// Big Data, Sport

Der Playstation-Effekt

Die Digitalisierung macht auch vor der Welt des Profi-Sports nicht halt: Echtzeit-Tracking-Systeme liefern neue Einsichten für die Trainingsoptimierung, aber auch Daten für statistische Zusatzdienste.

Was auf dem Bildschirm aussieht wie eine Fußball-Manager-Simulation aus Kindertagen oder eine harmlose Partie des Playstation-Klassikers FIFA könnte schon bald zum entscheidenden Faktor über Erfolg oder Misserfolg im Profi-Sport werden: die Rede ist von der Erfassung und Analyse von Spielerdaten in Echtzeit mithilfe von Big-Data-Technologien. Denn im Zuge der allgegenwärtigen Digitalisierung haben die Kameras, Funksysteme und Sensoren auch das Stadion erobert und verschaffen Einblicke von ungeahnter Präzision. Die insgesamt zurückgelegte Laufstrecke, die Anzahl der Ballkontakte, die Anzahl der gewonnenen und verlorenen Zweikämpfe - all das ist nur der Anfang. Typische Muster von Spielzügen lassen sich ebenso herausarbeiten und optimieren wie Leistungsstatistiken. Die in einer Datenbank archivierten Daten aus der Trainings- und Spielpraxis bilden zudem die Grundlage für langfristige Analysen und die mathematische Modellierung und Visualisierung von Entwicklungen und Trends. Auch biometrische Daten können miteinbezogen werden. Alle so gewonnenen Informationen lassen sich gezielt nach den gewünschten Kriterien aufarbeiten, und das nicht nur, um das eigene Training zu optimieren, sondern z. B. auch zur Gegneranalyse. Der Spieler wird zum gläsernen Athleten, der sich präzise vermessen und analysieren lässt.

Fakten statt Bauchgefühl

Wo es früher bei der Videoanalyse in erster Linie auf die Erfahrung des Trainers ankam, stehen heute knallharte statistische Daten zur Verfügung, die nur noch wenig Raum für Spekulation und Interpretation lassen: „Mir wollen weg von Intuition und Bauchgefühl, hin zu einer faktenbasierten Unterstützung“, so Bernd Leukert, bei SAP zuständig für Produkte und Innovationen im Rahmen einer Informationsveranstaltung des DFB zu Big Data im Sport auf der Cebit 2014. Unbestritten scheint, dass die neu zur Verfügung stehenden Daten die Sicht auf das Spiel verändern. Dieser neue Einblick in die Automatismen eines Sports lässt mancherorts auch die Befürchtung aufkommen, der Sport würde berechenbar und könnte seine „Seele“ verlieren. Oder ist, um es mit Mehmet Scholl zu sagen, die Zeit des „Laptop-Trainers“ jetzt endgültig - zu unser aller Nachteil - gekommen?

Ersetzt der Data Scientist in Zukunft den Trainer?

Die TSG Hoffenheim, die durch ihre Partnerschaft mit SAP eine Vorreiterrolle auf dem Gebiet des Echtzeit-Trackings im deutschen Fußballsport einnimmt, beschäftigt dafür eigens ein Team aus Datenanalysten, deren Aufgabe es ist, aus den erfassten Daten die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen. Einer von ihnen ist Bernhard Peters, Direktor für Sport und Nachwuchsförderung bei der TSG: „Es geht in meinem Arbeitsbereich um die langfristige Optimierung des Trainingsprozesses vom Kinderzentrum der TSG Hoffenheim bis zu den Profis. Je besser die Datenbasis, desto besser planbar ist ein Trainingsprozess, desto planbarer ist der Entwicklungsprozess eines Spielers“, kommentiert er die Rolle der datengestützten Trainingsanalyse. Aufgabe sei es, die über Sensoren am Spielerkörper und im Ball gewonnen Daten intelligent zu filtern und so aufzubereiten, das sie schnell für den Trainer pragmatisch umsetzbar seien. Auf diese Weise soll der Trainingsprozess insgesamt effizienter werden.

