Wir zeigen
unsere Arbeit.
Die meisten Prognosen sagen dir das Ergebnis. Wir zeigen dir das Warum – die Daten hinter jedem Tipp, den Konfidenzlevel und ob die Prognose eingetroffen ist. Die Genauigkeit ist öffentlich, unverändert und wird an den offiziellen Ergebnissen gemessen.
Zehn Prognose-Produkte, jedes Rennwochenende.
Prognostizierter Sieger, das komplette Podium, Top-10-Einlauf, Kandidaten für die schnellste Rennrunde und entscheidende Faktoren. Erstmals zwei Wochen vorher publiziert, dann nach jeder Session aktualisiert – die finale Version erscheint, sobald das Qualifying die Startaufstellung festlegt.
Pole-Prognose, Wahrscheinlichkeiten für die erste Startreihe sowie Fahrer, die voraussichtlich über oder unter ihrem Pace-Potenzial liegen. Aktualisiert nach jeder Trainingssession, gesperrt vor Q1.
Separate Prognosen für FP1, FP2 und FP3 — wer führt die Zeitenliste an, wer fährt Rennsimulationen und wessen schnelle Runde ist reine Sprit-Korrektur-Fiktion. An Sprint-Wochenenden wird nur FP1 prognostiziert, da dies das einzige Training bleibt.
Teamduelle werden separat für jede Session vorhergesagt — Training, Qualifying, Sprint und Rennen. Wer hat den Vorteil im Qualifying-Trimm, wer hält die Pace im Rennen und wo ist der Abstand am geringsten?
Separate Top-8-Prognose für Sprint-Wochenenden. Die kürzere Distanz bedeutet weniger Strategie-Varianz, daher gewichtet das Modell das reine Tempo und die Startposition stärker.
Vorhergesagte Reihenfolge im Sprint-Qualifying. Druck auf einer schnellen Runde mit minimalem Training – das Modell berücksichtigt den Streckencharakter und die Ein-Runden-Form jedes Fahrers.
8–10 Ja/Nein-Fragen pro Rennen — Safety-Car-Einsätze, Zwischenfälle in der ersten Runde, Podiumsplätze aus dem Mittelfeld, fahrerspezifische Ereignisse. Jede hat eine prognostizierte Antwort und Wahrscheinlichkeit, bewertet anhand des offiziellen Endergebnisses.
Entscheidungen auf Meisterschaftsebene: WDC- und WCC-Ausgänge, Saisongesamtzahlen wie Rennsiege und Meilenstein-Fragen. Die Wahrscheinlichkeiten werden im Saisonverlauf aktualisiert und Rennen für Rennen aufgelöst.
Zwei bis drei augenzwinkernde, streckenspezifische Props pro Rennen — Wildtiere auf der Strecke, Übertragungstraditionen, Podium-Theatralik. Jede mit einem Vertrauenswert versehen und – wie alles andere – nach dem Rennen aufgelöst.
Nach dem Qualifying, Sprint-Sessions und dem Rennen schreibt die KI ein fundiertes Debriefing über das Geschehen — wo die Prognose standhielt, wo sie falsch lag und warum.
Vom ersten Training bis zur Zielflagge.
Eine Vorhersage ist kein einzelner Schnappschuss vor dem Rennen. Der Prognosezyklus beginnt direkt nach Auswertung des letzten Rennens und wird nach jeder Session neu berechnet. Da jede Version gespeichert bleibt, kannst du beobachten, wie das Bild schärfer wird, während Spekulationen durch echte Daten ersetzt werden.
Der erste Blick auf den kommenden Grand Prix erfolgt, sobald das vorherige Wochenende vollständig verarbeitet ist — oft zwei Wochen im Voraus. Reine Formkurve und Streckenhistorie, bevor sich ein Rad gedreht hat.
Eine frische Prognose am Tag vor Rennbeginn. Dieser Durchgang berücksichtigt aktuelle Nachrichten — Upgrades, Strafen, Silly-Season-Gerüchte — und lässt sie in die Kalkulation einfließen.
Jede abgeschlossene Trainingssession löst eine Neuberechnung aus. Long-Run-Pace, spritkorrigierte Deltas und Wettertrends ersetzen die Vor-Wochenend-Schätzungen, Session für Session.
