Mit Hilfe von KI im Fußball intelligentere Tore schießen

Fußball, oder Soccer, ist für Fans auf der ganzen Welt ein schönes Spiel. Und dank der jüngsten Fortschritte in der Technologie, insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI), wird es spannender und aufregender denn je. Ein großartiges Beispiel ist ein Roboterfußballturnier in China, bei dem KI-gesteuerte Roboter Bewegungen erkannten, auf Spielzüge reagierten und Entscheidungen auf dem Spielfeld völlig eigenständig trafen.

Tatsächlich spielt die KI eine immer wichtigere Rolle in diesem Sport. In den großen Fußballligen definiert sie die Art und Weise, wie Teams trainieren, konkurrieren und Strategien planen, neu. 

Trainer und Analysten können nun problemlos Tausende von Aktionen im Spiel untersuchen, von der Genauigkeit der Pässe und der Intensität des Pressings bis hin zur Positionierung der Spieler und der Gesamtform der Mannschaft. Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber der manuellen Videoauswertung, die früher langsam und zeitaufwändig war. Mit KI erhalten Teams schnelle, datengestützte Einblicke, die ihnen helfen, Muster detect , Taktiken anzupassen und die Leistung viel effizienter zu verbessern.

Eine wichtige Triebfeder dieses Fortschritts ist die Computer Vision, ein Teilgebiet der KI, das Maschinen in die Lage versetzt, visuelle Informationen zu interpretieren. Bildverarbeitungsmodelle wie Ultralytics YOLO11 und das kommende Ultralytics YOLO26 können verwendet werden, um Spielmaterial zu analysieren, jeden Spieler track , den Ball zu verfolgen und wichtige Ereignisse in Echtzeit detect .

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Beliebte Fußballwettbewerbe wie die Premier League, die MLS und die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft nutzen bereits Technologien wie Vision AI zur Leistungsverfolgung und taktischen Analyse. In diesem Artikel befassen wir uns mit KI im Fußball und dem Unterschied, den sie ausmacht. Fangen wir an! 

Die Auswirkungen von AI im Fußball verstehen

KI-Technologie und Datenanalyse werden jetzt in viele Bereiche von Fußballspielen und Trainingseinheiten integriert. So nutzen viele Fußballvereine KI, um Taktiken zu studieren, Trainingseinheiten zu planen und Leistungsanalysen während eines Spiels durchzuführen. 

Jedes Spiel ist eine Chance, große Mengen an Spielerdaten von Kameras, Sensoren und GPS-Trackern zu sammeln. Diese Daten können verarbeitet werden, um Muster zu erkennen, die den Trainern helfen, bessere Entscheidungen im Training und im Wettkampf zu treffen.

Wie funktioniert das alles eigentlich? Im Mittelpunkt der KI im Fußball stehen maschinelles Lernen und Deep Learning, die es Computern ermöglichen, aus riesigen Datenmengen Muster zu lernen. KI-Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, die Spielmaterial, Spielerbewegungen, Leistungsstatistiken und viele echte Beispiele aus vergangenen Spielen enthalten. 

Während das Modell trainiert, lernt es, verschiedene Aktionen zu erkennen und zu verstehen, wie sie das Geschehen auf dem Spielfeld beeinflussen. Sobald das Training abgeschlossen ist, können KI-Modelle neue Spielclips oder Spielerdaten schnell analysieren und Erkenntnisse liefern, für die sie normalerweise Stunden oder Tage benötigen würden.

Hier sind einige weitere wichtige Anwendungen von KI im Fußball:

• Verletzungsvorhersage und Belastungsmanagement: Indem sie verfolgen, wie sich die Spieler bewegen und wie stark sie körperlich beansprucht werden, können Teams frühe Anzeichen von Ermüdung oder potenziellen Verletzungen erkennen, lange bevor sie ernst werden.
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• Automatisierte Highlights und Fanbindung: KI kann verwendet werden, um automatisch Spiel-Highlights zu generieren und Aktualisierungen zu personalisieren, um das Gesamterlebnis der Fans zu verbessern und sie stärker einzubinden.
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• Scouting und Rekrutierung: Tausende von Clips und Leistungsmetriken können in Sekundenschnelle überprüft werden und helfen Vereinen, verborgene Talente zu entdecken, die beim herkömmlichen Scouting übersehen werden könnten.

Ein genauerer Blick auf Vision AI im Fußball 

KI im Fußball deckt ein breites Spektrum von Anwendungen ab, da sie ein Oberbegriff für viele verschiedene Technologien ist. Um besser zu verstehen, wie sie im Sport eingesetzt wird, wollen wir uns auf einen Schlüsselbereich konzentrieren: Computer Vision.

Vision AI ermöglicht es, Spielmaterial in Echtzeit zu analysieren, indem es Spieler erkennt, den Ball verfolgt und wichtige Momente identifiziert, während sie passieren. Man kann sich die Computer Vision als einen Versuch vorstellen, zu imitieren, wie Menschen die Welt sehen und verstehen, nur ohne jemals müde oder abgelenkt zu werden.

