GNW-News: SciChart gewinnt in der Formel 1 stetig an Relevanz für die Datenvisualisierung, denn die Anforderungen an softwaregestützte Technik steigen in die...

^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

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51f3-46dd-876c-785f9d662237

Pressekontakt

Alicja Radwanska

Chief Marketing Officer von SciChart

alicja@scichart.com°