IBM und der italienische Chassis-Spezialist Dallara haben am 30. April 2026 eine Zusammenarbeit bekanntgegeben, die aerodynamische Berechnungen im Rennsport grundlegend beschleunigen soll. Das physikbasierte KI-Modell GIST – kurz für einen neuronalen Operator, der echte Strömungsgesetze erlernt statt bloß Muster in Daten zu suchen – reduziert herkömmliche CFD-Simulationen (Computational Fluid Dynamics, rechnergestützte Strömungssimulation) von mehreren Stunden auf rund 10 Sekunden.
Physik statt Mustererkennung
Konventionelle CFD-Verfahren verlangen enorme Rechenkapazitäten: Ein einziger Simulationslauf für eine komplexe Fahrzeuggeometrie kann Stunden dauern. IBMs GIST-Modell unterscheidet sich von gängigen neuronalen Netzen dadurch, dass es auf Dallaras proprietären Simulationsdaten trainiert wurde und dabei tatsächliche aerodynamische Gesetzmäßigkeiten internalisiert – kein reines Kurvenanpassen.
In einem frühen Test an einer LMP2-ähnlichen Heckdiffusor-Geometrie lieferte das Modell Ergebnisse, die von klassischen CFD-Läufen kaum zu unterscheiden waren – und das in 10 Sekunden statt mehrerer Stunden. Für Ingenieure bedeutet das: Statt auf eine einzige Simulation zu warten, lassen sich in derselben Zeit Dutzende Varianten prüfen.
Dallara liefert Einheits-Chassis für IndyCar, Formel 2, Formel 3 und Super Formula und zeichnet außerdem für das Design der Cadillac V-LMDh- und BMW M-LMDh-Prototypen in der IMSA GTP sowie der FIA WEC verantwortlich. Schnellere Iterationszyklen wirken sich damit über mehrere Rennserien gleichzeitig aus – laut offiziellem Pressematerial soll der gesamte Entwicklungszyklus von Wochen auf Minuten schrumpfen.
Quantencomputing als nächster Schritt
Die Partnerschaft geht über aktuelle KI-Methoden hinaus. Als mittelfristiges Ziel gilt die Integration von Quantencomputing, um Simulationen weiter zu verfeinern und Probleme zu lösen, die selbst leistungsstarken klassischen Rechnern zu komplex sind. Einen konkreten Zeitplan oder eine technische Roadmap nannten beide Unternehmen bislang nicht; auch eine Validierung gegen reale Windkanal- oder Streckendaten steht noch aus.
IBM Research-Chef Alessandro Curioni betonte, die Fähigkeit, Ingenieuren mehr Varianten in kürzerer Zeit zu ermöglichen, sei entscheidend für Fahrzeuge der nächsten Generation – per IBM Research Blog.
Relevanz jenseits der Rennstrecke
Mittelfristig könnten die Erkenntnisse aus dem Motorsport in die Serienentwicklung einfließen: Schnellere aerodynamische Optimierung senkt Entwicklungskosten und verkürzt Markteinführungszeiten auch bei Straßenfahrzeugen. Für den DACH-Markt ist die direkte Herstellerbeteiligung gering – weder deutsche noch österreichische oder Schweizer OEM sind Hauptakteure in diesem Projekt –, doch die zugrunde liegende Technologie dürfte langfristig die gesamte Fahrzeugentwicklung prägen.