Betrachten Sie ein typisches Profifußballspiel. Es wird in der Regel aus mehreren Blickwinkeln mit hochwertigen Kameras aufgezeichnet, die rund um das Stadion positioniert sind und jeden Pass, jeden Sprint und jede taktische Veränderung festhalten. 

Dieses Rohmaterial enthält eine riesige Menge an Informationen, aber die manuelle Durchsicht ist langsam und während eines Live-Spiels fast unmöglich. Computer Vision verarbeitet jedes einzelne Bild und verwandelt das Material in klare, umsetzbare Erkenntnisse, die die Teams sofort nutzen können.

Hinter den Kulissen: Wie Vision AI im Fußball funktioniert 

Lassen Sie uns nun einen genaueren Blick darauf werfen, wie KI-gesteuerte Lösungen von Vision im Fußball tatsächlich funktionieren.

Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 unterstützen eine Reihe von Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Bildklassifizierung. Jede dieser Aufgaben kann eine spezifische Rolle beim Verständnis des Geschehens auf dem Feld spielen.

So kann die Objekterkennung beispielsweise feststellen, wo sich Spieler, Schiedsrichter und der Ball in jedem Einzelbild des Videos befinden. Auf diese Weise lassen sich die Positionen der Spieler detect , die Abstände zwischen den Linien messen oder die Bewegung des Balls verfolgen.

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Die Instanzsegmentierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie die exakte Form jedes Spielers oder Objekts umreißt, anstatt sie nur mit einem Begrenzungsrahmen zu markieren. Dank dieser Detailgenauigkeit können Vision AI-Lösungen Spieler in überfüllten Bereichen unterscheiden, die Körperausrichtung erkennen und sich überschneidende Bewegungen in rasanten Momenten wie Tacklings oder Torwandschießen trennen.

In ähnlicher Weise konzentriert sich die Bildklassifizierung darauf, zu erkennen, was in einem Einzelbild erscheint, indem es einer vordefinierten Kategorie zugeordnet wird. Beim Fußball kann dies zur Kennzeichnung visueller Elemente verwendet werden, z. B. ob der Ball vorhanden ist, ob ein Schiedsrichter eine Karte zeigt oder ob ein Spieler eine bestimmte, leicht erkennbare Aktion ausführt. 

Wenn diese Computer-Vision-Aufgaben kombiniert werden, kann Vision AI das Spielmaterial in Echtzeit analysieren und in aussagekräftige Erkenntnisse umsetzen. Sie kann Spieler detect , ihre Bewegungen verfolgen, ihre Handlungen verstehen und wichtige Ereignisse markieren, sobald sie passieren. 

Modernste Beispiele für den Einsatz von KI im Fußball

Nachdem wir uns nun mit der Funktionsweise von KI und Computer Vision beschäftigt haben, wollen wir uns nun mit realen Anwendungsfällen befassen, in denen KI-gestützte Technologie das Spiel optimiert und Teams einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.

Durchsetzung der Regeln eines Fußballspiels mithilfe von KI

Im Fußball gibt es viele Regeln, die Spieler und Schiedsrichter beachten müssen, darunter Fouls, Handbälle, Freistöße und Strafstöße. Eine der wichtigsten und oft auch umstrittensten Regeln ist die Abseitsregel.

Ein Spieler befindet sich in einer Abseitsposition, wenn sich ein Teil seines Kopfes, seines Körpers oder seiner Füße näher an der gegnerischen Torlinie befindet als sowohl der Ball als auch der vorletzte Gegner, wenn der Ball von einem Mitspieler gespielt wird. Da sich die Spieler schnell bewegen und sich die Verteidigungslinien ständig verschieben, ist es für Trainer und Schiedsrichter eine Herausforderung, jede Abseitsentscheidung korrekt zu treffen. 

Hier können KI und Computer-Vision-Systeme helfen. Diese Technologien können die Schiedsrichter dabei unterstützen, Abseitsentscheidungen genauer und konsequenter zu treffen. 

Jüngste Forschungsarbeiten geben einen Einblick, wie dies in der Praxis aussieht. Anstatt sich auf Dutzende von Spezialkameras zu verlassen, wurde in einer Studie eine einzige Fernsehkamera für die Abseitserkennung verwendet. 

Das System kartiert das Spielfeld, indem es die Feldlinien erkennt und den Fluchtpunkt berechnet, d. h. den Punkt, an dem sich die Linien auf dem Spielfeld zu treffen scheinen. Dann verwendet es die Posenschätzung, eine Aufgabe der Computer Vision, um einzelne Körperteile der Spieler zu lokalisieren, die die Abseitsstellung bestimmen, wie Schultern, Knie und Füße. 

Bei der Schätzung der Körperhaltung werden die wichtigsten Gelenke jedes Spielers identifiziert und ihre genaue Position im Bild markiert. Mit diesen Informationen kann das Modell in Echtzeit eine virtuelle Abseitslinie zeichnen. 

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AI für Verletzungsprävention und Lastmanagement 

Verletzungsrisiken zu vermeiden und während der Saison fit zu bleiben, ist eine der größten Herausforderungen für Fußballspieler. Ermüdung, Überlastung und wiederholte Belastung können zu schweren Verletzungen führen, wenn Probleme nicht frühzeitig erkannt werden. 

