Der Audi DeepRacer Cup 2026 lässt Teilnehmer ab 14 Jahren ein autonomes Modellauto per Reinforcement Learning trainieren und im virtuellen Rennen gegeneinander schicken. Hinter dem spielerischen Wettbewerb steckt ein handfestes Ziel: praktische KI-Kompetenz, die der EU AI Act seit Februar 2025 von jedem Unternehmen verlangt. Das Finale am 5. Dezember in Heilbronn vergibt als Hauptpreis zwei Formel-1-Tickets.
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Ein Modellauto im Maßstab 1:18 dreht beim Audi DeepRacer Cup seine Runden, ohne dass jemand lenkt. Die Teams optimieren ihr Fahrzeug allein über eine Belohnungsfunktion, bis das Auto die schnellste Linie selbst findet. Aus dem Rennspaß wird ein Trainingslager für die Fähigkeit, die vielen Unternehmen am dringendsten fehlt.
Das Wichtigste in Kürze
- Beim Audi DeepRacer Cup 2026 trainieren Teilnehmende ab 14 Jahren ein autonomes Modellauto mit Reinforcement Learning.
- Veranstalter sind XL2 (ein Gemeinschaftsunternehmen von Audi und Capgemini), Audi Sport, AWS und die FH St. Pölten. Anmeldeschluss ist der 31. Oktober 2026.
- Das Live-Finale läuft am 5. Dezember 2026 in Heilbronn, der Hauptpreis sind zwei Formel-1-Tickets.
- Der Wettbewerb zahlt auf die KI-Kompetenzpflicht des EU AI Act ein, die seit dem 2. Februar 2025 für alle Unternehmen gilt.
Was steckt hinter dem Audi DeepRacer Cup?
Der Wettbewerb geht in die dritte Auflage und verbindet einen Einstieg in Künstliche Intelligenz mit dem Reiz des Motorsports.[1] Auf der Plattform AWS DeepRacer bauen die Teams ein KI-Modell für ein autonomes Rennfahrzeug, trainieren es im Qualifying virtuell und treten dann gegeneinander an. Offen ist der Cup für alle mit technischem Hintergrund oder Interesse, von Schülern über Auszubildende und Studierende bis zu Profis. Ausgerichtet wird er von XL2, dem Gemeinschaftsunternehmen von Audi und Capgemini, gemeinsam mit Audi Sport, AWS und der FH St. Pölten.
Wie lernt ein Modellauto das Rennfahren?
Der Kern ist Reinforcement Learning, also Lernen durch Versuch und Irrtum. Ein Algorithmus steuert das Auto in einer Simulation und bekommt für jede Aktion eine Belohnung oder einen Malus, etwa Punkte fürs Halten der Ideallinie und Abzug fürs Verlassen der Strecke. Über Millionen Durchläufe schärft das Modell seine Strategie, bis die trainierte Fahrpolitik auf der Kamera und dem Rechner des Fahrzeugs selbst läuft. Genau diese Denkweise steckt auch hinter der realen Entwicklung autonomer Systeme. Am Modellauto lässt sie sich in Stunden begreifen statt in Semestern. Der spielerische Zugang trifft einen wunden Punkt der betrieblichen KI-Kompetenzlücke.
Ein Modellauto, das die Ideallinie durch Belohnung findet, erklärt Reinforcement Learning besser als jede Folienschlacht. Echte KI-Kompetenz entsteht am trainierten Modell, nicht im Seminarraum.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was heißt das für Unternehmen im DACH-Raum?
Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Artikel 4 des EU AI Act von jedem Anbieter und Betreiber, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz im Personal zu fördern.[2] Bußgelder gibt es dafür bislang nicht, doch Marktaufsichten dürfen die Kompetenzpflicht in Verfahren einbeziehen. Der Handlungsdruck ist real: Zwar setzen viele Mittelständler KI ein, in den Regelbetrieb integriert hat sie aber nur eine Minderheit. Ein niedrigschwelliger Wettbewerb wie der DeepRacer Cup ist deshalb mehr als Employer Branding und liefert eine konkrete Weiterbildungsroute.
Für Entscheider lohnt der Blick auf drei Hebel:
- Beschäftigte in praktische KI-Formate schicken statt in reine Vortragsreihen.
- Die Zuständigkeit für KI-Kompetenz klar im Unternehmen verankern.
- Die Transparenzpflichten des AI Act früh in die eigenen Prozesse ziehen.
Praxis statt Theorie: Eine Anmeldung bis zum 31. Oktober bringt im schlechtesten Fall geübte Hände am eigenen KI-Werkzeug, im besten Fall zwei Tickets zur Formel 1. Beides schlägt die nächste Folienschlacht.
Quellen
[1] Audi AG: „DeepRacer Cup 2026: Künstliche Intelligenz trifft Motorsport“
[2] Amtsblatt der Europäischen Union: Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 4
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