Neues KI-Tool führt zu Siegen im Eishockey

Eishockey: Menschen blicken hier kaum durch, KI schon (Foto: Markus Kammermann, pixabay.com)

Waterloo (pte001/12.03.2024/06:00) - Künstliche Intelligenz (KI) hilft künftig Trainern, die eigenen Spieler taktisch und strategisch richtig einzusetzen, so Forscher der University of Waterloo ( https://uwaterloo.ca ). Demnach können Scouts, die auf der Sucher nach Talenten sind, die gleiche Software nutzen, um genau den Spieler zu finden, der in einer Mannschaft fehlt. Die Experten haben das Analyse-Tool zunächst für Eishockey ausgelegt - eine Sportart, in der Kanada zu den Besten der Welt zählt.

KI besser als der Mensch

Die Analyse von Spielen findet derzeit statt, indem Videomaterial von Menschen gesichtet wird, die sich mit Eishockey auskennen. Professionelle Eishockey-Teams, insbesondere in der National Hockey League (NHL), treffen auf der Grundlage dieser Analysen wichtige Entscheidungen über die Karriere von Spielern und die Strategien für die nächsten Spiele.

"Eine einzelne Person kann unmöglich alles mitbekommen, was in einem Spiel passiert. Unser Ziel ist es, die Videoaufnahmen effektiver auszuwerten", so Forscher David Clausi. Eishockeyspieler würden sich sehr schnell und nichtlinear bewegen. Abgesehen von den Nummern und Nachnamen auf den Trikots, die für die Kamera nicht immer sichtbar sind, gebe es eine Möglichkeit zur Identifizierung der Spieler. Das mache die Verfolgung und Analyse jedes Spielers sehr schwierig und anfällig für menschliche Fehler. Clausi und sein Team nutzen Deep-Learning-Techniken, um die Analyse der Spieler zu automatisieren und zu verbessern.

Training des Tools Bild für Bild

Das Team hat Videoclips von Spielen in der NHL Bild für Bild durchgesehen und die Teams, die Spieler und die Bewegungen selbiger auf dem Eis manuell mit Anmerkungen versehen. Die Fachleuten ließen diese Daten durch ein neuronales Deep-Learning-Netzwerk laufen, um dem System beizubringen, wie es ein Spiel beobachten, Informationen zusammenstellen und genaue Analysen sowie Vorhersagen erstellen kann. Bei Tests erzielte die so entwickelte Software hohe Genauigkeitsraten.

Die Trefferquote für die korrekte Verfolgung von Spielern lag bei 94,5 Prozent, 97 Prozent waren es bei der Identifizierung von Mannschaften und 83 Prozent bei der Identifizierung einzelner Spieler. "Trainer können unsere Software nutzen, um Spielstrategien zu entwickeln und Scouts können nach passenden Spielern suchen und Statistiker können Wege finden, um Mannschaften auf dem Feld zusätzliche Vorteile zu verschaffen", so Clausis John Zelek. Das Tool lasse sich auch an andere Mannschaftssportarten wie Fuß- und Handball anpassen.

(Ende)