KI im Sport: Die wichtigsten Anwendungsfälle, Beispiele aus der Praxis und Herausforderungen bei der Einführung
15. November 2023
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Sport trägt dazu bei, die Leistung und Sicherheit von Sportlern zu erhöhen, die Spielplanung zu verbessern und das Engagement der Fans zu fördern.
Entdecken Sie, wie KI-Experten diese Technologie zum Nutzen von Trainern, Teammanagern, Spielern und Medienvertretern in einer Vielzahl von Anwendungsfällen einsetzen können. Darüber hinaus werden Beispiele aus der Praxis, Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Sportbranche vorgestellt.
KI im Sport: Markttrends und -statistiken
CAGR des Marktes für KI im Sport von 2020 bis 2030
Allied Market Research
die potenzielle Steigerung der Teamleistung durch den Einsatz von KI im Sport
Forschung und Märkte
der Befragten sehen in der technischen Sportvergrößerung eine wichtige Marktkraft
PwC
Künstliche Intelligenz kann die Karriere eines Sportlers von Anfang an beeinflussen. Konkret wird KI-gestützte Software eingesetzt, um historische Daten über die Leistungen von Spielern zu verarbeiten und ihr Potenzial und ihren Marktwert vorherzusagen, bevor ein Sportverein beschließt, in sie zu investieren.
Die Einführung von Tools, die auf künstlicher Intelligenz basieren, kann auch den Spielern zugute kommen, da sie jegliche Voreingenommenheit bei der Rekrutierung verringern und dabei helfen, verborgene Talente zu finden, selbst in Ländern, in denen eine bestimmte Sportart nicht besonders verbreitet ist.
Coaching
Leistungsanalyse und Prognosemodellierung können einen noch größeren Einfluss auf die Entwicklung von Trainingsprogrammen und Spieltaktiken der Sportler haben. Mit Hilfe von tragbaren Sensoren und KI-gesteuerten Kameras ist es möglich, eine Vielzahl von Daten zu sammeln, darunter Pässe, erzielte Tore, Abpraller, Bewegungsgeschwindigkeit der Spieler, Ballflugbahnen und Schussgenauigkeit.
Diese Informationen werden dann von KI-Systemen verarbeitet, um nützliche Erkenntnisse für Trainer zu gewinnen. Gleichzeitig kann das maschinelle Lernen auch dazu genutzt werden, die Spielmuster der Gegner zu erkennen und ihre Stärken und Schwächen herauszufinden.
Gesundheitswesen
Die analytischen und prädiktiven Fähigkeiten der KI finden auch in der medizinischen Diagnostik Anwendung, und die Gesundheit ist ein grundlegender Faktor für die Leistung und das Wohlbefinden von Sportlern. KI-gestützte Systeme können physiologische und biochemische Parameter wie den Blutdruck oder die Symmetrie der Gliedmaßen untersuchen, um den Zustand eines Spielers zu beurteilen, Verletzungen oder gesundheitliche Probleme zu erkennen und geeignete Therapien für eine schnellere Genesung auszuwählen.
Die Erfassung von Informationen durch verschiedene Sensoren ist für solche Analysen unerlässlich. Die absoluten Protagonisten in dieser Hinsicht sind Gesundheits-Wearables dank ihrer Tragbarkeit und zunehmend niedrigen Kosten, die sie nicht nur bei Profisportlern, sondern auch bei Amateuren immer beliebter machen.
AI-Schiedsrichter
Video-Schiedsrichterassistenzsysteme (VAR) werden seit Jahren im Fußball eingesetzt, um den menschlichen Schiedsrichtern Highlights in Zeitlupe zu zeigen, aber sie verlangsamen das Spiel. Glücklicherweise gehen die neuesten Algorithmen dieses Problem an, indem sie diese Hilfsmittel schneller und genauer bei der Erkennung von Spielverstößen machen.
Ähnliche Lösungen wurden im Fußball zur Erkennung von Abseits und Handballverstößen, im Tennis zur Automatisierung von Linienansagen, im Eiskunstlauf und Kunstturnen zur Erfassung von Wertungsdaten und in vielen anderen Sportarten zur Erkennung verschiedener Arten von Fehlverhalten eingesetzt.
Rundfunk und Journalismus
Künstliche Intelligenz wird voraussichtlich die Sportberichterstattung beeinflussen. Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen können Fernsehsender zahlreiche Videobearbeitungsvorgänge automatisieren, z. B. Kamerafahrten und das Heranzoomen von wichtigen Aktionen auf dem Spielfeld. Die vollautomatische Sportproduktion ist bereits fast vergleichbar mit professionell geschnittenen Videos.
