Revolutionäre Fußballanalyse Dein Gegner, der Geist

Künstliche Intelligenz könnte die TV-Berichterstattung im Fußball revolutionieren. Dabei kommen sogar Geister zum Einsatz.

DPA

Von Otto Kolbinger


Matthias Sammer ist zu beneiden. Borussia Dortmund führt die Tabelle in der Bundesliga an. Als TV-Experte ist der BVB-Berater bei den Zuschauern beliebt. Regelmäßig traktiert er Taktiktafel und Touchscreen für Eurosport. Er verschiebt Magnete, lässt Spielszenen vor- und zurücklaufen, markiert Akteure. Was gibt es für Muster? Wer steht wo? Wer hätte bei den entscheidenden Szenen woanders stehen sollen?

Über Jahre haben sich in seinem Gehirn Neuronen vernetzt und ihn somit in die Lage versetzt, solche Fragen zu beantworten. Solche neuronalen Netze versuchen Forscher schon seit mehreren Jahrzehnten künstlich nachzubauen. Eine Forschergruppe von Disney Research präsentierte bereits 2017 einen Ansatz, der sich explizit mit den oben genannten Fragen beschäftigt und seitdem ständig weiterentwickelt wird.

Mithilfe sogenannter Geister, die ein bestimmtes Verhalten gelernt haben, soll dargestellt werden, wie die verteidigende Mannschaft bei einem bestimmten gegnerischen Angriff hätte stehen oder laufen sollen. Damit die Geister dieses Verhalten lernen, entwickelten die Forscher ein Verfahren, das sie als "Deep Imitation Learning" bezeichnen.

Drei Millionen verschiedene Zeitpunkte analysiert

Als Grundlage nutzte Disney Research die Positionsdaten von 100 Premier-League-Spielen, aus denen sie insgesamt mehr als 17.400 Verteidigungssequenzen herauslösten. Diese Szenen lieferten den Forschern wiederum rund drei Millionen verschiedene Zeitpunkte für die räumliche Verteilung der Profis inklusive Ball auf dem Spielfeld. Aus diesen Daten sollte der Computer selbstständig lernen, künftig anhand der Koordinaten der Spieler und des Balls das unmittelbar folgende Verhalten vorherzusagen.

Da nicht nur ein Zeitpunkt gelernt werden sollte, sondern vielmehr eine Sequenz, wurde auf rekurrente neuronale Netze zurückgegriffen. Die sind in der Lage, Beziehungen über mehrere Zeitpunkte hinweg zu verstehen. So führte beispielsweise erst die auch hier verwendete Long-short-term-memory-Technik zum Durchbruch auf dem Gebiet der Spracherkennung. Watson, Siri und Alexa lassen grüßen.

Zudem ließen die Forscher von Disney Research das neuronale Netz aus den eigenen Fehlern lernen. Für jeden Zeitpunkt wurde die Abweichung der vorhergesagten Koordinaten eines Spielers zu der tatsächlichen Position berechnet. Diese Daten wurden dann direkt zur Anpassung des Modells vor der Vorhersage des nächsten Zeitpunkts verwendet. Dies erlaubt dem Modell, sich von Fehlern zu erholen und die zukünftigen Ereignisse einer Sequenz besser vorherzusagen. Dieser Prozess wurde nun zuerst für die zehn Feldspieler einzeln durchgeführt und anschließend für alle Feldspieler der verteidigenden Mannschaft zusammen.

Fotostrecke

8  Bilder
Ghosting im Fußball: Elf Geister sollt ihr sein

Doch kann man so wirklich zeigen, wie sich die verteidigende Mannschaft positionstaktisch hätte verhalten sollen? Die von den Forschern präsentierten Visualisierungen sind durchaus beeindruckend, wie unsere Fotostrecke zeigt. Für einen Angriff von Fulham gegen Swansea zeigen die Geister, wie sich entweder eine verteidigende Mannschaft in der Premier League durchschnittlich oder Manchester City im Speziellen verhalten hätte. Ob dieses simulierte Verhalten besser ist als das von Fulham in dieser Szene tatsächlich gezeigte, wird über die erwartete Torwahrscheinlichkeit bestimmt.

Geister in der NBA bereits erfolgreich im Einsatz

Darüber hinaus lässt sich bereits ein Blick in die Zukunft wagen. Mithilfe eines validen Modells zur Abbildung der Torwahrscheinlichkeit aus Positionsdaten könnten die Geister lernen, sich so zu verhalten, dass die Torwahrscheinlichkeit möglichst gering wird. Ab diesem Zeitpunkt kann man wirklich davon sprechen, dass angezeigt wird, ob sich eine Mannschaft in einer Defensivaktion richtig verhalten hat und wie sie sich besser hätte verhalten können.

In der NBA kommt Ghosting zur Beschreibung von Defensivverhalten bereits seit 2013 zum Einsatz, damals öffneten die Toronto Raptors die Türen ihres Analytics-Department für das inzwischen eingestellte Blog-Projekt "Grantland". Im Basketball sind zudem strikt vorgegebene Spielzüge grundsätzlich möglich, weshalb es darüber hinaus bereits erste Modelle gibt, die versuchen, für bestimmte Spielzüge das erwartete Defensivverhalten vorherzusagen.

Zur Person
  • Otto Kolbinger, geboren 1987 in München, studierte Sportwissenschaften an der Technischen Universität München und ist dort seit 2013 als wissenschaftlicher Mitarbeiter beschäftigt. 2018 schloss er seine Promotion zum Thema "Innovative technische Hilfsmittel zur Unterstützung von Schiedsrichtern in Spielsportarten als Gegenstand von Evaluationsforschung" ab. Seit 2013 ist er zudem als freiberuflicher wissenschaftlicher Berater tätig. Seit 2016 unterstützt er SPIEGEL ONLINE in einem Google-DNI-Projekt.

Diese voraussagende Nutzung ist im Fußball aber unwahrscheinlich, da während der Partien keine Spielzüge im engeren Sinne umgesetzt werden, also mit penibel vorgegebenen Lauf- und Passwegen. Für Standardsituationen wäre es mit Abstrichen vorstellbar, sofern die geplanten Ballwege eingehalten werden. Am Effektivsten wäre der Einsatz der Methode bei Elfmetern, wobei sich hier die Frage stellt, wieviel Mehrwert dies gegenüber dem Lehmann'schen Zettel bringen würde.

Gut möglich aber ist, dass die Methode von Trainern und TV-Experten nachträglich zur Analyse eingesetzt wird. Die Rolle von Matthias Sammer würde sich dahingehend verändern, dass er vermehrt beschreibt, wie und warum sich die Geister in einer gewissen Weise verhalten. Durch Grafiken könnte dies die komplexen taktischen Vorgänge für den einfachen TV-Zuschauer greifbarer machen und so die Fußballberichterstattung revolutionieren.



zum Forum...
Sagen Sie Ihre Meinung!

© SPIEGEL ONLINE 2018
Alle Rechte vorbehalten
Vervielfältigung nur mit Genehmigung der SPIEGELnet GmbH


TOP
Die Homepage wurde aktualisiert. Jetzt aufrufen.
Hinweis nicht mehr anzeigen.