SciChart gewinnt in der Formel 1 stetig an Relevanz für die
Datenvisualisierung, denn die Anforderungen an softwaregestützte Technik
steigen in diesem Hochleistungssport kontinuierlich
LONDON, Dec. 13, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Die fortschrittliche
Datenvisualisierungstechnologie von SciChart findet in der Formel 1 (F1) immer
breitere Anwendung und unterstützt inzwischen – direkt oder indirekt – einen
Großteil der Telemetrie-, Simulations- und Technikprozesse innerhalb der Teams.
Mit der zunehmenden Ausrichtung der Formel 1 auf softwarezentrierte
Entwicklungsansätze wächst die Bedeutung leistungsfähiger, GPU-beschleunigter
Visualisierungslösungen. Sie sind für nahezu alle Bereiche entlang der
Startaufstellung unverzichtbar geworden, darunter Pit-Wall-Telemetrie, Remote
Operations, Simulation-zu-Strecke-Korrelation, Antriebseinheitenentwicklung,
ECU-Analyse, Reifenleistungsmodellierung und die Auswertung von Windkanaldaten.
Dieselben Prozesse beruhen auf extrem hochfrequenten Datensätzen, aus denen
Ingenieursteams in Echtzeit belastbare Entscheidungen ableiten müssen.
Darüber hinaus wurde SciChart von einem zukünftigen Herstellerprogramm bereits
vor dessen öffentlichem Eintritt in die Formel 1 ausgewählt – ein deutliches
Signal dafür, dass neue Marktteilnehmer lange vor der Vorstellung eines
Fahrzeugs in softwaregetriebene Entwicklungs- und Infrastrukturtechnologien
investieren.
Unter der Kostenobergrenze wird Software zur neuen Leistungsgrenze
Die Finanzregeln der Formel 1 haben den Wettbewerb in Richtung Rechenleistung
verschoben: Entscheidend sind heute Simulationseffizienz, die schnelle
Auswertung hochfrequenter Sensordaten und die Fähigkeit, heterogene Datensätze
präzise miteinander zu verknüpfen.
Da die physische Entwicklung limitiert ist, stammen Leistungsgewinne zunehmend
aus leistungsstarken Software-Pipelines – nicht mehr aus zusätzlicher Hardware.
Diese Entwicklung hat die Nachfrage nach Visualisierungs-Engines deutlich
erhöht, die extrem niedrige Latenzen, stabiles Rendering unter hoher Datenlast
und vollständige numerische Präzision bieten. Genau diese Fähigkeiten benötigen
Ingenieursteams, die während eines Rennens Entscheidungen im
Millisekundenbereich treffen müssen.
Entsprechend ersetzen die Teams vermehrt ältere Visualisierungsschichten durch
moderne, GPU-beschleunigte Engines, die speziell für hochfrequente technische
Anwendungen ausgelegt sind.
„Unter der Kostenobergrenze wird Performance nicht mehr allein auf
mechanischem Weg gewonnen, sondern immer stärker durch Rechenleistung.
Formel-1-Teams müssen aus jedem Sensor, jeder Runde und jeder Simulation
maximalen Erkenntnisgewinn erzielen“, so Andrew Burnett Thompson, Gründer und
CEO von SciChart.
Echtzeit-Visualisierung treibt moderne F1-Live-Datenanalyse voran
In der heutigen Formel 1 werden Hunderte Sensorkanäle mit hoher Frequenz
abgetastet – unter strengen Zeitvorgaben und über multidisziplinäre Daten
hinweg, die sofort interpretiert werden müssen. Die Echtzeit-Korrelation
zwischen Aerodynamik-, Fahrwerks- und Antriebsdaten sowie Fahrereingaben ist
sowohl für den Betrieb an der Rennstrecke als auch für Fernsteuerungslösungen
unverzichtbar geworden.
