Fußball ist wohl die beliebteste Sportart der Welt. Laut FIFA.com haben sich insgesamt 3,2 Milliarden Menschen die Fußball-Weltmeisterschaft 2014 angesehen. Aber wussten Sie, dass Technologie eine entscheidende Rolle dabei spielt, Fußball zu dem zu machen, was er heute ist? Tatsächlich kann der moderne Fußball aufgrund der umfassenden Anwendung neuer und älterer Technologien im Sport als eigenständiger IT-Sektor angesehen werden.
Zu den Technologien, die bei der Weltmeisterschaft eingesetzt werden, gehören ältere Technologien wie Bilderkennung und Musteranalyse sowie neue Ansätze wie künstliche Intelligenz und Cloud Computing. In der Tat könnte ein Tech-Job im Bereich Fußball für jeden, der über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt und sich für das Spiel begeistert, ein wahr gewordener Traum sein.
In diesem Blog werden wir fünf wichtige Technologien diskutieren, die definieren, wie Fußball so gespielt wird, wie wir ihn kennen.
Big Data und Analytics
Es gibt viele Daten im Bereich Sport, insbesondere bei einem globalen Turnier wie der FIFA. Um beispielsweise Vorhersagealgorithmen umfassend zu analysieren und zu entwerfen, benötigen wir gut 185 Datenfelder - das ist nur das absolute Minimum für jeden Spieler.
Nicht alle Daten, die heute generiert und für Analysen verwendet werden, sind strukturiert. Daten umfassen heute unstrukturierte Komponenten wie Videos, Bilder, Social Media-Beiträge und vieles mehr. Dies nennt man Big Data. Offensichtlich können einfache Analysen mithilfe von Text- und numerischen Daten durchgeführt werden. Wenn es jedoch um komplexe Algorithmen wie Teamleistungsanalysen, Vorhersagen zur Spielergesundheitsstatistik usw. geht, sind einfache mathematische und herkömmliche Tools wie Microsoft Excel nicht gut genug. Viele Analysen im modernen Fußball umfassen aufgrund der Art der Daten Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark und Apache Kafka.
Wenn Sie ein Fußballfan sind, wissen Sie vielleicht, dass Deutschland die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft 2014 gewonnen hat, indem es seine Konkurrenz zerstört hat. Aber wussten Sie, dass diese Nationalmannschaft ihre Erkenntnisse mithilfe eines komplexen Big-Data-Analysesystems gewonnen hat? Getaufte Match Insights, dieses Tool wurde 2012 eingeführt und unter der Leitung des Generaldirektors der deutschen Nationalmannschaft, Oliver Bierhoff, entwickelt. Dieses umfangreiche Projekt nahm Gestalt an, als eine Gruppe von etwa 50 Schülern der Deutschen Sporthochschule Koeln begann, eine umfassende Datenbank mit Statistiken aller am bevorstehenden Turnier teilnehmenden Spieler zu erstellen. Und wie erwartet bestand eine umfangreiche Sammlung dieser Daten aus Videos von acht verschiedenen Feldkameras, die das Spielfeld umgeben. Die Tonhöhe wird nach Angaben der Entwickler der Werkzeuge von der Datenbank als Raster angesehen. In jedem Szenario wird jedem Spieler eine eindeutige Kennung zugewiesen. Auf diese Weise können ihre Bewegungen und Aktionen digital verfolgt werden, sodass jeder wichtige Leistungsindikatoren messen kann, einschließlich der Anzahl der Berührungen, der Bewegungsgeschwindigkeiten und der durchschnittlichen Besitzzeit.
Aus diesen Daten entwarfen die Schüler einen Algorithmus, der ein endgültiges Modell entwickelte. Dieses Modell wurde zur Grundlage für die narrensicheren Strategien der deutschen Mannschaft gegen alle ihre Gegner.
Wenn Sie mehr über Datenanalyse erfahren möchten, Dies ist ein guter Ort anfangen.
Business Intelligence (BI) und Datenvisualisierung
Dies ist ein Technologiebereich, der in fast allen Sportarten offensichtlich ist, da er an der Spitze der Zuschauerzahlen steht. Abgeleitete Tabellen, Diagramme, Grafiken und Heatmaps, Datenvisualisierung und Business Intelligence sind Bereiche, die den modernen Sport seit Anfang des 21. Jahrhunderts definierenstJahrhundert. Jeder kennt die Balkendiagramme mit Spielergebnissen, die Torten mit der Teamverteilung und die Ranglisten. All dies ist nichts anderes als eine umfassende Darstellung unter Verwendung von Datenintelligenz.
