dinge ziemlich schnell kompliziert wurden!

Tag Eins Reaktion

Die Technologie, die erforderlich war, um dieses Konzept in die Realität umzusetzen, war überraschenderweise nicht das erste Problem, auf das wir stießen. Unser erstes Hindernis war viel grundlegender. Das Rennen.

Als Motorsport-Fanatiker wussten wir instinktiv, dass dieses Rennen zwischen Logan und der KI einfach nicht möglich war. Technisch gesehen, ja, wir konnten es erreichen, aber das Problem war, dass, obwohl Formel-1-Autos schon immer rasend schnell waren, die technischen Fortschritte im Sport manchmal dazu führen, dass Autos, die nur wenige Monate auseinander gebaut wurden, eine extrem ungleiche Leistungsdifferenz aufweisen.

Die Vorstellung, dass Formel-1-Autos, die dreißig oder vierzig Jahre auseinander gebaut wurden, irgendwie gegeneinander in einem spannenden Rennen antreten könnten, war von Anfang an ein einschüchterndes Hindernis für das Projekt. Das war, als würden wir versuchen, die Startelf von Manchester United gegen eine zufällige Gruppe von Grundschülern antreten zu lassen.

Das Dilemma Erklären

Trotz der großen Beliebtheit der Formel 1 durch Netflix wurde schnell klar, dass die neu gewonnene Fangemeinde die Feinheiten des Sports noch nicht vollständig erfasst hatte. Die anfängliche Annahme war, dass Logan Sargeant mehrere Runden damit verbringen würde, sich durch die kleine Gruppe von KI-Autos zu kämpfen, was dann in einem „Showdown“ während der letzten Phase des Rennens gipfeln würde. Im Studio wussten wir alle, dass das nicht umsetzbar war, und unsere ersten Testfahrten bestätigten das.

Ich kann Ihnen sagen, dass es kein einfacher Anruf war, als wir The Mill offenbaren mussten, was unsere ersten Shakedown-Rennen gezeigt hatten. Logans Auto konnte das gesamte Feld in nur 300 Fuß überholen! (Für diejenigen, die metrische Maße bevorzugen – das sind etwa fünf Sekunden!) Das Rennen war vor der Bremszone für die erste Kurve vorbei.

Wir brachten einige Aufnahmen mit, und unsere Partner sahen entsetzt zu, wie wir Logans Auto scheinbar von letzter Stelle auf der Startaufstellung in die erste Position teleportierten, während Sie diesen Satz gelesen haben. Nicht gerade spannendes Kino!

Der Balanceakt

Wie Sie sich vorstellen können, führte dies zu mehreren Notfallbesprechungen, um ein interessanteres Rennen zu gestalten.

Die erste in diesen Meetings entworfene Lösung war die Idee, jedem einzelnen Auto die Fahrzeugvorlage von Logans Williams FW45 aus dem Jahr 2023 zu geben. Das bedeutete, dass Nigels Mansells Auto zwar so aussah, als käme es direkt aus dem Jahr 1993, es jedoch tatsächlich acht Gänge, ein Energiespeichersystem und DRS unter der Motorhaube unserer Physik-Engine hatte. Auf dem Papier war dies eine einfache Lösung und etwas, das ziemlich logisch klang ... vorausgesetzt, man war ein oberflächlicher Zuschauer des Sports. Da diese Anpassungen nicht schwer zu machen sind, führten wir Tests durch, um zu zeigen, was passieren würde.

Die Ergebnisse waren jedoch nicht gerade großartig …

Die Probleme waren zweifach: Erstens boten die Autos aufgrund der „Dirty Air“ wenig Überholaktionen auf der Strecke. Sie wurden eher zu den typischen Prozessionsrennen, die wir alle 2023 im Fernsehen gewohnt waren. Zweitens gab es ein weiteres Authentizitätsproblem. Wenn sich die TV-Sendung an Formel-1-Superfans richtete, würde dies viele unzufriedene Zuschauer zur Folge haben, weil die älteren Automodelle unrealistisch im Vergleich zu Logans 2023er Wagen performten.

Es folgten weitere Meetings und weitere Vorschläge. Die nächste Idee, die wir aufgriffen, war—wie wäre es, wenn wir einfach alle Autos verlangsamen? Unser Simulator kann dies auf verschiedene Weise erreichen, einschließlich der Implementierung von Gewichtsstrafen und Luftbegrenzern. Im Wesentlichen begrenzen wir physisch die Luftmenge, die in den Motor gelangt, und passen dynamisch das Verhältnis von Luft, Kraftstoff und Zündung an, was ebenfalls simuliert wird.

