ก่อนอื่น หากคุณไม่เคยดูการแข่งขัน Formula 1 (F1) มาก่อน คุณอาจคิดว่าผลแพ้ชนะขึ้นอยู่กับความเร็วของรถและฝีมือของนักขับเพียงอย่างเดียว แต่ในความเป็นจริง เบื้องหลังรถแข่งแต่ละคันมีทีมวิศวกร นักวิเคราะห์ข้อมูล และระบบ AI คอยทำงานตลอดการแข่งขัน 

หลายคนอาจเคยสงสัยว่า ทำไมทีมแข่งถึงรู้ว่าควรเรียกรถเข้า Pit Stop หรือการนำรถเข้าช่องซ่อมบำรุงเพื่อเปลี่ยนยางและปรับกลยุทธ์ในจังหวะนั้นพอดี ทำไมบางครั้งรถที่ดูเร็วกว่าในสนามกลับแพ้ให้กับรถที่ดูช้ากว่า หรือวิศวกรที่นั่งอยู่บน Pit Wall ซึ่งเป็นศูนย์บัญชาการข้างสนาม กำลังมองอะไรอยู่บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ตลอดเวลา 

คำตอบของเรื่องเหล่านี้อยู่ที่ “ข้อมูล” (Data) และ “ปัญญาประดิษฐ์” (Artificial Intelligence: AI) ที่กำลังกลายเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดของการแข่งขัน F1 ยุคใหม่ 

โดยเฉพาะในฤดูกาล 2026 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกฎทางเทคนิคครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในรอบหลายทศวรรษ ทั้งด้านเครื่องยนต์ ระบบพลังงาน และหลักอากาศพลศาสตร์ (Aerodynamics) หรือศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการไหลของอากาศรอบตัวรถ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ทำให้ทีมแข่งต้องพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI มากขึ้นกว่าเดิม เพื่อค้นหาความได้เปรียบเพียงเศษเสี้ยววินาทีที่อาจตัดสินผลแพ้ชนะได้ 

รถ F1 คือโรงงานผลิตข้อมูลที่วิ่งด้วยความเร็วกว่า 300 กิโลเมตรต่อชั่วโมง 

รถแข่ง F1 ในยุคปัจจุบันเปรียบเสมือนศูนย์กลางการผลิตข้อมูลเคลื่อนที่ ด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์จำนวนมากทั่วทั้งคัน ตั้งแต่อุณหภูมิของยางแต่ละเส้น แรงกดบนปีกหน้าและปีกหลัง แรงเบรก การทำงานของเครื่องยนต์ ไปจนถึงข้อมูลทางสรีรวิทยาของนักขับ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจ 

รถแข่งแต่ละคันมีเซ็นเซอร์ประมาณ 300–600 ตัว ซึ่งทำหน้าที่เก็บข้อมูลและส่งข้อมูลออกมาอย่างต่อเนื่องตลอดการแข่งขัน ปริมาณข้อมูลที่เกิดขึ้นมีมากกว่า 1.1 ล้านจุดข้อมูลต่อวินาทีจากรถเพียงคันเดียว ตลอดหนึ่งสุดสัปดาห์การแข่งขัน รถแข่งหนึ่งคันสามารถสร้างข้อมูลได้มากถึง 400 กิกะไบต์ ซึ่งมีขนาดมากกว่าภาพยนตร์ความละเอียดสูงหลายร้อยเรื่องรวมกัน 

อย่างไรก็ตาม คุณค่าของข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้อยู่ที่การจัดเก็บเพื่อวิเคราะห์ภายหลังเท่านั้น แต่เกิดจากการประมวลผลแบบเรียลไทม์ในขณะที่รถกำลังแข่งขันอยู่บนสนาม วิศวกรสนามที่ประจำอยู่บริเวณ Pit Wall สามารถติดตามสถานะของรถได้ตลอดเวลา ขณะเดียวกันข้อมูลยังถูกส่งกลับไปยังสำนักงานใหญ่ของทีมแข่ง ซึ่งอาจอยู่คนละทวีปกับสนามแข่งขัน เพื่อให้ทีมวิศวกรและนักวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันสนับสนุนการตัดสินใจระหว่างการแข่งขัน 