Mehrwertdienste für den Zuschauer

Die per Kamera- oder Funktechnik erfassten Daten können aber auch noch für andere Zwecke verwendet werden. So lassen sich die mit dem Ortungssystem RedFir des Fraunhofer Instituts für Integrierte Schaltungen (IIS) gewonnenen Daten auch für Fernsehübertragungen nutzen, z. B. indem das Fernsehbild direkt mit Statistiken überblendet wird, beispielsweise mit Informationen zur Geschwindigkeit des Balls, zur Laufgeschwindigkeit eines Spielers oder zu seinem Abstand zu anderen (Mit-)spielern. Die derzeit im Fernsehen anzutreffenden Sport-Analysen machen nur rudimentär vom Potenzial aktueller Tracking-Technologien Gebrauch. Um die Zuschauer an die neue Perspektive zu gewöhnen, wäre es denkbar, dass die neue Informationsebene in Zukunft wahlweise vom Zuschauer selbst zugeschaltet werden kann, etwa von Abonnenten von Bezahlfernseh-Programmen wie Sky Sport.

Technologie und Markt

Ausgereiftes Know-how aus dem Bereich des Echtzeit-Tracking im Sport kommt aber in diesen Tagen in erster Linie noch aus Großbritannien. Prozone ist eines der führenden Unternehmen im Bereich der Entwicklung von Hardware- und vor allem Software-Systemen für die Leistungsanalyse und wurde bereits 1995 gegründet. Inzwischen hat der ehemalige britische Konkurrent STATsports das Unternehmen in das eigene Portfolio integriert. STATsports stattet u. a. führende Clubs der englischen Premiere League wie Manchester United und den FC Liverpool mit Tracking-Lösungen aus. Weitere Konkurrenten aus Übersee sind die beiden australischen Unternehmen GPsports und Catapult. Stefan Wagner, Leiter der Abteilung SAP Sports and Entertainment, schätzt das Marktvolumen für Sport-Tracking-Systeme in Deutschland noch relativ gering ein. SAP profitiere von seinem Engagement im Sportbereich in erster Linie durch Marketing-Effekte, so z. B. nach dem Gewinn der Fußballweltmeisterschaft 2014 in Brasilien. Angesichts des überwältigenden Erfolgs der Deutschen Nationalelf, der auch dem Einsatz der SAP-Technologie Match Insights zugerechnet wird, rechnet Wagner für die Zukunft dennoch mit einem jährlichen Umsatzplus von ca. 30 % in der Sportindustrie.

Basketball, Baseball, Rugby, Eishockey

Doch es muss nicht immer Fußball sein. So sind z. B. in der amerikanischen NBA alle Stadien mit der kamerabasierten Tracking-Lösung SportVU  ausgestattet. Das erstmals in der Saison 2010-11 eingesetzte System hat sich zum de-facto Standard der amerikanischen Profiliga entwickelt. Und auch in der amerikanischen Baseball-Liga MLB geht es bereits seit längerem technologielastig zu: in allen 30 Stadien ist das Tracking-System PITCHf/x (Sportvision) installiert, das die Flugbahn des Baseballs beim Pitch mithilfe von drei im Stadionrund platzierten Kameras zentimetergenau erfasst. Die virtuelle Überblendung für den Fernsehzuschauer lässt sich zudem als zusätzliche Werbefläche vermarkten. Die konsequente Weiterentwicklung von PITCHf/x, das bereits seit 2006 erfolgreich eingesetzt wird, ist das in diesem Jahr erprobte FIELDf/x. Damit lassen sich die Positionen aller Outfielder und aller geschlagenen Bälle in Echtzeit erfassen. Die Daten können als Grundlage zur Bewertung der Defensivleistung eines Teams herangezogen werden. Durch das Hinzuziehen weiterer Statistikdaten aus einer Datenbank, die z. B. das aktuelle Fitness-Level des Spielers berücksichtigen, lässt sich z. B. im laufenden Spiel in Echtzeit ermitteln, für welchen Spieler in Ballnähe die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass dieser den Ball fängt. Ganz besondere Anforderungen werden auch an die Tracking-Lösungen von Vollkontakt-Sportarten wie Rugby und Eishockey gestellt. Gerade im Eishockey hinkt die Entwicklung aufgrund der Schnelligkeit und der starken physischen Komponente des Spiels hinterher. Die im Basketball eingesetzten Kameras sind für das Eishockey nicht geeignet, und auch die Sensoren müssen ganz besonderen Belastungen standhalten. Aktuell wird in der NHL ein Tracking-System auf der Basis von Infrarot-Kameras und RFID-Sensoren (Sportvision) erprobt. Die Sensoren werden unter dem Trikot getragen und sind in den Puck integriert und lassen sich im Prinzip an jeder beliebigen Position des Körpers oder auch am Schläger anbringen, um so die unterschiedlichsten Arten von Informationen ans Tageslicht zu befördern.