Wir entschieden uns für letzteres auf mein Drängen hin, da es sich um eine reale Maßnahme handelte, die die FIA 2005 eingeführt hat, als die F1-Regeln auf V8-Motoren umgestellt wurden und das Toro Rosso-Team es sich nicht leisten konnte, ihre nun verbotenen V10-Motoren zu ersetzen. Die FIA schob im Grunde genommen ein Gerät in den Luftfilterkasten, um das maximale Luftvolumen zu begrenzen.

Wir gingen bei den neueren Modellen, einschließlich Logans Williams FW45 aus dem Jahr 2023, genauso vor. Eine solide Lösung, aber schon vor dem Testen von Rennszenarien hatte ich die leise Ahnung, dass dies nicht ganz funktionieren würde, und ich behielt recht.

Wenn man anfängt, das Verhältnis von Luft, Kraftstoff und Zündung eines Motors dynamisch zu beeinflussen, beeinflusst man auch, wie der Motor Schwung aufbaut. Dies ist wichtig, weil Überholmanöver im Profirennen nicht dadurch erfolgen, dass ein Fahrer beim Bremsen in eine Lücke stößt: Tatsächlich geschieht es am Kurvenausgang, indem das angreifende Auto früher beschleunigt und auf einer langen Geraden gegen das verteidigende Auto antritt oder den Windschatten nutzt, um diesen Schwung in ein Überholmanöver umzuwandeln. Mit stark eingeschränkten Motoren war keines von beiden möglich.

Die stark eingeschränkten Motoren bedeuteten auch, dass das Kurvenfahren stark vereinfacht wurde. In der modernen Formel 1 rasen die Autos mit übermenschlichen Geschwindigkeiten in die Kurven, und mit den stark begrenzten Motoren kämpften wir darum, in die schnellsten Kurven von Silverstone mit mehr als 250 km/h einzufahren. Dazu kamen die exotischen Abtriebselemente der Autos, und was wir geschaffen hatten, war ein Feld von Autos mit mehr Abtrieb, als sie in den Kurven je brauchen würden.

Mit eingeschränkten Motoren und reduzierten Geschwindigkeiten hatten wir Slotcars gebaut, die sich nicht gegenseitig einholen oder überholen konnten. Im Grunde genommen hatten wir viel Zeit und Ressourcen darauf verwendet, dieselben Probleme zu reproduzieren, die wir zu beheben versuchten.

Kein Stein blieb auf dem anderen

In diesem Moment „rettete“ die kollektive Erfahrung im Studio—unsere kollektive Motorsport-Erfahrung—das Projekt irgendwie.

Viele von uns sind wandelnde Enzyklopädien der Motorsportgeschichte. Je nachdem, mit wem man im Studio spricht und wo er wohnt, kann man wahrscheinlich eine dreißigminütige Vorlesung über ihre Lieblingsart des Rennsports erwarten.

Einige meiner nächtlichen YouTube-Odysseen führten mich vor Jahren dazu, BOSS GP zu entdecken. Es handelt sich um eine Art Nostalgierennserie, die ehemalige Formel-1-Autos aus verschiedenen Epochen präsentiert. Wenn ein F1-Auto aus dem aktiven Wettbewerb ausscheidet, wird es in etwa 30 % der Fälle von einem wohlhabenden Privatbesitzer gekauft, der es dann fährt. Ein ziemlich teures Hobby, aber egal …

BOSS GP bietet diesen Männern und Frauen effektiv fünf oder sechs Veranstaltungen im Jahr, um als F1-Fahrer mit sehr realen, wirklich schnellen, ausgemusterten F1-Autos zu spielen. Da Punkte verfolgt und ein Champion gekrönt werden, setzen die Veranstaltungen Regeln und Balance-of-Performance-Vorschriften um, um Fairness auf der Strecke zu gewährleisten, wo F1-Autos aus verschiedenen Epochen gegeneinander antreten.

Und das war natürlich genau das, was wir mit „Lap of Legends“ erreichen wollten.

Also, was war das Geheimnis, das es all diesen verschiedenen Autos in der BOSS GP ermöglichte, miteinander zu konkurrieren? Mit einem Wort—Reifen!

In der BOSS GP fuhren alle Autos moderne Slicks anstelle von periodenspezifischen Reifen. Also gingen wir zurück zum Simulator, gaben allen Autos identische Reifen (wie sie auf Logans Williams verwendet werden) und Bingo—viele der älteren Autos auf dem Grid waren plötzlich viel schneller. Jetzt mussten wir nur noch die Balance of Performance auf dem Grid festlegen. Wie? Indem wir die Luftbegrenzer beibehielten und die schnelleren Autos so abstimmten, dass sie die Geschwindigkeit des mittleren Autos auf dem Grid erreichten, anstatt des langsamsten (einschließlich der Entfernung von Logans ERS- und DRS-Systemen).