Heute beginnen die KI-Systeme von Vision, Trainer und medizinische Teams zu unterstützen, indem sie Spiel- und Trainingsaufnahmen in aussagekräftige Gesundheits- und Leistungsdaten umwandeln. So haben Forscher beispielsweise ein System namens DeepImpact entwickelt, das mithilfe von Videoübertragungen und Deep Learning detect wenn Spieler den Ball köpfen. 

Mit anderen Worten: Das System kann das Videomaterial analysieren und jeden Kopfball in einem Spiel lokalisieren, indem es die Kopfbewegung des Spielers und den Moment, in dem er den Ball berührt, identifiziert. Dies ist von großer Bedeutung, da die manuelle Überprüfung des gesamten Spielmaterials auf Kopfbälle Stunden dauern kann und tragbare Aufprallsensoren kostspielig und oft ungenau sind. 

DeepImpact hilft dabei, diesen Prozess zu automatisieren, indem es die meisten Kopfballereignisse mit hoher Empfindlichkeit identifiziert. Das bedeutet, dass Forscher messen können, wie oft Spieler den Ball köpfen, und große Datensätze über die Belastung durch Kopfstöße erstellen können. Diese Datensätze sind entscheidend für die Untersuchung möglicher langfristiger Auswirkungen von wiederholten Kopfbällen auf die Gesundheit des Gehirns.

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Umwandlung von Filmmaterial in verwertbare Daten mithilfe von Computer Vision

Um dies zu erreichen, führt DeepImpact einige Schritte der Computer Vision zusammen, die hinter den Kulissen zusammenarbeiten:

• Erkennung des Balles: Das System verwendet Ultralytics YOLOv5 um den Ball in jedem Einzelbild des Videos detect .
  
  
• Verfolgung seiner Bewegung: Ein Kalman-Filter verfolgt den Ball von Bild zu Bild, auch wenn er teilweise verdeckt oder kurzzeitig außer Sicht ist.
  
  
• Fokussierung auf den richtigen Bereich: Jedes Bild wird um die geschätzte Ballposition herum zugeschnitten, damit sich das Modell auf die relevante Aktion und nicht auf den Hintergrund konzentrieren kann.
  
  
• Verstehen der Bewegung: Ein Deep-Learning-Netzwerk analysiert sowohl die visuellen Details als auch die Bewegung im Zeitverlauf, um zu verstehen, was im Spiel passiert.
  
  
• Identifizierung eines Kopfballs: Schließlich markiert das System die Momente, in denen der Kopf eines Spielers den Ball berührt, und klassifiziert sie als Kopfballereignisse.

Vor- und Nachteile von KI in der Fußballanalytik

Hier sind einige Vorteile der Verwendung von Vision AI-Algorithmen in der Fußballanalyse:

• Erkenntnisse in Echtzeit: Trainer können während des Spiels auf Daten zugreifen, anstatt auf Analyseberichte nach dem Spiel zu warten. Dies ermöglicht schnellere taktische Entscheidungen und eine bessere Kommunikation mit den Spielern.
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• Objektive Analyse: KI-Modelle bewerten Ereignisse auf der Grundlage von Daten und nicht von persönlichen Einschätzungen und helfen Teams, Entscheidungen auf der Grundlage konsistenter und messbarer Informationen zu treffen.
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• Konsistenz und Skalierbarkeit: Einmal trainiert, analysieren KI-Systeme Spiele und Trainingssitzungen jedes Mal auf die gleiche Weise, was für menschliche Analysten bei großen Mengen an Filmmaterial nur schwer zu erreichen ist.

Obwohl Vision AI viele Vorteile bietet, bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich. Hier sind einige der Einschränkungen beim Einsatz von Computer Vision und KI im Fußball:

• Datenverzerrung: Da KI-Modelle aus historischem Bildmaterial lernen, kann jede Verzerrung oder Unausgewogenheit in den Trainingsdaten ihre Vorhersagen und Klassifizierungen beeinflussen. Ethische Überlegungen sind entscheidend.
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• Begrenzte Interpretierbarkeit: Einige Deep-Learning-Modelle funktionieren wie "Black Boxes", so dass es für Trainer schwierig ist, zu verstehen, warum ein Modell zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist.
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• Abhängigkeit von der Datenqualität: Schlechte Kamerawinkel, niedrige Auflösung oder verdeckte Ansichten können die Genauigkeit von Bildverarbeitungsmodellen verringern und die Zuverlässigkeit der gewonnenen Erkenntnisse einschränken.

Wesentliche Erkenntnisse

Vision AI verändert die Art und Weise, wie Fußballmannschaften analysieren, trainieren und spielen. Sie gibt Trainern und Analysten einen klaren Überblick über die Teamleistung, die taktische Struktur und die Spieldynamik in Echtzeit. Durch die Umwandlung visueller Daten in messbare Erkenntnisse hilft Vision AI Fußballvereinen bei der Entscheidungsfindung auf und neben dem Platz.

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