Motivation
Die zunehmende Digitalisierung hat der allgemeinen gesellschaftlichen Entwicklung folgend auch im Spitzensport nicht halt gemacht. Technologische Fortschritte in der Sensortechnik und (halb-)automatisierten Datensammlung machen es nun möglich, umfangreiche Analysen von Sportdaten durchzuführen. Insbesondere Spielsportarten können von dem Mehrwert solcher Analysen profitieren. Das Projekt MM4SPA ist ein Transferprojekt aus dem Bereich der Sports Analytics. Ziel des Projekts ist die prototypische Integration von Methoden des maschinellen Lernens in die bestehende Analyseplattform des industriellen Kooperationspartners KINEXON GmbH.
Ziele und Vorgehen
Durch die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich Sports Analytics entstehen neue, innovative Dienstleistungen im Bereich des Zukunftsmarkts Sports Analytics. Ausgehend von umfangreichen, verfügbaren Videoauszeichnungen sowie der bestehenden Positionsdatenlösung von KINEXON wird eine automatisierte Zusammenführung von Positions- und Videodaten bei Sportspielen entwickelt. Die fusionierten Daten sollen semantisch angereichert werden, indem sportartspezifische Ereignisse automatisch erkannt und mittels spezifischer Expertenmodelle bewertet werden. Im Ergebnis sollen digitale Assistenten Entscheidungsprozesse in den Mannschaften unterstützen. Dazu werden im Vorhaben Methoden der automatischen Videoanalyse und des künstlichen Sehens mit maschinellen Lernverfahren kombiniert. Um die Methodik später flexibel einsetzen zu können, werden die verschiedenen Sportspieldisziplinen Fußball, Basketball und Handball betrachtet. Die Disziplinen unterscheiden sich hinsichtlich der Komplexität und Dimensionalität der Daten.
Innovationen und Perspektiven
Neben der Befähigung des industriellen Partners, Lösungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz einzusetzen, wird durch eine enge Zusammenarbeit und den damit verbundenen Wissenstransfer sichergestellt, dass das KMU die Lösung zukünftig auch selbständig weiterentwickeln kann.