Das menschliche Element

Nun, da wir das Wettbewerbsproblem gelöst hatten, widmeten wir uns der nächsten großen Herausforderung: Die Erstellung glaubwürdiger, KI-gesteuerter Avatare einiger der größten Rennfahrer, die die Welt je gesehen hat.

Oh, habe ich erwähnt, dass alle sechs Champions in der TV-Show sein würden und ihre virtuellen Ebenbilder bewerten würden?

Kein Druck also!

Ein kleines Geheimnis ... wir haben diesen Prozess nicht von Grund auf neu begonnen. Unsere Simulationssoftware ist tatsächlich der von Sportspielen ziemlich ähnlich, also wenn Sie FIFA oder so etwas gespielt haben, sind Ihnen „Spielerattribute“ wahrscheinlich ein Begriff. Wir haben fast identische Mechaniken für unsere KI-Gegner in Rennsimulationen, mit spezifischen Fahrfähigkeiten wie Qualifying-Geschwindigkeit, Rennpace, Konsistenz und so weiter. Ich denke, wir haben uns für „Lap of Legends“ auf sechzehn Eigenschaften festgelegt.

Selbstschutz

Unsere zweite große Herausforderung stellte sich nun bei den ersten Testrennen mit der KI. Dies ergab sich aus der Tatsache, dass über den einzelnen Fahrerparametern ein globales KI-„Mastermind“ existiert, das als Basissatz von Parametern dient, um zu steuern, wie alle KI-Rennfahrer Leistungsfahren und Pack-Racing-Dynamiken angehen.

Das Kernteam von Straight4 hat sich schon immer auf europäische Sportwagen-Rennsimulationen spezialisiert, wobei Rennwagen mit offenem Cockpit meist als Bonusinhalt nebenbei verfügbar sind. Deshalb entwerfen wir viele unserer globalen KI-Parameter hauptsächlich mit Sportwagen und Prototypen im Hinterkopf. Ja, die KI versteht Annäherungsgeschwindigkeiten, wann sie ein Überholmanöver starten muss und wann sie verteidigen muss, aber sie versteht dies im Kontext des Sportwagenrennens, bei dem die Bremswege viel länger sind, die Höchstgeschwindigkeiten generell langsamer sind, die Beschleunigung vorhersehbarer ist und die Karosserie eine gewisse Misshandlung aushalten kann.

Unsere ersten Testrennen spiegelten all dies wider. Ja, es waren Formel-1-Autos, die über die Strecke fuhren, aber für mich sah es nicht nach einem Formel-1-Rennen aus. Unsere Aufgabe war es, sicherzustellen, dass unser Robo-Mansell und unser Robo-Prost die Manöver von lebenslangen Open-Wheel-Rennfahrern repräsentierten. Also war es an der Zeit, unsere KI „zu erziehen“ und sie lernen zu lassen, wie man ein effizienter Formel-1-Fahrer wird.

Der Selbstschutz war das erste Problem, das wir verfeinern mussten, um eine Open-Wheel-Mentalität widerzuspiegeln. Wie bereits erwähnt, kann die Karosserie im Sportwagenrennen ein gewisses Maß an Misshandlung aushalten. Unsere KI war jedoch geneigt ... ähm ... die Tür aggressiv zu schließen, wenn jemand einen Überholversuch startete, als ob sie die eher fragilen Flügel und Seitenkästen an ihren Autos nicht verstanden hätte.

Wir mussten viel Zeit damit verbringen, unsere KI zu lehren—und sicherzustellen, dass sie lernte—dass ihre Autos zerbrechlich waren, sowie die Vorstellung, dass Fahrer tatsächlich kooperieren, wenn sie ein Überholmanöver starten. Dies ist schwer im Fernsehen zu erkennen, aber es ist etwas, das einige von uns Amateur-Rennfahrern im Team (ja, es gibt welche!) voll und ganz verstehen: Das heißt, wenn jemand seine Nase neben Ihnen platziert, bewegen Sie sich instinktiv vielleicht um eine Viertel-Autobreite, um „ihm eine Spur zu geben“.

Wir kamen auf einige kreative Lösungen: Erstens gaben wir jedem Auto eine „persönliche Raumblase“, was Menschen instinktiv in einem Auto mit offenem Cockpit tun, um ihre Aerodynamik zu schützen.

