Az elmúlt évtized technológiai fejlődése forradalmasította a sportközvetítéseket, lehetővé téve a kiegészítő grafikák széles körű integrálását, amelyek segítik a nézőket a versenyszituációk jobb megértésében. A Formula 1 az adatvezérelt sportok között élen jár a technológiai újításaival. A sportágban alkalmazott mesterséges intelligencia és prediktív modellezés különösen fontos szerepet játszik az élő közvetítések során, amelyek így még izgalmasabbá és érthetőbbé válnak a nézők számára. Egy jó példa erre a 2018-ban bevezetett „Csata Előrejelzés” funkció, amely előrejelzi a versenyzők közötti csaták lehetséges kimenetelét. E szakdolgozat a Formula 1 élőközvetítéseiben alkalmazott mesterséges intelligencia alapú prediktív infografikák közül a Csata Előrejelzés elemzésével foglalkozik, különös tekintettel a predikciókat megalapozó modellek rekreációjára és validálására. A munka során létrehoztunk és teszteltünk olyan modelleket, amelyek hasonló pontossággal képesek előrejelzéseket generálni, mint az élő közvetítésekben használt rendszerek. A kutatás az adatelemzés, idősoros elemzés és a mesterséges intelligencia technikáit alkalmazta, melyeket Python programozási nyelven, többek között a numpy, matplotlib és scikit-learn, xgboost csomagok segítségével valósítottunk meg. Az adatok beszerzésére a FastF1, opencv és pytesseract eszközöket használtuk. A dolgozat így nem csak az adatvezérelt sportközvetítés elméleti alapjait tárgyalja, hanem konkrét módszertani lépéseket is kínál a hasonló technológiák alkalmazásához. A modellek validálása során kiemelt figyelmet fordítottunk arra, hogy a predikciók megbízhatóságát és relevanciáját a valós versenykörülmények között is teszteljük.