Dank der jüngsten Innovationen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hält die Automatisierung auch im Sportjournalismus Einzug. Die Presse verlässt sich auf generative KI, um Kurznachrichten für Hunderte von Spielen zu erstellen. Auf diese Weise können Medienorganisationen mit weniger Ressourcen über viel mehr Ereignisse berichten.
Fan-Erlebnis
Bei Sportereignissen kann die KI den Fans in Echtzeit Untertitel in verschiedenen Sprachen auf der Grundlage ihrer Nationalität oder zusätzliche Statistiken und Erkenntnisse liefern, um ihr Erlebnis zu bereichern.
Darüber hinaus ermöglicht künstliche Intelligenz den Vereinen und Sportveranstaltern, über Chatbots und andere intelligente Assistenten einen besseren Kundensupport anzubieten. Diese Tools werden bereits von vielen Sportteams und -ligen wie der NHL und der NBA eingesetzt, um Fanfragen zu Tickets, Parkplätzen und anderen organisatorischen Fragen zu beantworten.
Marketingstrategien
Ein großartiges Nutzererlebnis mit künstlicher Intelligenz zu bieten, ist eine der besten Möglichkeiten, Ihr Publikum zu erweitern und damit die Werbeprovisionen zu maximieren. KI kann jedoch auch die Marketingeffektivität mit fortschrittlichem Targeting auf der Grundlage von Fan-Demografien, einschließlich Medienkonsumverhalten, persönlichen Interessen und Einkaufsgewohnheiten, verbessern.
Darüber hinaus ermöglichen Algorithmen des maschinellen Lernens es den Sendeanstalten, die Höhepunkte eines Spiels zu bestimmen, indem sie die Aktionen der Spieler und die emotionalen Reaktionen der Fans mit einbeziehen. Solche Erkenntnisse sind für Werbetreibende von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, Werbespots zu timen und die Aufmerksamkeit ihrer Zuschauer besser zu gewinnen.
Wetten
Sportwettenanbieter haben schon lange ein Auge auf die Vorhersagefähigkeiten des maschinellen Lernens geworfen. So sehr, dass Hightech-Unternehmen wie Sportlogiq begonnen haben, analytische Daten an Buchmacher in den Vereinigten Staaten zu verkaufen, um ihnen bei der Festlegung der Wettquoten zu helfen.
Für verlässliche Prognosen sind jedoch riesige Mengen an Informationen erforderlich, darunter historische Daten zu Einzel- und Mannschaftsleistungen, Spielorten, Spielergebnissen, Wetterbedingungen und so weiter. Viele dieser Details sind nicht öffentlich, sondern liegen in den Händen von Sportvereinen. Der zunehmende Einsatz von KI bei Wetten führt daher zu einer Intensivierung des Datenhandels zwischen verschiedenen sportbezogenen Organisationen.
Einführung einer maßgeschneiderten KI-Lösung unter Anleitung von Itransition
Praktische Beispiele für KI im Sport
NBA Global Scout Anwendung
Die mit künstlicher Intelligenz ausgestattete App NBA Global Scout dient einem doppelten Zweck. Zum einen kann sie die von den Nutzern hochgeladenen Videos analysieren und ihnen helfen, ihre Fähigkeiten (einschließlich Spannweite, vertikaler Sprung und Schusskraft) bei der Durchführung bestimmter Übungen selbst einzuschätzen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Zweitens ermöglicht die Trainingsplattform Spielern auf der ganzen Welt, ihr Talent zu präsentieren und möglicherweise in die NBA aufgenommen zu werden, und ergänzt so die ressourcenintensiven Rekrutierungskampagnen.
Catapult One Smartwesten
Einige Fußballmannschaften in der englischen Premier League haben damit begonnen, GPS-Westen von Catapult zur Überwachung der Sportler während des Trainings und der Spiele einzusetzen. Diese intelligenten Wearables können verschiedene Metriken wie Distanz, Sprints und Geschwindigkeit messen, um den Trainern zu helfen, die Teamauswahl und die Arbeitsbelastung der Spieler zu optimieren und gleichzeitig Übertraining und Verletzungsrisiken zu minimieren. Die dazugehörige KI-gestützte Anwendung kann Sportler auch über Heatmaps verfolgen, um zu beurteilen, ob ihr Spiel mit den taktischen Zielen des Teams übereinstimmt.