Um den Unterschied zu verstehen, den die Datenvisualisierung mit sich bringt, nehmen wir ein einfaches Beispiel für die Anzahl der Spieler aus jedem Land, die derzeit pro Team bei der FIFA registriert sind. Hier sind die Daten, zuerst in Form einer Tabelle und dann in Form einer Weltkarte Heatmap.
Nur noch zwei Fragen:
- Welches ist optisch ansprechender?
- Welche dieser beiden provoziert mehr Einsichten?
Die Antwort auf beide Fragen sind bei weitem die Karten. Die Visualisierung von Daten macht das Betrachten nicht nur ansprechend, sondern erleichtert auch das Verstehen und Ableiten von Erkenntnissen. Bei der Datenvisualisierung in der FIFA werden hauptsächlich Tools wie IBM Cognos, Tableau und QlikView verwendet.
Internet der Dinge (IoT)
In den beiden vorhergehenden Abschnitten haben wir die Analyse und Berichterstattung von Daten erörtert. Schauen wir uns nun an, wie diese Daten gesammelt werden können.
Der Großteil der aktuellen Datenerfassung erfolgt mithilfe traditioneller Ansätze wie der XY-Ebene oder der Gitteranalyse auf dem Spielfeld für die Position von Spielern und Bällen, externen Verfolgungsgeräten zur Erkennung von Bewegung und Geschwindigkeit usw. Mit Smart Wearables und IoT, die die Welt im Sturm erobern, Es wurden viele Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zur Anwendung dieser Technologien im Sport durchgeführt.
Um dies besser zu verstehen, nehmen wir das Beispiel des Match Insights-Tools der deutschen Fußballmannschaft, das wir zuvor besprochen haben. Alle für das endgültige Modell gesammelten Daten wurden extern abgeleitet. Wie bereits erwähnt, musste das Team bei der Analyse der Position und Bewegung des Spielers an einer Reihe komplexer Codes arbeiten. Dieses Programm analysierte dann die Video-Feeds von acht verschiedenen Kameras und lieferte dann ein Ergebnis. Ehrlich gesagt ist das eine ziemlich hektische und zeitaufwändige Aufgabe.
Dies zu vereinfachen ist so mühelos wie das Schlagen eines intelligenten Trackers auf den Arm jedes Spielers. Tatsächlich können diese intelligenten Tracker nicht nur zum Ableiten des Spielerstandorts verwendet werden, sondern auch zum Aufzeichnen anderer Statistiken wie zurückgelegter Entfernung, Bewegungsgeschwindigkeit, Herzfrequenz und vielem mehr. Aufbauend auf dieser Idee wurden Ball Tracking, Line Tracking und andere New-Age-Innovationen im Fußball eingeführt.
Bildquelle: IBM
IoT ist ein so großes Feld, dass IBM ein engagiertes Team hat, das an einem umfangreichen Projekt mit kognitivem IoT arbeitet, wie sie es nennen. Das Team hat mehrere Hardware- und Softwarelösungen entwickelt, die auf IBMs berühmter künstlicher Intelligenz, IBM Watson, basieren.
Cloud Computing
- Datenerfassung - Überprüfen
- Datenanalyse - Überprüfen
- Datenberichterstattung - Überprüfen
Wir haben drei der wichtigsten datenbezogenen Aktivitäten behandelt, aber es fehlt noch eine weitere wichtige Säule - die Datenspeicherung.
Wenn dies 2003 war, gab es dafür nur wenige Optionen - lokale Computer oder Remote-Instanzen. Aber wie wir bereits wissen, ist die Datenmenge, die heute für ein einzelnes Spiel gesammelt wird, viel zu hoch, als dass ein kleiner Computer damit umgehen könnte. Darüber hinaus handelt es sich nicht um einfache strukturierte Daten. Die beste Lösung, um diese Art von Daten in der Cloud zu speichern. Cloud ist nicht nur ein einfach einzurichtendes System, sondern auch wirtschaftlich, wenn es darum geht, große Teile unstrukturierter Daten zu speichern.
