在NTT印地赛车系列赛刚刚举行的五场赛季比赛中，国际赛车队Andretti Autosport和量子计算公司Zapata Computing利用加速分析功能在比赛当天获得了实时的性能优势。来自两个组织的工程师、数据科学家和比赛策略师正在并肩工作，他们在每场比赛的前中后阶段都使用了Zapata的Orquestra平台，并在Zapata与Andretti合作的竞赛分析指挥中心里构建和部署了量子就绪的应用程序。

该合作迄今为止的结果已经确定可以帮助Andretti获得预测性见解、衡量和优化性能并为比赛策略提供信息的新方法。具体来说，这个合作团队正在利用重要的Andretti数据集来构建高级机器学习模型，能更好地了解分析轮胎老化、识别节省燃油机会并还能改进对黄旗的预测模型。

Andretti Autosport技术总监Eric Bretzman说：“Andretti Autosport的核心业务是赛车工程，几十年来我们一直依赖于我们领域特有的传统数据处理和分析。每年我们都会收集和处理比去年更多的信息。对我们的基础设施进行现代化将提高效率和动力。我们今天的工作清单上出现了一些关键的新挑战，我们有幸与Zapata Computing分享这些挑战，以确定我们未来工程基础设施的方向。”

迄今为止，该团队已经发现了几种分析策略，可以让Andretti在未来的比赛中获得竞争优势。Zapata的工程师与Andretti的工程团队一起，正在联手构建一个路线图，以探索更多的用例。这个其中包括：部署利用了云计算和边缘计算功能的混合基础架构。而Orquestra有助于进行这项计划；开发增强的可视化功能以加快赛道决策，同时监控模型性能并增加模型的可解释性；探索通过受量子启发和量子支持算法来加速和增强优化任务和时间序列预测。

Zapata Computing的首席技术官Yudong Cao说：“每场比赛都可能会产生几TB的数据，可以检测你能想象的各个方面，例如车辆、赛道条件、驾驶员、维修站工作人员等等。当你想要在赛道上获得每一盎司的表现时，隐藏在这些数据点中的洞察力是非常宝贵的。我们今天用来‘连接点’的大部分东西都是由经典计算机上的高级机器学习所驱动的，但我们已经看到了一些巨大的机会，可以在经典硬件上实施量子启发方法，然后在量子硬件后端使用这些方法，随着它们在企业生产环境中逐渐发挥作用，这种技术会变得越来越成熟。”（编译:Qtech）