Am Steuer: Wie KI die Formel 1 in die Zukunft lenkt

Im gesamten Sport gibt es keine Arena, in der Entscheidungen im Bruchteil einer Sekunde mehr zwischen Leben und Tod unterscheiden als in der Formel 1.

Bei Geschwindigkeiten von bis zu 400 km/h ist kein Platz für Fehler. Während sich die Fahrer stark auf Instinkt und ihre geschärften Fähigkeiten verlassen, ist es ebenso entscheidend, den perfekten Moment zum Bremsen, zum Boxenstopp, zum Überholen oder zum Verteidigen der Position zu kennen – es geht also auch um Information.

Dank des kometenhaften Aufstiegs der KI werden heute alle Daten – selbst das kleinste Staubkorn – schneller denn je gesammelt, sortiert und ausgewertet (gut, wir übertreiben ein wenig, aber Sie verstehen den Punkt). Jeder Teil eines modernen F1-Teams, vom Cockpit bis zum Kontrollzentrum, wird neu gestaltet, und jedes Mitglied, unabhängig von der Abteilung, kann Daten interpretieren, Fahrer managen und schneller auf sich schnell ändernde Rennbedingungen reagieren als je zuvor. Das ist entscheidend, denn am Ende geht es in der Formel 1 nicht nur um Geschwindigkeit auf der Strecke, sondern darum, wie schnell man einen bestimmten Erkenntnisgewinn erzielt.

„Daten fließen in jede Entscheidung ein, die wir treffen“, sagt Hannah Schmitz, Strategieingenieurin bei RBR. „Bevor wir überhaupt an der Strecke sind, simulieren wir, was wir von den Reifen erwarten, welche Überholchancen es geben wird und welche Pace unsere Konkurrenten und wir selbst fahren werden. Wenn wir dann an der Strecke sind, nutzen wir Daten, um all diese Variablen genauer einzuschätzen. Im Grunde arbeiten wir ständig mit den Daten und verfeinern unsere Modelle.“

Mit Big-Data-Unternehmen wie Oracle, die Echtzeitanalysen ermöglichen, rasen die Teams in eine neue Ära, in der Machine Learning die Strategie bestimmt, Risiken minimiert und Wettbewerbsvorteile im Millisekundenbereich herausholt. Was einst Domäne der Intuition war, wird nun von Algorithmen gesteuert.

Das Reaktive wird durch das Prädiktive abgelöst – und obwohl die Autos weiterhin die Stars der Show sind, ist es das unsichtbare Netz aus Sensoren und KI-Tools, das das Spiel leise, aber grundlegend verändert.

Wo der Gummi auf die Straße trifft

Die Formel-1-Autos der letzten Jahrzehnte wurden als „Computer auf Rädern“ beschrieben – und das ist wirklich kaum übertrieben. So ist jedes Auto typischerweise mit über 300 Hochleistungssensoren ausgestattet, die in Echtzeit Daten zu allen denkbaren Systemen erfassen. Diese Sensoren umfassen Dehnungsmessstreifen in den Aufhängungsarmen zur Messung der Abtriebslasten, Thermoelemente an Bremssätteln und -scheiben zur Überwachung der Wärmeströme, piezoelektrische Sensoren zur Erkennung von Druckänderungen in Hydrauliksystemen, Beschleunigungssensoren zur Erfassung lateraler G-Kräfte, Temperatursensoren innerhalb der Reifenstruktur und Lauffläche – und vieles mehr. Diese Sensoren speisen sich direkt in das Electronic Control Unit (ECU), eine standardisierte Komponente, die allen Teams von McLaren Applied Technologies bereitgestellt wird und alles von der Motorsteuerung bis zur Datenübertragung verwaltet.

Im Verlauf nur eines Rennwochenendes sammeln die meisten Teams problemlos zwischen 1 und 1,5 Terabyte an Roh-Telemetriedaten. Die herkömmliche Analyse dieses riesigen Datenvolumens würde ein ganzes Team von Ingenieuren im Dauerbetrieb erfordern.