Cloud Computing ermöglicht die Remote-Speicherung von Daten. Darüber hinaus bieten die meisten heutigen Cloud-Lösungen integrierte Tools, die auch bei der Analyse und Berichterstellung helfen können. Ein weiterer großer Vorteil der Verwendung eines Cloud-Systems anstelle eines lokalen Computers sind die Sicherheits- und Datenschutzprobleme, mit denen sich Cloud Computing befasst. Die meisten Cloud-Instanzen sind mit privaten Schlüsseln verschlüsselt, was es schwierig macht, sie zu hacken oder ungerechtfertigten Zugriff darauf zu erhalten. Und da der Speicher elastisch sein kann, müssen alte Daten nie gelöscht werden, um Platz für neuere zu schaffen. Dies gewährleistet eine hohe Qualität und einen höheren Wert bei historischen Analysen. Schließlich kann auf Daten, die in der Cloud gespeichert sind, von jedem Gerät und von jedem Ort aus zugegriffen werden. Diese Flexibilität macht Cloud Computing auch zu einer idealen Wahl für die Speicherung von Sportdaten.
Zu den heute verwendeten beliebten Cloud-Lösungen gehören Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix und Google Cloud Platform.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
Wenn es um Trendtechnologien geht, gibt es nur sehr wenige, die künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen einen Lauf um ihr Geld geben können. Mit der Menge der generierten Daten ist es nicht so schwierig, Maschinenintelligenz zu entwerfen, die die Zukunft buchstäblich vorhersagen kann. Vor einigen Jahren war der FIFA-Hype um Paul den Tintenfisch, der die Gewinner jedes Spiels vorhersagen konnte. Sicher, die organische Kreatur hatte eine Erfolgsquote von knapp über 85 Prozent, aber wir bewegen uns jetzt in eine digitale Welt und Wahrsagen ist nicht wirklich ein Teil davon.
Um den Verlust dieser außergewöhnlichen Kreatur auszugleichen, arbeitete eine Gruppe von Google-Datenanalysten an einem maschinellen Lernsystem, das historische Erkenntnisse aus den Fußballspielen einer Generation ableitete und das Ergebnis jedes Spiels bei der FIFA-Weltmeisterschaft 2014 vorhersagte. Das System war erfolgreich in der Lage, 14 von 16 Spielen vorherzusagen, in denen es verwendet wurde, was es fast drei Prozent effizienter macht als das zuvor eingesetzte Meerestier. Darüber hinaus sind die beiden Fehler nach Angaben der Urheber aufgrund von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten aufgetreten.
Um ganz ehrlich zu sein, sagt ein Algorithmus für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen keinen Gewinner voraus, sondern stapelt nur die Gefälligkeiten in der richtigen Reihenfolge, sodass wir die Wahrscheinlichkeit haben, dass jedes Team das Match gewinnt.
Mit einem einfachen, aber eleganten Algorithmus für maschinelles Lernen können wir das folgende Ergebnis für die diesjährige FIFA-Weltmeisterschaft erzielen: * Spoiler Alarm *
Algorithmusquelle: Kaggle
P.S: Je niedriger die Zahl, desto besser sind die Chancen für dieses Team.
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können nicht nur für diese Art von Analysen verwendet werden, sondern auch zur Verbesserung der Spielerleistung, zur Automatisierung täglicher Business Intelligence-Lösungen und vielem mehr.
Die Fußball-Weltmeisterschaft 2018 ist da! So sehr wir alle den Sport lieben, hoffen wir, dass das Lernen über die Technologien, die dahinter stehen, den Sport zu dem zu machen, was er ist, uns hilft, ihn mehr zu schätzen.
Dies sind die fünf populären Technologien in der FIFA, die das Spiel, wie wir es kennen, verändern. Jeder von ihnen bietet eine Reihe von Vorteilen, die den Sport besser machen als zuvor - für Spieler und Fans gleichermaßen. Wenn Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, können Sie sogar einen IT-bezogenen Job im Sportbereich übernehmen.
Wir hoffen, dass Ihnen unsere Berichterstattung über Technologien in der FIFA gefallen hat. Wenn Sie weitere Anwendungen von Trendtechnologien in der FIFA oder im Sport im Allgemeinen kennen, teilen Sie uns dies bitte mit, indem Sie uns im Kommentarbereich unten schreiben. Abonnieren Sie unbedingt unseren Blog, um mehr über FIFA und Technologie zu erfahren.