IBM Power Index & Match Insights
Die fortschrittlichen Datenanalyselösungen von IBM, die sowohl in Wimbledon als auch bei den US Open zum Einsatz kamen, nutzen KI, um das Momentum der Spieler zu bewerten und Ergebnisse auf der Grundlage erklärbarer Siegfaktoren vorherzusagen. Dazu gehören das bisherige Sieg-Niederlage-Verhältnis und die Gewinnspanne, die Rangdifferenz, der Platzbelag und der Verletzungsstatus, ergänzt durch die Stimmung der Fans, die über die Verarbeitung natürlicher Sprache in den sozialen Medien erfasst wird. Dieselbe NLP-Technologie wird dann verwendet, um selbst Faktenblätter zu erstellen und diese Erkenntnisse mit der Fangemeinde zu teilen.
Punktesystem der Turnweltmeisterschaften
Bei den Weltmeisterschaften im Kunstturnen setzte die IFG ein von Fujitsu entwickeltes, auf Deep Learning basierendes System ein, das die Bewegungen der Athleten dank mehrerer Lasersensoren und Computer-Vision-Technologie verfolgen kann. Die Lösung visualisiert die Leistungen der Turnerinnen und Turner über 3D-Modelle und extrahiert wichtige Wertungsdaten, um die Entscheidungsfindung der Kampfrichter zu verbessern. Um die Genauigkeit weiter zu verbessern, wurde das System vor dem Wettkampf mit digitalen Scans der einzelnen Athleten "trainiert".
Die Vorteile der KI im Sport
Überlegungen zur Einführung von KI und Tipps für Sportunternehmen
Angesichts der komplexen Architekturen sportorientierter KI-Lösungen und ihrer Abhängigkeit von Daten stehen Unternehmen, die diese Technologie implementieren, vor einer Reihe von Herausforderungen bei der Einführung.
Integration
Ausgaben
KI-Algorithmen sind das Gehirn eines Sportdaten-Analysesystems. Eine typische KI-Lösung basiert auf einer mehrschichtigen Architektur, die auch IoT-Sensoren (Kameras, Wearables usw.) zur Erfassung visueller und physiologischer Daten, eine Netzwerkschicht zur Übertragung dieser Informationen und eine Integrationsschicht zur Aggregation und Speicherung der Datensätze für die Analyse umfasst.
Alle diese Elemente können sich auf verschiedene Kommunikationsprotokolle und -technologien stützen, um Daten auszutauschen und typischerweise verschiedene Datentypen und -formate zu verarbeiten (einschließlich laufender Datenströme, die in Echtzeit erfasst werden). Wenn diese Komponenten nicht effizient interagieren, werden die daraus resultierenden Analysen ungenau sein.
Empfehlungen
Die Kommunikation zwischen IoT-Geräten und der Datenanalytik-Plattform kann durch die Konfiguration von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglicht werden. Sie können Cloud-Plattformen wie Amazon API Gateway, Cloud Data Fusion API oder Azure API Management nutzen, um diesen Prozess zu erleichtern. Um mehrere Kommunikationsprotokolle zu konvertieren, müssen Sie jedoch möglicherweise Datenvirtualisierungstechniken verwenden oder eine Middleware-Architektur, wie z. B. einen ESB, erstellen.
Außerdem sollten Sie heterogene Daten aus verschiedenen Quellen über ETL-Pipelines integrieren (erwägen Sie den Einsatz von AWS Glue, Azure Data Factory oder anderen Cloud-Datenintegrations-Tools) und in einem Datenspeicher konsolidieren, der als einzige Quelle der Wahrheit fungiert. In diesem Zusammenhang können Sie sich für Zeitseriendatenbanken entscheiden, da diese Datenströme verarbeiten können, oder für NoSQL-Datenbanken und Data Lakes, da diese flexibel sind.
Überanpassung und Verallgemeinerung
Ausgaben
Nach der Verarbeitung großer Datensätze erstellen KI-Algorithmen Modelle, die darauf trainiert sind, Muster oder Beziehungen zwischen Datenpunkten zu erkennen, die für Analyse- und Prognosezwecke genutzt werden können. Ein häufiges Problem, mit dem Sie konfrontiert werden können, ist jedoch die sogenannte Überanpassung, d. h. wenn ein KI-Modell mit Trainingsdaten gut funktioniert, aber Schwierigkeiten hat, sich auf verschiedene Spielszenarien oder neue Spieler zu verallgemeinern.
Empfehlungen
Die Vermeidung einer Überanpassung und die Sicherstellung der Robustheit des Modells sind entscheidend für effektive Sportanwendungen. Sie können dies verhindern, indem Sie die Trainingsdaten für die Kreuzvalidierung in mehrere Teilmengen aufteilen und die Menge der vom Modell berücksichtigten Merkmale reduzieren, indem Sie nur die relevantesten Attribute auswählen. Dadurch wird das Modell flexibler.