Dies brachte sofortige Ergebnisse, da sich die Testrennen von eher rücksichtslosen Divebomb-Affären, wie man sie typischerweise in der letzten Runde eines harten, aggressiven Sportwagenrennens in Long Beach sieht, zu sehr eleganten, kalkulierten, fairen Überholmanövern entwickelten, bei denen beide Parteien den Respekt zeigten, den man von F1-Legenden erwarten würde. Es begann, wie Formel 1 auszusehen.

Darüber hinaus mussten wir die KI darauf trainieren, weiter voraus auf die Strecke zu schauen und Manöver auszuführen, während sie sich bewusst war, dass sie etwa 20 % mehr Strecke zurücklegt, als ihre Parameter-Variablen eingestellt waren. Ein gutes Beispiel hierfür war, wie unsere KI einen Überholvorgang im Windschatten ausführte. Bei Sportwagen, für die wir ursprünglich unsere Parameter festgelegt hatten, erzeugen die Autos kein riesiges Luftloch, daher ist es am besten, sich allmählich an die Stoßstange eines anderen Autos heranzutasten, bevor man aggressiv ausschert und vorbeizieht.

In der Formel 1 ist das nicht wirklich notwendig: Die Autos schlagen ein so großes Loch in die Luft, und der Windschatten ist so stark, dass man seinen Zug eher frühzeitig machen will. Also arbeiteten wir daran, sicherzustellen, dass unsere KI mit genau dieser Mentalität Windschatten fuhr und dass sie ihre Überholversuche im Windschatten aus der richtigen Distanz und zur richtigen Zeit startete, selbst wenn es nur etwas so Kleines war.

Indem wir unsere KI dazu brachten, die schiere Menge an Boden, die sie zurücklegt, zu „erkennen“ und weiter vorne auf die Strecke zu schauen, begann sie weisere Entscheidungen während fehlgeschlagener Überholversuche zu treffen. (Wenn wir nur einige Sim-Rennfahrer genauso erziehen könnten!)

Die Testrennen fühlten sich von diesem Punkt an wie echte Formel 1 an und die plausiblen Entscheidungen, die erfahrene, kalkulierende Open-Wheel-Fahrer treffen würden, und ich konnte es kaum erwarten, dass Logan es ausprobiert.

Und wie hat sich Logan geschlagen? Schauen Sie „Lap of Legends“ und finden Sie es heraus.

Um diesen Teil abzuschließen und falls Sie Zahlen mögen, hier ist, was es brauchte, um dies zu erreichen: 720 individuelle Rennen im eigens dafür gebauten Simulator des Studios—unsere Spiel-Engine, die unsere kommende Project Motor Racing-Simulation antreiben wird: 1.260 Stunden Filmmaterial aus aufgenommenen Rennen: und 144.000 Meilen, damit die KI lernt, die Geschwindigkeit, den Fahrstil, die Technik und die Strategie jedes der Meisterfahrer und ihrer Autos aus der damaligen Zeit zu imitieren.

Das Endprodukt

Was mich am Endprodukt beeindruckt hat, ist, wie es tatsächlich wie ein Formel-1-Rennen aussah und sich auch so anfühlte, und mehr Menschen als erwartet begannen sofort mit Brainstorming für eine Fortsetzung.

Als Motorsport-Fanatiker habe ich bei diesen Projekten immer die Sorge, dass sie manchmal ins Hollywood-Territorium abdriften und die Formel 1 in NASCAR verwandeln, mit einer höheren Anzahl von Führungswechseln in einer einzelnen Runde als in einem gesamten realen Rennen. Mit unserer KI-Technologie konnten wir nicht nur vergangene F1-Legenden gegen Logan Sargeant auf die Rennstrecke schicken, sondern wir haben auch die kleinsten Details, wie ein F1-Rennen für die Fahrer am Steuer abläuft, perfekt hinbekommen.

Der Beweis liegt wirklich im Kommentar zwischen Croft und Chandhok. Zu keinem Zeitpunkt während der 15 Runden müssen sie Entscheidungen erklären, die für einen bestimmten Fahrer aufgrund eines Ausfalls unserer KI-Technologie untypisch sind. Für sie wird es schnell zu einem weiteren Rennen.

Mission erfüllt. Es hat auch großen Spaß gemacht, daran zu arbeiten, und es ist ein Beweis für die KI und die Physik-Engine, die mit Project Motor Racing auf Sie zukommt.

Jetzt kann unsere KI wieder mit Sportwagen fahren!