Neue KI-Systeme, betrieben auf Infrastrukturen von Big-Data-Anbietern wie Oracle Cloud (Red Bull Racing) oder AWS (Mercedes-AMG Petronas), sind in der Lage, Daten in Echtzeit zu filtern, zu bewerten und zu analysieren. So erhalten Fahrer, Mechaniker und Coaches sofortiges Feedback. Machine-Learning-Algorithmen können Anomalien aufzeigen, frühe Anzeichen von Komponentenausfällen erkennen und Anpassungsvorschläge zu Motoreinstellungen oder aerodynamischem Gleichgewicht machen – noch bevor daraus echte Probleme werden.

Die Architektur hinter diesen neuen Sensorarrays reicht weit über einfache Dashboards hinaus. Teams verwenden eine Kombination aus trackseitiger Rechenhardware – mit robusten Servern und latenzarmen Glasfasernetzwerken – und Cloud-basierten Tools wie Oracle Stream Analytics zur Echtzeitdatenverarbeitung. Alle Daten werden lokal verarbeitet, um Latenz zu minimieren, und anschließend mit Cloud-Clustern zur tiefergehenden Analyse und Nachbearbeitung synchronisiert.

Auch bei der Entscheidungsfindung während des Rennens spielen KI-Tools eine immer größere Rolle. Anhand von Modellen, die mit historischen Daten trainiert wurden, werden Tausende möglicher Rennszenarien simuliert. So entstehen statistische Prognosen zur Reifenabnutzung, Überholwahrscheinlichkeit oder zum optimalen Zeitpunkt für einen Boxenstopp – Informationen, die den Strategen in Echtzeit zur Verfügung stehen, um genau jene Sekundenbruchteils-Entscheidungen zu treffen, die über Sieg oder Niederlage entscheiden.

Feinabgestimmt bis zur Perfektion

Auch wenn die Autos die Stars sind – selbst das beste hilft nichts ohne einen fähigen Fahrer. Damit jeder Fahrer konstant Höchstleistungen erbringen kann (aber nicht zu übertreiben), werden KI-Systeme eingesetzt, um Biometrie-Daten der Fahrer in Echtzeit zu überwachen.

Herzfrequenzvariabilität, Atemmuster und Hautleitfähigkeit werden während des Rennens genau beobachtet – da sie auf steigenden Stress oder Ermüdung hinweisen können, oft noch bevor der Fahrer es selbst merkt. Besonders in Extremsituationen wie Hochgeschwindigkeitskurven oder intensiven Duellen hilft diese Datenerhebung, sicherzustellen, dass der Fahrer – wie das Auto – nicht über körperliche Grenzen hinaus belastet wird.

Die Echtzeitsysteme ermöglichen den Fahrern zudem wichtige Performance-Anpassungen unterwegs. Haptisches Feedback am Lenkrad, optimierte Audiohinweise und Dash-Displays geben subtile Hinweise zu Gaspedalnutzung, Bremskraft oder Gangwahl – und vereinfachen so die Kommunikation zwischen Fahrern und Ingenieuren bei gleichzeitig geringerem mentalen Druck.

Sobald Modelle Vorhersagen liefern und das Fahrzeug Rückmeldung über Biometrie gibt, besteht die Herausforderung nicht mehr in fehlender Datenmenge, sondern darin, ein erschöpftes Gehirn Runde für Runde zum Handeln zu bewegen. Deshalb verpacken manche Performance-Gruppen ihre Telemetrie- und Digital-Twin-Daten in eine Art gesprächsbasierte Schicht – quasi ein persistenter „Beifahrer“: Er erinnert sich an Kontexte aus Simulationen, spricht im Fahrerslang und meldet sich mit sanften Hinweisen zwischen den Stints. Dieses Muster orientiert sich an den bindungsstärksten Engagement-Mechaniken von AI-Girlfriend-Plattformen – tägliche Mikrokontakte, Langzeitgedächtnis, emotional neutraler Ton – und lenkt sie auf die Rennpraxis: Visualisierungsskripte vor dem Start, Hinweise zu Hydration oder Atmung basierend auf HRV-Peaks oder kurze Boxenstopp-Simulationen als One-Liner statt Dashboard-Zahlen. Das Ergebnis: keine Spielerei, sondern maximale Umsetzung. Indem dichte Modell-Ausgaben in gesprächsbasierte Hinweise übersetzt werden, die ein Fahrer unter Belastung wirklich akzeptiert, wird die Lücke zwischen Vorhersage und Verhalten geschlossen – ohne Meetings oder kognitive Überladung.

