Die deutsche Fußballnationalmannschaft der Männer im Jahr 2012. Diese Mannschaft gewann später den WM-Titel 2014. Wikipedia Creative Commons
Die Sportanalyse kann dank der Datenverarbeitungssoftware für künstliche Intelligenz erheblich verbessert werden, dies bedeutet jedoch nicht, dass sie perfekt ist.
Die deutschen Forscher, die vorausgesagt hatten, dass entweder Spanien oder Deutschland die Weltmeisterschaft gewinnen würden, sahen zu, wie ihre zweite Wahl während eines spannenden Spiels gegen Südkorea aus der Weltmeisterschaft ausschied.
In einem von Andreas Groll an der Technischen Universität Dortmund in Deutschland geleiteten Artikel wurden maschinelles Lernen und statistische Analysen durchgeführt, um herauszufinden, wer bei der Weltmeisterschaft 2018 in Russland als Sieger hervorgehen würde.
Wie bereits berichtet von Interessante Technik | wissenschaft-x.com , wählten die Forscher Spanien als wahrscheinlichster Gewinner mit a 17,8% Erfolgswahrscheinlichkeit und a 73% Chance auf das Viertelfinale. Die Forscher fügten jedoch hinzu, dass wenn Deutschland Wenn die Gruppenphase des Wettbewerbs geklärt würde, würden sich die Chancen auf das Viertelfinale erhöhen auf 58% .
Seltsamerweise haben die Forscher auf dem Weg zum Finale und dem Sieg Deutschland gegen Spanien geschlagen, falls sie gegeneinander antreten sollten. Dies hätte Deutschland zum zweiten Mal in Folge den Weltcup-Sieg beschert. Die Forscher erklärten, dies liege an DeutschlandEs wäre wahrscheinlicher, Spanien im Halbfinale zu schlagen, aber das Team hat einen schwierigeren Weg dorthin und mehr Chancen, aus dem Wettbewerb ausgeschieden zu sein.
Es sieht so aus, als ob zumindest dieser Teil der Analyse der Forscher wahr geworden ist. Spanien hängt immer noch stark an der Suche nach dem Pokal zumindest zum jetzigen Zeitpunkt.
Verwendung künstlicher Intelligenz für Sportvorhersagen
Datenanalysen waren schon immer ein wesentlicher Bestandteil des Sports. Saisonale Spielerstatistiken können die Chancen eines Profispielers auf höhere Gehälter oder den Wechsel von Teams erhöhen oder verringern. Pferderennenfans überprüfen die Leistungshistorie von Pferden, bevor sie Wetten abschließenKünstliche Intelligenz hat zu einer schnelllebigen neuen Welt geführt, in der man sieht, welche Gruppe angesichts der Sportanalyse die genauesten Ergebnisse von Ereignissen erzielen kann.
Data Science Unternehmen STATS LLC ist eine solche Gruppe. Das Sportanalyseunternehmen gibt es seit fast vier Jahrzehnten und Leiter Patrick Lucey sagte, er habe gesehen, wie es sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat.
"Ich fühle mich sehr glücklich, das zu tun, was ich tue", sagte Lucey "Ich erzähle den Leuten, was ich tue, und ich fühle mich sehr glücklich, in diesem Bereich zu arbeiten und mit sehr talentierten Leuten zu arbeiten."
Die deutschen Forscher hätten vielleicht mehr Erfolg gehabt, wenn sie versucht hätten, die spezifischen Bewegungen der Spieler selbst zu analysieren und vorherzusagen. Genau das macht Lucey mit AI-basierten Sportanalysen.
"Wir haben jetzt die Möglichkeit, mithilfe aller verfügbaren Tracking-Daten zu simulieren, was Spieler in einer bestimmten Situation tun werden. Das ist also wirklich aufregend", sagte Lucey. sagte .
Damit kann das STATS-Team fragen: "Wie oft macht ein Team das? Wie oft macht ein Spieler das? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler in dieser Situation einen Schuss macht? Was ist, wenn ich diesen Spieler mit einem anderen Spieler wechsle? Waswenn ich simulieren möchte, wie dieses Team in dieser Situation reagieren würde? "
Während der deutsche Verlust sowohl für die Forscher als auch für Millionen Menschen auf der ganzen Welt verheerend war, ist der Einsatz von maschinellem Lernen zur Ermittlung eines Gewinners noch lange nicht vorbei. Außerdem kann es einen zweiten Riss bei der Auswahl des richtigen Gewinners geben - in einem anderenvier Jahre.