IBM: Wie künstliche Intelligenz das Schicksal einer Kleinstadt-Fussballmannschaft verändert

IBM: Wie künstliche Intelligenz das Schicksal einer Kleinstadt-Fussballmannschaft verändert
Joe Pavitt, Master Inventor, IBM Hursley

London – Der Leatherhead Fußballclub spielt in der 7. englischen Fussball-Liga und besteht aus Auslieferungsfahrern, Autohändlern und Verkäufern. Auch wenn es sich dabei nicht um die typische KI (Künstliche Intelligenz)-Klientel zu handeln scheint, begann das Clubmanagement am Anfang dieser Saison damit, Trainern und Spielern mithilfe von IBM Watson eine Vorher-/Nachher-Spielanalyse und eine Gegnererkundung zu ermöglichen.

von Joe Pavitt, Master Inventor, IBM Hursley

Eine zentrale Herausforderung bei der Arbeit mit jeder neuen Technologie ist ihre Komplexität. Für den Leatherhead Manager Nikki Bull war die Benutzerfreundlichkeit der neuen Technologie deshalb ganz entscheidend, weil er und sein Team nur wenig Zeit darauf verwenden konnten, sich mit den Feinheiten des Programms vertraut zu machen. Die Lösung von IBM? Künstliche Intelligenz!

Dem Gegner stets einen Schritt voraus sein
Die Teams in den Top-Ligen des englischen Fussballs verfügen in der Regel über spezielle Gegnerbeobachter, die deren Spiele besuchen, Videomaterial checken und ihrem Management detaillierte Spielerbeurteilungen zur Verfügung stellen. Die Trainer nutzen diese Berichte dann dazu, die jeweils beste Mannschaftsaufstellung gegen diese Teams zu entwickeln. Aber in der Welt des semiprofessionellen Fußballs steht solch ein Luxus nicht immer zur Verfügung oder hat einen so hohen Preis, dass ihn sich die Teams meistens nicht leisten können. Infolgedessen gehen die meisten semiprofessionellen Mannschaften mit relativ wenig Information über die Gegner in ihre Spiele.

https://www.youtube.com/watch?v=6A-Zik1IZkM

Im Gegensatz dazu konnte Leatherhead mit IBM Watson Discovery einen wichtigen Vorteil gewinnen. IBM Watson Discovery durchsucht Spielberichte und Beiträge in sozialen Medien, um Informationen über die Gegnerteams zu sammeln, sie zu analysieren und einen umfassenden Überblick über ihre jüngsten Spiele bereitzustellen. Dazu gehören auch Informationen über die wichtigsten Spieler, Angriffstaktiken und die Verteilung der Angriffe zwischen linkem und rechtem Flügel.

Eine beliebige Frage stellen
Aufgrund des Einsatzes von IBM Watson Assistant benötigen die Leatherhead-Leute keine grosse Lernphase, um die Plattformen nutzen zu können. Stattdessen stellen sie einfach die Frage, für die sie eine Antwort benötigen, oder fordern bestimmte Analyseergebnisse und Videoclips an – Watson Assistant erledigt dann den Rest. Wenn ein Leatherhead-Coach oder -Spieler beispielsweise nachträglich die Schüsse des letzten Spiels gegen Bognor Regis überprüfen möchte, gibt er einfach ein: „Zeige unsere Schüsse gegen Bognor“. Watson Assistant bietet ihm dann sofort den Zugriff auf alle relevanten Videoclips und eine aufschlussreiche Analyse.

Einmal sollte Leatherhead in der vierten Qualifikationsrunde des FA-Cups gegen Hitchin Town antreten. Mithilfe von IBM Watson Assistant identifizierten die Leatherhead-Coaches schnell die wichtigsten Spielzüge aus einem zurückliegenden Spiel gegen diesen Verein und erkannten eine eindeutige Schwäche in ihrer linken Rückraumposition. Dazu kamen Berichte von Spielbeobachtern, dass Hitchin im Strafraum sehr leicht zu Boden ging. Zum Unglück für Leatherhead bewahrheiteten sich diese Erkenntnisse dann im Spiel, als ihr linker Verteidiger einen Elfmeter vergab, Leatherhead deswegen das Spiel verlor und aus dem FA-Cup ausschied.

Die KI-Ziele
Unser Hauptziel zu Beginn der Saison war es zu zeigen, wie sich Technologie von IBM – insbesondere IBM Watson – nutzten lässt, um die Informationslage und das Fachwissen der Trainer und Spieler von Leatherhead zu ergänzen. Dabei bestand die zentrale Herausforderung darin, komplexe Technologie bei Anwendern einzuführen, die technisch nicht besonders versiert sind. Während zwei Dritteln der Saison wird das Tool inzwischen wöchentlich vom Management genutzt, um Erkenntnisse und Anhaltspunkte zu liefern, die dann in Teamgesprächen und in den Trainingseinheiten an die Spieler weitergegeben werden. Darüber hinaus greifen die Spieler sogar selbst direkt auf die Plattform zu, um mit IBM Watson ihre eigene Leistung zu beurteilen. So etwas gab es in der modernen Fußballanalyse bisher nicht. Somit erweist sich die Plattform als äußerst wertvoll für das Team, sowohl auf Management- als auch auf Spielerebene.

Zum Entstehungszeitpunkt dieses Artikels haben die Gerber gerade ihr letztes Spiel der Saison gewonnen, einen komfortablen 4:0-Sieg gegen Kingstonian, der ihre Saison 2018/19 auf einem Höchststand beendete und das Team auf dem achten Platz in der Liga zurückliess – eine große Leistung, da das Team zu Beginn der Saison in der Abstiegszone war. In den letzten Monaten hat Leatherhead viele Schlüsselspieler an besser zahlende Konkurrenten verloren. Zusätzliche Verletzungsausfälle erschwerten die Lage noch weiter. Аber IBM Watson hat in Zusammenarbeit mit Bull und Martin McCarthy, Assistant Manager, dafür gesorgt, dass Leatherhead sein Spiel weiter verbessert. Mit Unterstützung von Watson stieg Leatherhead 12 Plätze in der Liga nach oben und rundete damit eine unglaublich erfolgreiche Saison 2018/19 ab.

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