RaceIQ

Das Kooperationsprojekt RaceIQ entwickelt eine multimodale Edge- und Cloud-Plattform für die zeitrichtige Rennsport-Analytik im Kundensport. Ziel ist es, verschiedene Datenströme – Fahrzeug-Telemetrie, Onboard-Video, sprachbasierte Debriefs und optionale Biometriedaten – millisekundengenau auf eine gemeinsame Zeitleiste zu synchronisieren. Auf Basis dieser Fusion werden direkt an der Rennstrecke erklärbare Handlungsempfehlungen für Fahrer und Ingenieure generiert, beispielsweise zu optimalen Reifenfenstern, Fahrstilanpassungen oder Setup-Änderungen. Eine dialogische KI und ein leichter digitaler Zwilling ermöglichen dabei die Abfrage von „Was-wäre-wenn“-Szenarien in natürlicher Sprache.

Der Umwelt-Campus Birkenfeld (Hochschule Trier) verantwortet in diesem Verbund die Entwicklung der robusten Edge-Recheneinheit, die den anspruchsvollen Bedingungen an der Rennstrecke standhält. Zu den Kernaufgaben gehören das Hardware-Design, die Implementierung einer hardwarenahen, hochpräzisen Zeitstempelung mittels GNSS und PTP, die Latenzoptimierung der Netzwerk- und Videopfade sowie die Entwicklung von Schnittstellen-Adaptern für Fahrzeugbusse und Logger. Damit schafft der Umwelt-Campus das zwingend notwendige technische und zeitdeterministische Fundament für die latenzkritische Echtzeit-Inferenz vor Ort.