Mit Big Data zum Erfolg?

Neue Daten fördern neue Erkenntnisse zu Tage. Echtzeit-Tracking-Systeme sind dabei vor allem eins: unglaublich präzise. Vieles, was früher vom Trainer mehr oder weniger intuitiv bewertet wurde, lässt sich heute genau messen. Dadurch eröffnen sich neue Ansatzpunkte der gezielten Optimierung. Andererseits wird die reine Datengläubigkeit keinen Abstiegskandidaten innerhalb von einer Saison zum Meisterschaftsanwärter katapultieren, denn Sport bleibt - bei aller Berechenbarkeit - ein Gesamtkunstwerk, das immer Fingerspitzengefühl und Intuition erfordern wird. Nichtsdestotrotz ist die Datenanalyse ein mächtiges Werkzeug, das im Kampf um die Spitze, wo die Räume der Leistungsoptimierung immer enger werden, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein kann, gerade auch im Hinblick auf die Auswertung von langfristigen Entwicklungen. Festzuhalten bleibt: Am besten hat es am Ende mal wieder der Zuschauer, für ihn sieht das Ganze nämlich einfach nur verdammt cool aus.

// Drohnen, Forschung

Ordnung am Drohnenhimmel

Vielen galt die Ankündigung von Amazon-Chef Jeff Bezos vor gut zwei Jahren, Pakete künftig per Drohnenkurier ausliefern lassen zu wollen, als glatter Humbug. Inzwischen arbeitet die NASA an einem System zur intelligenten Überwachung und Steuerung des Luftverkehrs von Lieferdrohnen.

Es könnte schon bald vorbei sein mit der Ruhe über unseren Köpfen. Ob Verkehrsüberwachung, Rettungs- und Sicherheitseinsätze, Forschungsflüge oder die automatisierte landwirtschaftliche Vermessung und Bewirtschaftung (Stichwort: Precision Farming), täglich werden in Industrie und Forschung neue Anwendungsszenarien für den Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs, unmanned arial vehicles) ersonnen, die unser Leben revolutionieren sollen. Und mit ganz besonderer Wucht kündigt sich in diesen Tagen die Welle der Lieferdrohnen an. Dies könnte langfristig zum Problem werden, denn das Chaos am Himmel scheint vorprogrammiert.

Der Mann, der sich um dieses Problem - rechtzeitig - kümmern möchte, heißt Dr. Parimal Kopardekar und ist Manager des Safe Autonomous Systems Operations-Projekts am NASA Ames and Research and Development Center. Er beschreibt seine Aufgabe in einfachen Worten: „Nur weil der Himmel weit und groß ist, heißt das noch lange nicht, dass man einfach überall hinfliegen kann. Es müssen ein paar ‚Verkehrsregeln’ beachtet werden, und es benötigt eine Art von Struktur. Und diese Struktur fehlt momentan noch.“

Bei aller Nonchalance ist die zu bewältigende Aufgabe enorm. Ein Grund dafür ist schon allein die schiere Anzahl der Flugobjekte, denn in der klassischen Luftfahrt besteht die Gefahr einer Kollision von mehr als zwei Flugobjekten eigentlich fast nie. Das aktuelle Grundproblem besteht darin, dass weder die Drohnen noch die Piloten untereinander kommunizieren können und deshalb der Einsatz von Drohnen außerhalb der Sichtweite des Piloten nicht gestattet ist. Dies soll sich in Zukunft ändern.