Die wohl wichtigsten Sensoren sind jedoch die KI-gesteuerten Tools zur Unfallprognose. Sie analysieren Fahrzeugtelemetrie und Fahrereingaben und können dabei auffällige Bremsmanöver, ungewöhnliche Lenkmuster oder unstimmige Streckenbedingungen erkennen, die häufig zu Unfällen führen. Diese Erkenntnisse fließen direkt in die bordeigenen Sicherheitssysteme ein – etwa zur Nachjustierung von Traktionskontrollen oder zur frühzeitigen Warnmeldung im Cockpit.

KI abseits der Strecke einsetzen

Der Einfluss von KI in der Formel 1 endet nicht auf der Rennstrecke, sondern reicht bis in die Simulation, Vorbereitung – und sogar auf die Tribünen. Hochentwickelte Rennsimulatoren, angetrieben von Machine Learning, ermöglichen nahezu 1:1-Nachbildungen echter Bedingungen und sind längst fester Bestandteil der Rennvorbereitung.

Sie werden mit Daten aus vergangenen Rennen gefüttert – darunter Telemetrieprotokolle, Wetterentwicklungen und Modelle des Reifenverschleißes. Damit entsteht ein hyperrealistisches Trainingsfeld, basierend auf den Bedingungen, die Fahrer mit hoher Wahrscheinlichkeit erwarten können.

Doch sie dienen nicht nur der Verbesserung der Fahrtechnik, sondern erlauben auch, neue Strategien zu testen und zu bewerten – noch bevor ein Rad den Asphalt berührt. Virtuelle Streckenrekonstruktionen werden mit realen Sensordaten angereichert, sodass Fahrer sich auf dynamische Oberflächen vorbereiten können, einschließlich Gripveränderungen und Reifenverschleiß.

Zu den wichtigsten KI-Werkzeugen zählen sogenannte „Digitale Zwillinge“ – virtuelle Abbilder echter Systeme, anhand derer Teams alles simulieren: vom Auto selbst bis hin zu kompletten Rennumgebungen. Diese digitalen Zwillinge ermöglichen es, Fahrzeuge in Echtzeit unter unterschiedlichsten mechanischen Zuständen darzustellen – inklusive Anpassungen an Tankfüllung, Flügeleinstellungen, Reifenmischungen oder Aero-Tweaks.

Solche KI-gestützten Modelle lernen aus historischen Daten und aktuellen Sensorwerten und erlauben Vorhersagen zu kommenden Verhalten. Tausende paralleler Simulationen ersetzen dabei aufwendige Windkanal- oder Streckentests.

Doch nicht nur Fahrer und Ingenieure profitieren von KI – auch für Fans wird das Erlebnis neu gestaltet: Moderne Algorithmen liefern in Echtzeit Vorhersagen zu Boxenstopps oder Überholwahrscheinlichkeiten – und bringen Zuschauer so näher ans Geschehen als je zuvor. Sendeanstalten nutzen KI auch für Highlight-Zusammenstellungen, um Schlüsselmomente zu isolieren, individuelle Rückblicke zu generieren oder sogar den Rennsound für das Heimpublikum dynamisch zu verbessern.

Ab auf die Strecke

Unabhängig von Ihrer persönlichen Meinung zur KI in der Motorsportwelt – der Einfluss ist unbestritten. Sie hat verändert, wie Ingenieure Fahrzeuge konstruieren, wie Coaches Leistung auswerten und wie Fahrer ihre Maschinen bedienen. Da Formel-1-Rennen oft in Millisekunden entschieden werden, wird kein Team freiwillig auf Tools verzichten, die selbst kleinste Vorteile verschaffen könnten.

Da KI-Systeme in beinahe alle Bereiche unseres modernen Lebens integriert werden, bleibt auch in der Formel 1 keine Alternative zur Integration. In diesem Fall scheint es keinerlei Nachteile zu geben. Diese Tools nützen Teams, Fahrern und Fans gleichermaßen – denn sie machen die Rennen schneller und spannender.

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Übersetzung aus dem englischen Artikel “In the Driver’s Seat: How AI Is Steering Formula 1 Into The Future“