Daten und KI im Sport
von John Gale
Die zunehmende Nutzung von Daten und KI im Sport hat zu Kontroversen über VAR im Fußball geführt und war in letzter Zeit Gegenstand vieler Debatten, wie auch immer viele Athleten aller Sportarten – und Funktionäre – künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt haben, um ihre Fähigkeiten zu verbessern Leistung, auf verschiedene Weise.
Da Sportwissenschaft und Wearables wie Fitbit auf dem Sportmarkt im Überfluss vorhanden sind, beginnt KI eine Schlüsselrolle dabei zu spielen, dass diese Geräte ein „quantifiziertes Selbst“ liefern können – nützliche Statistiken, die aus Leistungsmessungen abgeleitet werden, die es Sportlern ermöglichen, ihr Training und damit ihr Training zu verbessern Leistung.
Verbesserung der Form und der Verwendung
von Wearables
Oft brauchen Athleten einen Trainer, der ihnen Anweisungen gibt, wie sie ihre Form verbessern können, und um Fehler und Ineffizienzen zu erkennen, während sie sich ein Spiel ansehen. Coaches setzen typischerweise Vorgaben und Ziele, indem sie Urteile auf der Grundlage dessen treffen, was sie sehen können. Wearables können Trainern durch Messwerte aufschlussreiche Daten zu zuvor nicht erkennbaren Metriken wie Herzfrequenz und Bewegung liefern.
Wearables enthalten elektronische Sensoren wie Beschleunigungsmesser oder Gyroskope, die kontinuierliche Bewegungsinformationen liefern, die Variationen zeigen, wenn verschiedene Ereignisse eintreten. Beispielsweise liest ein am Handgelenk getragenes Gerät unterschiedliche Bewegungsmuster für einen Vorhandschlag im Tennis im Vergleich zu einem Rückhandäquivalent.
KI als Vermittler in Sport
Wenn Technologie ein Reformer ist, dann ist Künstliche Intelligenz ein Vermittler. Nicht alles auf der Welt kann quantifiziert werden, und wenn es etwas gibt, das quantifiziert werden kann, kann es durch Datenanalyse und KI präzise vorhergesagt werden. Die Welt des Sports hat zahlreiche und quantifizierbare Ergebnisse, die sie perfekt für die Anwendung der künstlichen Intelligenz gemacht haben.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in den Sportbereich
Dies ist in den letzten Jahren zu einem alltäglichen Anblick geworden. Und angesichts all der Möglichkeiten und positiven Auswirkungen, die es durch seine Fähigkeiten gebracht hat, wird es weiterhin in den Bereich des Sports vordringen.
Hilfe in Echtzeit
Unternehmen nutzen KI-Technologien wie Predictive Analytics, um das Ergebnis von WM-Turnieren vorherzusagen. Beim Cricket werden beispielsweise verbesserte Techniken verwendet, um die Bowlinggeschwindigkeit und die Nähe des Kontakts des Balls mit dem Schläger zu verfolgen. Die Daten werden übertragen und aus dem Werkzeug akkumuliert, das in die verwendeten Materialien wie Metriken eingearbeitet ist. Die Parameter der Ballgeschwindigkeit, ein Diagramm mit den Lieferabmessungen werden angezeigt.
KI-Anwendungen im Sport: Scouting und Rekrutierung
Sportmannschaften nutzen heutzutage die individuellen Daten des Spielers, um sein Potenzial zu erkennen. Es umfasst nicht nur seine Läufe, Tore oder Pässe, sondern auch komplexere Metriken, die Teams berücksichtigen. Menschen sind jedoch darauf beschränkt, diese großen Datenmengen genau aufzuzeichnen.
Big Data und KI nehmen im Sport zus
KI im Sport hat die Eingabe dieser Big Data geschafft und eine erfolgreiche Zukunft versprochen, weil dieses Verfahren der Erfassung und Messung der Metriken sehr einfach und zuverlässiger geworden ist. KI hat die Fähigkeit, große aktuelle und historische Daten zu speichern, auf deren Grundlage die Zukunft vorhergesagt werden kann. Darüber hinaus kann es auch verwendet werden, um den Marktwert eines Spielers zu ermitteln, um die richtigen Angebote zu machen.
Trainings- und Leistungsanalyse
Um in jeder Sportart gute Leistungen zu erbringen, müssen die Trainer und das Sportteam eine große Anzahl individueller und kollektiver Daten analysieren. Dies hilft ihnen, die Bereiche zu identifizieren, in denen der Spieler sich auszeichnet und wo er hinterherhinkt. Die Metriken der Spieler variieren je nach ihrer Rolle im Team. Die Spiele sind jetzt quantifizierbar geworden, was impliziert, dass sie jetzt messbar sind. Künstliche Intelligenz korreliert somit qualitative und quantitative Maße, die den Gesamtwert von Spielern vorhersagen. KI kann auch verwendet werden, um verschiedene Taktiken der Gegner mit ihren Stärken und Schwächen zu identifizieren, was den Trainern hilft, entsprechend ihrer Gegnereinschätzung zu planen.
