^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 (https://www.scichart.com/why-
scichart-aerospace-defence/), 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
(https://www.scichart.com/why-scichart-best-for-financial-stock-trading-
applications/), 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
(http://www.scichart.com/).
Fotos zu dieser Mitteilung finden Sie unter
https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/8d8f31e0-0730-4c4c-9c80-
a4785bfc02e6
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51f3-46dd-876c-785f9d662237
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Alicja Radwanska
Chief Marketing Officer von SciChart
alicja@scichart.com°


Quelle: dpa-AFX