Moderne Rendering-Engines sind darauf ausgelegt, große, sich schnell
verändernde Datensätze ohne Downsampling, Frame-Verluste oder numerische
Artefakte zu verarbeiten. So können Ingenieure auch vorübergehende
Verhaltensweisen, die oft nur Millisekunden dauern, ohne Verlust der
Signalintegrität analysieren. In produktiven Systemen umfasst eine einzelne
Visualisierung leicht mehrere zehn Millionen Datenpunkte, die in Echtzeit
angezeigt werden.
Die Technologie kommt mittlerweile in Live-Telemetrie-Dashboards, Workflows
zur Simulation-zu-Strecke-Korrelation, Windkanalanalysen, Testumgebungen für
Antriebe und zahlreichen kommerziellen Toolchains zum Einsatz. Da Teams interne
Entwicklungen mit bewährten externen Komponenten kombinieren, ist die visuelle
Ebene zu einem zentralen Bestandteil ihrer Software-Ökosysteme geworden.
Steigende Nachfrage nach hochpräzisen Einblicken
Das Wachstum im Motorsport wird zunehmend von softwaregestütztem Engineering
vorangetrieben. Darüber hinaus erfordert die Formel 1 heute die präzise
Visualisierung immer komplexerer Telemetrieumgebungen sowie die Planung und
Umsetzung langfristiger Programme von etablierten Teams und Neueinsteigern.
Breitere Engineering-Trends – etwa eine stärkere Abhängigkeit von Simulationen,
Korrelationsschleifen und ausgefeilter Sensorfusion – treiben den Bedarf an
hochpräziser Echtzeit-Visualisierung weiter in die Höhe.
„Die Kultur des Engineerings in der Formel 1 entwickelt sich stetig weiter.
Teams entwickeln zunehmend eigene Softwarelösungen und setzen auf sofortige,
zuverlässige und exakte Visualisierungen. Unsere Dynamik spiegelt diesen Wandel
wider. Dass unsere Technologie mittlerweile in der gesamten Startaufstellung
eingesetzt wird – sei es über interne Systeme oder externe Plattformen – zeigt,
wie zentral Echtzeitvisualisierung für das moderne Race Engineering geworden
ist“, erklärt Sheldon Vestey, Chief Commercial Officer bei SciChart.
Bewährt in extremen Umgebungen, eingesetzt in der Industrie
Die Rendering-Technologie, die sich in der Formel 1 bewährt hat, gewinnt nun
auch in anderen Branchen an Bedeutung, die mit ähnlichen
Echtzeit-Datenherausforderungen konfrontiert sind – darunter schnelle
Entscheidungszyklen, Multisignal-Korrelation und die Notwendigkeit numerischer
Präzision auf großem Maßstab.
Zu den Einsatzgebieten zählen unter anderem: Elektrofahrzeug- und
Batteriethermotechnik, Antriebsstrangentwicklung, Sensorfusion und
Simulationsplattformen in der Luft- und Raumfahrt , Verteidigungs- und
Radarsimulationsumgebungen sowie industrielle Prüfstände und
Betriebsüberwachungssysteme.
Die hochdynamische, datenintensive Umgebung der Formel 1 hat sich so zu einem
Testfeld für Visualisierungstechnologien entwickelt, die nun die nächste
Generation technischer Anwendungen in zahlreichen Branchen prägen.
Über SciChart
SciChart ist eine leistungsstarke Bibliothek für Datenvisualisierung, die
weltweit in der wissenschaftlichen Forschung, im Finanzhandel , in der Luft-
und Raumfahrt, der Verteidigung, im Automobilbau und in fortschrittlichen
industriellen Systemen eingesetzt wird. Die Technologie ist für Windows WPF,
JavaScript WebGL sowie mobile iOS- und Android-Geräte verfügbar und ermöglicht
die Echtzeit-Darstellung großer und komplexer Datensätze mit GPU-Beschleunigung
und hoher numerischer Präzision. SciChart unterstützt missionskritische Systeme
von Fortune-500-Unternehmen, führenden Ingenieurteams und nationalen
Forschungsprogrammen weltweit.
Weitere Informationen finden Sie unter www.scichart.com .
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Pressekontakt
Alicja Radwanska
Chief Marketing Officer von SciChart
alicja@scichart.com
