Die EM 2024 ist wertvoller Datenlieferant für KI-Forscher

Das Forschungsteam um Professor Daniel Link von der Technischen Universität München (TUM) analysiert die Spieldaten der EM 2024 mithilfe von Machine Learning. Ihr Ziel ist es, komplexe taktische Konstrukte wie Pressing oder Gegenpressing mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu erkennen und abzuschätzen, in welchen Situationen welche Spielweise erfolgreich ist.

Das Team nutzt dabei drei verschiedene Datenquellen. Sie erfassen die Spielergebnisse wie Pässe, Torschüsse oder Zweikämpfe manuell durch Datenlogger. Außerdem kommen optische Verfahren zum Einsatz: Mehrere Kameras erfassen das Spielfeld und erkennen die Bewegungen der Spieler und des Balls im Videobild. Zusätzlich ist bei der EM 2024 der Ball selbst mit einem Sensor versehen.

Mehrere Datenquellen für KI-Sport-Analyse

Die Mischung von KI und Sport ist für Link besonders reizvoll. "KI ist insbesondere geeignet, um komplexe Klassifikationsprobleme zu lösen. Der Sport ist ein ausgesprochen interessantes Anwendungsfeld, weil hier menschliches Verhalten in einer natürlichen, höchst kompetitiven, aber gleichzeitig durch das Regelwerk komplexitätsreduzierten Raum untersucht wird", so Link.

Eine Vorhersage der Spielergebnisse wie beim ChatGPT EM-Orakel steht nicht im Pflichtenheft der Forschungsgruppe. Nach Meinung der Forscher bleibt Fußball immer unberechenbar und von Zufallselementen bestimmt. Die wissenschaftliche Analyse von Spieldaten ermöglicht es, Leistungsindikatoren wie Laufleistung, Passquoten und Zweikampfstatistiken zu bewerten. "Daten helfen, einzelne Aspekte besser zu verstehen und Trainingsbelastungen zu steuern. Wir stehen erst am Anfang, wenn es darum geht, diese Daten umfassend zu nutzen", ist Link überzeugt.

(usz)