Widerstand gegen den Wandel
Ausgaben
Einige Athleten und Trainer können sich dagegen sträuben, dass künstliche Intelligenz Entscheidungen trifft, die ihre Arbeit und Karriere betreffen. Gleichzeitig sind Führungskräfte möglicherweise nicht bereit, Investitionsrisiken für den Einsatz von KI einzugehen.
Empfehlungen
Verfolgen Sie eine wirksame Kommunikationsstrategie, um Innovation und digitale Kompetenz zu fördern und gleichzeitig Sportfachleute über die Vorteile von KI für die Branche aufzuklären. Was die Zustimmung der obersten Führungsebene betrifft, sollten Sie eine schrittweise KI-Implementierung in Erwägung ziehen, beginnend mit angemessenen Investitionen in kleine Anwendungsfälle, um schnelle Ergebnisse zu erzielen und die Interessengruppen zu überzeugen.
Einhaltung der Vorschriften
Ausgaben
Sportanalysen und Datenhandel für Wettzwecke können den Vereinen und Sendern immense finanzielle Vorteile bringen. So hat beispielsweise die NCAA einen Zehnjahresvertrag mit einem britischen IT-Unternehmen über die Sammlung und den Verkauf von Sportdaten an Medienunternehmen abgeschlossen.
Dies kollidiert jedoch mit verschiedenen Versuchen, Sportdaten gesetzlich zu regeln, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Sicherheit von Daten über das Gesundheitswesen von Sportlern. In diesem Zusammenhang legt die Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) Anforderungen für die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten fest.
Empfehlungen
Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Lösung in Übereinstimmung mit den wichtigsten Datenverwaltungsstandards und -vorschriften für die Sportbranche entwickelt und verwendet wird. So wurde beispielsweise in der DSGVO der Grundsatz der Datenminimierung festgelegt, der die Verwendung von Daten auf der Grundlage von Relevanz und Notwendigkeit einschränkt. Außerdem verbietet Artikel 22 Entscheidungen, die ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung basieren, wenn sie erhebliche Auswirkungen auf eine Person, einschließlich der Karriere eines Sportlers, haben.
Darüber hinaus sollten Sie Ihre Software, die zugehörigen IoT-Sensoren und Datenbestände mit einer Vielzahl von Cybersicherheitsfunktionen (Datenverschlüsselung, IoT-Geräteauthentifizierung, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung usw.) schützen, um Verstöße und Datenlecks zu verhindern.
Mit KI den Sport neu erfinden
Obwohl Technologie und Wissenschaft den Sport von Anfang an beeinflusst haben, haben KI und Big Data diesen Trend in den letzten Jahren noch verstärkt. Heute spielen Algorithmen eine Schlüsselrolle im gesamten Lebenszyklus des Sports, von der Rekrutierung und dem Training der Athleten bis zur Leistungsanalyse, vom Zuschauererlebnis bis zu Medien und Management. Andererseits kann die datengesteuerte Natur der KI mit der zunehmend strengeren Gesetzgebung kollidieren und den Einsatz komplexer, miteinander verbundener Technologie-Ökosysteme erfordern, um Echtzeitanalysen zu ermöglichen. Um die Einführung von KI-Lösungen für den Sport zu rationalisieren, sollten Sie sich auf die fachkundige Beratung von Itransition verlassen.
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FAQ
Setzt die FIFA künstliche Intelligenz ein?
Die FIFA hat die halbautomatische Abseitstechnologie (SAOT) eingeführt, die sich auf KI-gestützte Computer Vision stützt, um Spieler und Ball zu verfolgen. Das System wurde auch bei der Weltmeisterschaft 2022 eingesetzt.
Wann wurde KI im Sport eingeführt?
Sportorganisationen haben vor etwa zwei Jahrzehnten begonnen, das Potenzial von KI, Datenwissenschaft und Datenanalyse aktiv zu erforschen, auch ausgelöst durch die berühmte Fallstudie "Moneyball". In den letzten Jahren ist die Rolle der KI jedoch stärker in den Vordergrund getreten, was durch den zunehmenden Zugang zu Daten, die steigende Rechenleistung und den Aufstieg des maschinellen Lernens begünstigt wurde.
Wurde bei den Olympischen Spielen KI-Technologie eingesetzt?
Deloitte hob hervor, dass die Olympischen Sommerspiele 2020 in Tokio durch den allgegenwärtigen Einsatz von KI in einer Vielzahl von Bereichen gekennzeichnet sind, darunter Roboter, Drohnen, tragbare Sensoren, mit Computer Vision betriebene Kameras und auf maschinelles Lernen gestützte Sportanalysen. Sogar der Titelsong für die Olympischen Spiele wurde mithilfe von künstlicher Intelligenz erstellt.
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