AI กับบทบาทในการตัดสินใจระหว่างการแข่งขัน 

การตัดสินใจเลือกจังหวะเข้า Pit Stop เป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่สามารถเปลี่ยนผลการแข่งขันได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วินาที แม้ภายนอกอาจดูเหมือนเป็นการตัดสินใจที่เรียบง่าย แต่ในทางปฏิบัติกลับต้องพิจารณาปัจจัยจำนวนมากพร้อมกัน 

ทีมแข่งจำเป็นต้องประเมินว่ายางที่ใช้อยู่จะสามารถรองรับการแข่งขันได้อีกกี่รอบ หากนำรถเข้า Pit Stop ในขณะนั้นจะกลับออกมาอยู่ในตำแหน่งใดเมื่อเทียบกับคู่แข่ง รวมถึงต้องพิจารณาความเป็นไปได้ที่จะเกิด Safety Car หรือรถควบคุมการแข่งขัน ซึ่งถูกส่งลงสนามเมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อความปลอดภัย และมักเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการเข้า Pit Stop เนื่องจากรถทุกคันต้องลดความเร็วลง นอกจากนี้ ทีมแข่งยังต้องติดตามปริมาณพลังงานที่เหลืออยู่ สภาพการจราจรบนสนาม และปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลต่อผลการแข่งขัน 

ในทางปฏิบัติ ทีมแข่งไม่ได้รอให้สถานการณ์เกิดขึ้นแล้วจึงเริ่มวิเคราะห์ แต่มีการจำลองสถานการณ์ล่วงหน้าไว้หลายพันรูปแบบก่อนการแข่งขันจะเริ่มขึ้น เพื่อประเมินว่าหากเกิดเหตุการณ์ต่าง ๆ ขึ้นควรตอบสนองอย่างไร เมื่อการแข่งขันจริงดำเนินไป AI จะเปรียบเทียบสถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นกับสถานการณ์จำลองที่ใกล้เคียงที่สุด และเสนอแนวทางที่เหมาะสมสำหรับการตัดสินใจภายในเวลาอันสั้น 

การคาดการณ์อายุการใช้งานของยาง: หนึ่งในโจทย์สำคัญของ AI 

การบริหารจัดการยางถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดของการแข่งขัน Formula 1 และเป็นโจทย์ที่มีความซับซ้อนสูง เนื่องจากการเสื่อมสภาพของยางไม่ได้เกิดขึ้นในอัตราคงที่ แต่ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายด้านที่ส่งผลร่วมกัน ปัจจัยเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่อุณหภูมิพื้นสนาม สภาพอากาศ น้ำหนักของรถ ลักษณะของสนามแข่งขัน ไปจนถึงรูปแบบการขับขี่ของนักขับแต่ละคน 

ด้วยความซับซ้อนดังกล่าว AI และเทคโนโลยี Machine Learning (ML) หรือระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต จึงถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเสื่อมสภาพของยางและประเมินความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น ระบบไม่ได้ระบุเพียงว่ายางจะหมดประสิทธิภาพในรอบใดรอบหนึ่งเท่านั้น แต่ยังสามารถประเมินระดับความเชื่อมั่นของการคาดการณ์ได้ เช่น มีโอกาส 80% ที่ยางจะสามารถใช้งานได้ถึงรอบที่กำหนด และมีโอกาส 20% ที่ประสิทธิภาพจะลดลงก่อนหน้านั้น ข้อมูลลักษณะนี้มีความสำคัญต่อการบริหารความเสี่ยงและการเลือกกลยุทธ์การแข่งขันที่เหมาะสม 

ข้อมูลช่วยวิเคราะห์สมรรถนะการขับขี่ได้อย่างไร 

ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ไม่ได้ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์สภาพรถแข่งเท่านั้น แต่ยังถูกนำมาใช้เพื่อประเมินสมรรถนะของนักขับในแต่ละช่วงของการแข่งขันอีกด้วย 