In einem ersten von mehreren Testläufen erproben Dr. Parimal Kopardekar und sein Team derzeit auf dem Privatflughafen Crows Landing, Kalifornien, unweit der eigenen Forschungseinrichtung, ein Verkehrsmanagementsystem für Drohneneinsätze in der Landwirtschaft, zur Brandbekämpfung und für die Infrastrukturüberwachung.

Bei diesem Versuch gibt der Drohnenpilot, um seine Drohne auf den Weg schicken zu dürfen, die gewünschte Route mit Datum und Uhrzeit in die Software des cloudbasierten Verkehrsmanagementsystems (UTM, Unmanned Aerial Systems Traffic Management) ein, wo alle Drohnenflüge zentral erfasst und aufeinander abgestimmt werden. Auf der Grundlage der berechneten Route wird der Drohne ein Luftraum zugeteilt, in dem sie sich bewegen darf. Um sicherzustellen, dass die Drohne diesen Luftkorridor nicht verlässt, setzen die Forscher auf das Prinzip des Geofencing. „Geofences“ sind virtuelle Barrieren, deren Überschreiten ein Signal im zentralen Überwachungssystem auslöst. Die Positionsbestimmung der Drohne erfolgt selbstständig und in der Regel sattelitengestützt per GPS nach dem Standard des Flugsicherungssystems ADS-B, bei dem die Flugobjekte über Transponder permanent Lokalisierungs- und Geschwindigkeitsinformationen abstrahlen (Broadcasting), die dann vom Verkehrsmanagementsystem erfasst werden. Im Rahmen der ersten Testphase wird alternativ auch das Tracking über das Mobilfunknetz und über ein Radarsystem erprobt. Zusätzlich werden Wetterdaten ermittelt, um diese für die Flugbahn der Drohne zu berücksichtigen.

Das Problem eines solchen Systems ist, dass eine Sperrung von Luftkorridoren in städtischen Gebieten bei deutlich erhöhtem Verkehrsaufkommen undenkbar wäre. Zumal wären ergänzende Antikollisionssysteme erforderlich, um Hindernissen und anderen Flugobjekten auszuweichen. Aus diesem Grund soll der Versuchsaufbau in vier Phasen schrittweise erweitert und in den nächst komplexeren Anwendungskontext gehoben werden. Phase 2 ist für Oktober 2016 geplant und umfasst den Drohneneinsatz außerhalb der Sichtweite des Drohnenpiloten in abgelegenen Regionen. In Phase 3 im Januar 2018 sollen Sicherheitskonzepte für einen gemeinsamen Luftraum von bemannten und unbemannten  Luftfahrzeugen über dünn besiedelten Gebieten getestet werden. Phase 4 im Jahr 2019 umfasst den großflächigen Einsatz autonomer Flugobjekte für die Paketlieferung in dicht besiedelten Räumen.

Über den Erfolg eines solchen Systems entscheidet dabei in erster Linie der Algorithmus. So arbeitet ein Forschungsteam der Stanford University derzeit an einem Verfahren, das das Problem der rasant wachsenden Komplexität der Kollisionsvermeidung bei einer zunehmenden Anzahl von Luftverkehrsteilnehmern in den Begriff bekommen soll. Welches System schließlich eine Zulassung erhalten könnte, entscheidet in den USA die nationale Flugaufsichtsbehörde FAA (Federal Aviation Administration). Aber vielleicht hat sich Jeff Bezos bis dahin ja schon was Neues ausgedacht.