Training & Coaching
Mit dem Aufkommen neuer Technologien haben sich auch die Trainings- und Coachingaspekte wie Spielleistungsanalyse, Vorbereitung des Teams auf den Wettbewerb, Gesundheitsuntersuchung der Spieler usw. schnell verändert. Die KI-Sportanwendung enthält eine große Anzahl von Daten über das Training und die Leistung des Spielers, integriert mit den Informationen und dem Wissen verschiedener Trainer und verschiedener Experten, die dem Spieler helfen, an seinen aktuellen Sporttechniken zu arbeiten und sie professioneller zu machen. Die Informationen und das Wissen der verschiedenen Sportwissenschaftler werden in KI-Sportanwendungen hochgeladen. Dann werden diese Informationen im Training und in der Ausbildung der Athleten verwendet, was zu einer besseren Leistung führt.
Bewertungen: VAR und virtuelle Schiedsrichter
In Sportarten wie Cricket, Tennis oder Fußball werden bereits DRS (Decision Review System) und VAR (Video Assistant Referee) eingesetzt. Diese basieren auf Zeitlupen-Wiederholungen. Das Aufkommen der Technologie hat Fortschritte bei Kameras gebracht, da sie jetzt in KI-Software integriert sind. Diese Technologie verwendet Computervisualisierung für Geschwindigkeitsanalysen, Platzierungen, Ballbewegungen usw. Dies hat den Schiedsrichter beim Treffen kritischer Entscheidungen entlastet, und die Schiedsrichter können sich auf die Analyse der Spieler auf dem Spielfeld konzentrieren.
KI-Assistenztrainer
Die Maschine hier wird alle entscheidenden Entscheidungen treffen, und die Trainer werden die Entscheidung nur mitteilen und für ihre Durchsetzung sorgen. Die Entwickler arbeiten auch daran, Funktionen wie realistische menschliche Kommunikation und zusätzliche Emotionen hinzuzufügen, um in naher Zukunft die Notwendigkeit des Coachs bei der Entscheidungskommunikation vollständig zu beseitigen. Der Einsatz neuer Technologien kann hilfreich sein, um strategische Erkenntnisse, die zuvor nicht betrachtet und erreicht wurden, zu enthüllen, und aufgrund dieser strategischen Erkenntnisse kann ein Team die gewünschten Ziele erreichen.
Benutzerdefinierte Unternehmensanwendung
Jedes Team arbeitet daran, sein Spiel noch weiter zu verbessern, was tiefere Einblicke erfordert. Die Fans werden immer anspruchsvoller, da sie ein personalisierteres Erlebnis und funktionale Konnektivität wünschen. KI kann all diese Anforderungen kanalisieren. Die KI-Technologie wächst schneller und ist zu einem wesentlichen Bestandteil der Sportindustrie geworden, da sie die Leistung der Spieler verbessert, Lernmethoden verbessert, die Möglichkeit bietet, die Spiele zu gewinnen, den Sportbetrieb zu verwalten, die Fans zu bedienen und zu halten, wichtige Erkenntnisse zu generieren und darauf zu reagieren, Identifizierung von Talenten usw. Diese neue KI-Technologie wird eine breite Palette von Vorteilen mit unerwarteten Ergebnissen und unvorstellbaren Ergebnissen bieten. Das Sportteam mit KI-Technologie wird Out-of-the-Box-Performance absolut machen.
KI, Software und maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen – ein Bereich der KI – kann dabei helfen. Durch maschinelles Lernen kann Software aus eingehenden Messwerten lernen und Faktoren identifizieren, die die Messungen beeinflussen. Auf diese Weise kann die Software entscheiden, welche Ereignisse bei bestimmten Messungen auftreten, und mit der Zeit mit mehr Daten besser werden. Beispielsweise kann maschinelles Lernen bei Tennisdaten ähnliche Bewegungsmuster erkennen und ähnliche Daten gruppieren – im Grunde erstellt es selbst Bewegungsklassifikationen für Ereignisse wie Aufschläge und Schüsse.
Mit KI können wir riesige Mengen an statistischen Daten mit weniger Aufwand als je zuvor verarbeiten – und sogar Faktoren identifizieren, die die sportliche Leistung beeinflussen, die für uns Menschen unmöglich zu erkennen sind. Obwohl maschinelles Lernen effektiv sein kann, bringt es seine eigenen Herausforderungen mit sich.