ทีมวิศวกรสามารถตรวจสอบได้ว่านักขับเริ่มเบรกที่จุดใด เปิดคันเร่งเมื่อใด ใช้มุมพวงมาลัยมากเพียงใด และรักษาความเร็วในแต่ละโค้งได้ดีเพียงใด จากนั้นจึงนำข้อมูลดังกล่าวไปเปรียบเทียบกับรอบเวลาที่ดีที่สุดของนักขับเอง หรือเปรียบเทียบกับข้อมูลของนักขับคนอื่นในทีม นอกจากนี้ ข้อมูลยังช่วยให้ทีมวิศวกรสามารถตรวจสอบข้อสังเกตที่นักขับรายงานผ่านวิทยุได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากนักขับแจ้งว่ารถมีอาการไม่นิ่งระหว่างการเบรกในโค้งใดโค้งหนึ่ง วิศวกรสามารถย้อนกลับไปวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในช่วงเวลาดังกล่าว เพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา แทนที่จะอาศัยการคาดเดาหรือการทดลองซ้ำเพียงอย่างเดียว 

หนึ่งในตัวอย่างที่ได้รับความสนใจมากที่สุดคือ Red Bull Racing ซึ่งนำเทคโนโลยีของ Oracle มาใช้สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งในสนามแข่งขัน สำนักงานใหญ่ และศูนย์ปฏิบัติการของทีมทั่วโลก 

บทบาทของ AI ในกรณีนี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการเพิ่มสมรรถนะของรถแข่งเท่านั้น แต่ยังขยายไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลด้านกฎระเบียบและคำตัดสินของกรรมการการแข่งขัน ตั้งแต่ปี 2025 เป็นต้นมา Red Bull เริ่มใช้ AI เพื่อค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลจากกฎการแข่งขัน รวมถึงคำตัดสินในอดีตจำนวนหลายพันหน้า ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที เพื่อช่วยเตรียมข้อมูลสำหรับการยื่นอุทธรณ์ภายใต้กรอบเวลาที่กฎกำหนด 

ขณะเดียวกัน Mercedes และ McLaren ได้นำ Machine Learning มาใช้จำลองผลกระทบของการปรับแต่งรถก่อนการทดสอบจริง เพื่อลดระยะเวลาและต้นทุนในการพัฒนา ส่วน Racing Bulls ร่วมมือกับ Neural Concept ในการพัฒนา Digital Twin หรือแบบจำลองเสมือนของรถแข่ง เพื่อทดลองแนวทางการออกแบบนับพันรูปแบบบนระบบคอมพิวเตอร์ก่อนสร้างชิ้นส่วนจริง 

ภายในปี 2025 ทีมแข่งเกือบทุกทีมใน Formula 1 ต่างมีพันธมิตรด้านเทคโนโลยีระดับโลกสนับสนุนการดำเนินงาน ไม่ว่าจะเป็น Microsoft, AWS, Google หรือ Oracle แม้แต่ละทีมจะเปิดเผยรายละเอียดการใช้งานแตกต่างกัน เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้ถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน 

ความได้เปรียบที่เกิดจากข้อมูลสะสม 

แม้เทคโนโลยี AI จะได้รับความสนใจอย่างมาก แต่ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งคือคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล ทีมแข่งที่มีประวัติการแข่งขันยาวนานอย่าง Ferrari หรือ Mercedes มีฐานข้อมูลที่สะสมมาจากการแข่งขันหลายสิบปี ครอบคลุมทั้งสภาพอากาศ รูปแบบสนาม การตั้งค่ารถ และสถานการณ์การแข่งขันหลากหลายรูปแบบ 

ข้อมูลเหล่านี้ทำให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากเหตุการณ์จริงจำนวนมหาศาล ส่งผลให้การคาดการณ์และการวิเคราะห์มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ในทางกลับกัน ผู้เล่นรายใหม่อย่าง Audi หรือโครงการ Red Bull Powertrains ซึ่งเพิ่งเริ่มพัฒนาเครื่องยนต์ของตนเอง อาจสามารถลงทุนด้านเทคโนโลยีได้อย่างเต็มที่ แต่ยังต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านข้อมูลและประสบการณ์ที่สะสมมาเป็นเวลานาน 

เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น นักขับยังสำคัญหรือไม่ 

แม้ AI จะเข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของการแข่งขัน แต่นักขับยังคงเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ไม่สามารถทดแทนได้ เพราะ AI ไม่ได้ทำหน้าที่แข่งขันแทนนักขับ แต่ทำหน้าที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของทีมแข่งและนักขับให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น 