Nachdem das Qualifying (und bei Sprints das Sprint-Rennen) klassifiziert wurde, wird die finale Rennprognose mit der tatsächlichen Startaufstellung erstellt — das letzte Update vor dem Start.
Jede Version ist ab dem Moment der Veröffentlichung unveränderlich — erzwungen auf Datenbankebene. Frühere Schnappschüsse werden niemals überschrieben, und die letzte Version dient als Grundlage für die Auswertung.
Einblick in F1 Predictions AI.
F1 Predictions AI ist keine Nachschlagetabelle oder reine Punkteprojektion. Es liest Session-Daten, Streckenhistorie und aktuelle Form, analysiert die Fakten und erstellt eine strukturierte Prognose mit einem Konfidenzwert, den du hinterfragen kannst.
Nach jeder Session werden Platzierungen, Rundenzeiten, Startplätze, schnellste Runden und Wetterbedingungen aus Live-Timing-Feeds abgerufen. Das Modell arbeitet mit denselben Zahlen, die auch ein Stratege am Kommandostand sieht.
Streckenhistorie, WM-Stand, aktuelle Form und Wetterdaten werden kombiniert. Ein Stadtkurs-Wochenende führt zu einer grundlegend anderen Prognose als eine Highspeed-Strecke.
F1 Predictions AI identifiziert das wahrscheinliche Ergebnis, markiert potenzielle Überraschungskandidaten und schreibt die Begründung für jeden Tipp. Du kannst die gesamte Logikkette nachlesen – nicht nur das Ergebnis.
Nach der Veröffentlichung können Prognosen nicht mehr bearbeitet werden – dies wird auf Datenbankebene erzwungen. Wenn die Session startet, zählt das, was geschrieben wurde.
Die Anzeigetafel ist öffentlich. Immer.
Jede Prognose wird nach jedem Rennen an den offiziellen FIA-Ergebnissen gemessen. Die Genauigkeitswerte sind öffentlich und unverändert – dieselbe Anzeigetafel für jeden, kein Cherry-Picking.
Der vorhergesagte Rennsieger muss P1 belegen. Keine Teilpunkte, kein „knapp daneben“. Entweder der Sieger wurde korrekt vorhergesagt oder nicht.
Ein Gesamtgenauigkeitswert von 0,6 oder höher über die Top-3-Positionen. Die Wertung gewichtet die Genauigkeit der Position, nicht nur die Präsenz – P1 korrekt zählt mehr als P3.
Die Genauigkeit wird berechnet, sobald die offizielle Rennklassifizierung bestätigt ist. Ausfälle und Strafen nach dem Rennen spiegeln sich im Endergebnis wider.
Wir bearbeiten Prognosen nicht rückwirkend, nachdem die Ergebnisse bekannt sind. Wir lassen kein Rennen aus der Wertung, weil das Modell schlecht abgeschnitten hat. Jede Runde landet auf der Anzeigetafel.
Was F1 Predictions AI nicht kann.
Die F1 hat zu viele Variablen, als dass ein Modell immer richtig liegen könnte. F1 Predictions AI arbeitet mit verfügbaren Daten – hier ist das, was außerhalb dieses Bereichs liegt.
Technische Defekte – ein Auto, das mit 20 Sekunden Vorsprung führt, ist immer noch ein DNF-Risiko. Zuverlässigkeitsdaten sind intern bei den Teams und für externe Modelle unsichtbar.
Zwischenfälle in der ersten Runde – die Startposition zählt, aber ein Kontakt in Kurve 1 ist aus Timing-Daten nicht vorhersehbar.
Safety-Car-Timing – das Modell schätzt die SC-Wahrscheinlichkeit anhand der Streckenhistorie, aber nicht, in welcher Runde es passiert. Oft entscheidet das Timing über das Rennen.
Wetterumschwünge während des Rennens – Wetterdaten sind mit Unsicherheiten behaftet. Prognosen unter einem wechselhaften Himmel sind der schwächste Bereich des Modells.
Teamorder – ein Fahrer, der aufgefordert wird, die Position zu halten, wirkt langsamer als sein tatsächliches Tempo. Das Modell kann den Boxenfunk nicht hören.
Sieger-Tipps, Podium-Prognosen und die volle Begründung für jede Session.