SPA-FRANCOCHAMPS / LONDON (IT BOLTWISE) – In Spa-Francorchamps wurde erneut spürbar, wie stark die aktuelle F1-Antriebseinheit auf kleinste Abweichungen reagiert, sobald das Auto auf dem Limit fährt. Andrea Stella ordnet das Phänomen als Zusammenspiel aus vorausschauenden Algorithmen und selbstlernenden Systemen ein – nicht als „KI“ im klassischen Sinne. Fahrer berichten trotzdem von Situationen, in denen sie am Ausgang einer Kurve oder beim Drücken des Pedals das Energiemanagement nicht mehr verlässlich einschätzen können. Für Teams bedeutet das: Simulationsgenauigkeit entscheidet über Pace und Überraschungen bis ins Qualifying.
Die Frage „Werden die F1-Fahrer wirklich von KI im Auto fremdgesteuert?“ klingt zugespitzt – und genau deshalb war die Debatte rund um die Energieabgabe in dieser Saison so zäh. In Spa-Francorchamps, wo das Zusammenspiel aus Wind, Grip und Streckenprofil besonders schnell in die Leistungsabgabe „durchschlägt“, wurde über Zeitverluste auf den Geraden nicht nur diskutiert, sondern auch sichtbar: Piastri verlor auf den Geraden massiv Zeit auf Lando Norris, und auch George Russell musste eingestehen, dass er den Mechanismus dahinter nicht sofort sauber erklären konnte. Andrea Stella bringt es in dieser Gemengelage auf den Punkt, indem er betont, dass selbst die Teams nicht immer vollständig verstehen, warum sich Abweichungen zeigen, die nach den zugrunde liegenden Parametern eigentlich nicht vorgesehen sein sollten.
Technisch betrachtet geht es dabei weniger um eine „KI“ als externe Instanz, die wie ein Autopilot entscheidet, wohin es fährt. Stattdessen beschreibt Stella das System als Kombination aus vorausschauenden Algorithmen und selbstlernenden Bausteinen innerhalb der Antriebseinheit. Das zentrale Prinzip ist „Closed Loop Control“ im Motorsportgewand: Die Software berechnet fortlaufend auf Basis zahlreicher Parameter eine vermeintlich optimale Strategie für die Energieabgabe. Sie lernt dabei aus vorherigen Runden und passt die Aussteuerung so an, dass sie zur nächsten Runde passt – und nach Darstellung aus dem Umfeld der Fahrer sogar schon während Aufwärmphasen. Die Motoren seien dabei so hochkomplex, dass sie extrem empfindlich auf kleinste Veränderungen reagieren: „Wenn wir versuchen, das zu analysieren, wird es sofort extrem kompliziert.“
Diese Empfindlichkeit erklärt, warum die Theorie im Simulator schnell „brav“ wirkt, in der Praxis aber ein plötzliches, für Fahrer schwer greifbares Eigenleben entwickeln kann. Isack Hadjar lieferte dafür am vergangenen Wochenende ein besonders anschauliches Beispiel im Q3. Er wollte Max Verstappen Windschatten geben und wartete am Ausgang von Kurve 14 auf den Weltmeister. Genau diese Situation passte offenbar nicht zur erwarteten Einsatzstrategie der Software. Hadjar beschreibt, dass die Antriebseinheit verwirrt gewesen sei und „eine völlig unerwartete Rückmeldung“ geliefert habe, als Hadjar wieder aufs Gas stieg. Seine Kernerkenntnis zielt auf die Hürde, die das System für das Timing schafft: „Das Schwierige ist einzuschätzen, was der Motor einem im nächsten Moment liefert. Wenn man am Ausgang von Kurve 14 fast anhält und dann wieder Leistung fordert, ist die Software komplett durcheinander, weil man ohne ersichtlichen Grund langsamer geworden ist.“
Damit ist die nächste Ebene erreicht: Der Einfluss des Fahrers ist nicht gleichbedeutend mit voller Kontrolle. Norris formulierte in Spa klar, dass der Fahrer zwar Timing setzen kann, aber nur in einem engen Rahmen: „Als Fahrer hat man darauf ehrlich gesagt kaum Einfluss. Manchmal geht es darum, ob man den Knopf ein paar Meter früher oder später drückt – das kann phasenweise schon riesige Unterschiede machen.“ Russell ergänzte die Perspektive aus dem Rennen: Selbst wenn einzelne Stellhebel im Pedal- oder Knopfbereich liegen, gibt es „extrem viele Dinge“, die außerhalb der Kontrolle liegen. Gleichzeitig betonen alle, dass das System nicht nur auf „grobe“ Fehler reagiert. Es reichen Nuancen: Ein Wimpernschlag zu spät vom Gas, ein Tick zu früh am Kurvenausgang bei „60 Prozent Gas“ – und das Energiemanagement gerät aus dem errechneten Ideal. Dann greift der Algorithmus sofort ein und schreibt die Strategie für den Rest der Runde neu. Genau hier wird aus „Fahrgefühl“ ein Dialog mit Software-Logik: Fahrperformance entsteht nicht nur aus Lastwechsel-Kunst, sondern aus dem Versuch, die interne Modellierung des Autos zu treffen.
