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.

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