นักขับยังคงเป็นผู้ที่สามารถรับรู้พฤติกรรมของรถได้โดยตรง และสามารถสื่อสารความรู้สึกที่เกิดขึ้นระหว่างการแข่งขันให้ทีมวิศวกรรับทราบ ขณะที่ AI และข้อมูลจากเซ็นเซอร์ช่วยแปลงความรู้สึกเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้ 

ท้ายที่สุด การตัดสินใจสำคัญระหว่างการแข่งขันยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์ โดยเฉพาะ Race Engineer หรือวิศวกรประจำตัวนักขับ ซึ่งทำหน้าที่ประสานงานระหว่างนักขับและทีมแข่ง เพียงแต่การตัดสินใจในปัจจุบันเกิดขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีความละเอียด รวดเร็ว และแม่นยำมากกว่าที่เคยเป็นมา 

จากสนามแข่งสู่การประยุกต์ใช้ในโลกจริง 

เทคโนโลยีจำนวนมากที่ถูกพัฒนาขึ้นในสนามแข่งขัน Formula 1 มักถูกนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอื่น 
ในเวลาต่อมา แนวคิดด้านการจัดการพลังงานแบบเรียลไทม์ที่ใช้ในรถแข่ง F1 มีความใกล้เคียงกับระบบบริหารจัดการแบตเตอรี่ในรถยนต์ไฟฟ้า การคาดการณ์ความเสียหายของอุปกรณ์ก่อนเกิดความขัดข้อง หรือที่เรียกว่า Predictive Maintenance ถูกนำไปใช้ในภาคอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษา ขณะที่การตัดสินใจจากข้อมูลจำนวนมหาศาลภายใต้ข้อจำกัดด้านเวลา มีลักษณะใกล้เคียงกับการทำงานในห้องผู้ป่วยวิกฤต (ICU) ที่บุคลากรทางการแพทย์ต้องประเมินข้อมูลจากหลายระบบพร้อมกัน 

ในมุมมองนี้ Formula 1 จึงไม่ได้เป็นเพียงการแข่งขันรถยนต์ความเร็วสูง แต่ยังเป็นสนามทดสอบเทคโนโลยี ข้อมูล และ AI ภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีความซับซ้อนและแรงกดดันสูงที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ฤดูกาล 2026 จึงไม่ใช่เพียงจุดเริ่มต้นของกฎการแข่งขันชุดใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นบททดสอบสำคัญว่ามนุษย์ ข้อมูล และ AI จะสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใดในการตัดสินใจภายใต้สถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งบทเรียนที่เกิดขึ้นในสนามแข่งวันนี้ อาจกลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันในอนาคตอันใกล้ 

คำถามคือ องค์กรของคุณเองพร้อมแค่ไหนสำหรับโจทย์แบบเดียวกัน? เพราะสิ่งที่ทีม F1 ใช้ชนะการแข่งขัน ไม่ใช่แค่รถที่เร็วที่สุด แต่คือความสามารถใน การเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เร็วกว่าคู่แข่ง ซึ่งเป็นโจทย์เดียวกันกับที่ธุรกิจทุกอุตสาหกรรมกำลังเผชิญอยู่ในวันนี้ 

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) พร้อมช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นความได้เปรียบ ตั้งแต่บริการให้คำปรึกษาด้านกลยุทธ์ ไปจนถึงหลักสูตรฝึกอบรมด้าน Big Data และ AI ที่ช่วยยกระดับทักษะคนในองค์กรให้พร้อมรับมือกับโลกข้อมูลที่เปลี่ยนเร็วขึ้นทุกวัน 

ติดต่อสอบถามบริการของ BDI ได้ที่  

เบอร์ 02 480 8833 ต่อ 9552, 9581 หรือ Line OA BDI Service: https://lin.ee/X5ugXVr 

แหล่งอ้างอิง 

https://www.imd.org/ibyimd/artificial-intelligence/f1s-human-ai-edge-lessons-for-every-industry

https://medium.com/@vishwatejaburra12/the-ai-behind-formula-1-f628f3f1bbab

Part 3: Can AI Outrace Instinct in F1?

How Formula 1 Teams Use Machine Learning to Win Races

AI partnerships become a bigger part of Formula One team operations

F1 Data Analysis & Technology: How Data is Transforming Race Performance