Andrea Stella bringt auch eine weitere, oft unterschätzte Ursache ins Spiel: nicht nur die Fahrerinputs, sondern Umweltparameter, die in Modellen nicht sauber „eingefangen“ werden können. Grip-Verhältnisse schwanken; dazu kommt Wind. „Der Algorithmus reagiert hochsensibel auf äußere Einflüsse“, lautet Stellas Leitidee. Er nennt ein konkretes Gedankenspiel: Bei plötzlich starkem Gegenwind dauert die Fahrt auf der Geraden effektiv länger. Das System kann Gegenwind als Parameter nur eingeschränkt zuverlässig simulieren, weil er einen „rein zufälligen Charakter“ hat. Dann schätzt es die Gerade länger ein als in der Modellwelt – die geplante Energieentfaltung passt nicht zur Realität, und die Software versucht, das Energiemanagement für die verbleibende Runde spontan umzurechnen. Piastri und Russell schildern damit nicht nur technische Frustration, sondern eine Verschiebung der Referenzpunkte: Brems- und Annäherungszeitpunkte verändern sich, weil das System Energie kurz vor der Bremszone zurückgewinnt und dabei Super-Clipping auslöst. In der Folge kommt man laut Beschreibung zehn km/h langsamer in die Kurve – und „der ideale Bremspunkt verlagert sich“.
Für das Kräfteverhältnis wirkt das wie eine zweifache Störung: Erstens kostet gedrosselte Leistung an entscheidenden Stellen schlicht Zeit relativ zur Konkurrenz oder zum Teamkollegen. Zweitens beeinflusst die Dynamik das komplette Fahrverhalten, besonders die Bremspunkte, weil das Energiemanagement nicht linear über die Runde verteilt ist, sondern auf erkannte Abweichungen reagiert. Genau diese Unberechenbarkeit macht das „Fahren am Limit“ unnatürlich: Nicht nur das Maximum aus dem Motor holen ist schwer, sondern auch die Tatsache, dass sich das Verhalten von Runde zu Runde unangemeldet ändern kann. Stella beschreibt das als Herausforderung für Fahrer und Teams: „Es geht nicht mehr nur darum, das Maximum aus dem Motor herauszuholen, sondern auch darum, dass sich die gewohnten Referenzpunkte beim Anfahren der Kurven ständig verschieben.“ Mercedes’ Fahrer berichten dabei auch über „Mysteriöses“: Russell soll einen unerwarteten Rückstand auf den Geraden zunächst auf seinen Fahrstil zurückgeführt haben, musste aber feststellen, dass das Defizit bestehen blieb.
Gibt es eine Lösung? Auf Strecken wie Budapest oder Zandvoort dürfte das Thema zwar weniger im Fokus stehen, weil diese Kurse weniger energieintensiv sind und das Energiemanagement dort eher eine untergeordnete Rolle spielt. Auf energiehungrigen Strecken bleibt der Kernkonflikt jedoch bestehen: Die Systeme reagieren auf kleine Parameter derart empfindlich, dass Ursachen kurzfristig schwer zu isolieren sind. Stella räumt ein, dass die bisherigen Analysen nur teilweise klären konnten, warum sich Abweichungen im Detail zeigen: Die Teams seien nicht „an dem Punkt“, an dem sie mit absoluter Sicherheit jede Abweichung bei der elektrischen Energieabgabe im Detail verstehen. In Ingenieurswissenschaften passiert nichts ohne Grund, aber der Grund ist in der Praxis häufig schwer genug zu entknoten, weil die Kette aus Messung, Modellierung und Regelung extrem fein auf Störungen reagiert. Sein Ansatz lautet dennoch: Simulationstools stetig verfeinern. Je präziser die Modelle, desto besser lassen sich Systeme verstehen und desto seltener werden die „bösen Überraschungen“.
Die Wettbewerbsdimension ergibt sich daraus, dass Software- und Modellqualität in der F1 zunehmend zu einem direkten Performance-Faktor werden. McLaren habe für das Spa-Wochenende neue Simulationstools vom Motorenlieferanten erhalten, um die man offenbar länger gebeten hatte. Dennoch bleibt der Hinweis von Piastri ernüchternd: Die Eigenheiten liegen nach seiner Einschätzung in der Grundarchitektur des aktuellen Reglements. Zwar soll ab 2028 ein Anpassungsschritt hin zu einem 60-40-Verhältnis den Schwerpunkt leicht verschieben – aber die grundlegenden Schwachstellen werde das nicht ausmerzen. Übersetzt in die Praxis heißt das: Teams müssen weniger davon ausgehen, dass „KI im Auto“ irgendwann transparenter wird, und stärker darauf setzen, dass Regelung, Kalibrierung und Simulation über die Saison enger zusammenspielen. Für Fahrer bedeutet es: Es wird weniger um „größte Eier“ gehen, sondern darum, die Antriebseinheit so zu bedienen, dass das System sein Modell nicht unnötig neu schreiben muss.
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