In den letzten Jahren haben Datenanalysen im Profisport stark an Bedeutung gewonnen. Moderne Trackingsysteme erfassen lückenlos alle Bewegungen der Spieler_innen. Diese Rohdaten liefern jedoch für sich genommen noch relativ wenige Erkenntnisse – vielmehr liegt die Herausforderung darin, intelligente Analyseverfahren zu entwickeln, aus denen echte Mehrwerte für Training und Wettkampf entstehen können.
Im Rahmen der SportsInnovation 2024, die zu den weltweit wichtigsten Messen der Sport-Technologie-Branche gehört und vom 20. bis 21. März in Düsseldorf stattfand, durften drei Studierenden-Teams der TUM die Ergebnisse ihrer Projekte, die sie zuvor im Rahmen des 1. Football Analytics Hackathon der TUM bearbeitet hatten, vorstellen. Dabei untersuchten die Studierenden Fragestellungen der Spielanalyse im Profifußball. Die Ehrung fand im Rahmen des erstmals durchgeführten „Science Tracks“ statt, bei dem das Massachusetts Institute of Technology (MIT), die FIFA und die TUM dem Fachpublikum Innovationen aus der Sportdatenanalyse präsentierten.
Prof. Dr. Daniel Link (Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik), der das Projekt initiierte und durchführte, erläutert: „Unsere Studierenden haben im Rahmen der Lehrveranstaltung hervorragende Ergebnisse erzielt und wir freuen uns über die Gelegenheit, diese auf der SportsInnovation 2024 vorstellen zu dürfen“.
Gegenpressing, Ballannahme oder Läufe hinter die Abwehrreihen – die Projektideen umfassten viele spannende Fragestellungen aus der Welt des Fußballs. Die Themen sind sowohl für die Sportwissenschaft als auch für die Informatik von Interesse. „Das generelle Problem besteht in der Klassifikation von Bewegungen multipler autonomer Agenten, das sich in vielen Szenarien, in denen menschliche Bewegungstrajektorien vorliegen, in ähnlicher Art findet (Evakuierungsforschung, Verkehrsplanung, autonomes Fahren). Der Spitzensport ist für die Datenwissenschaften ein ausgesprochen interessantes Anwendungsfeld“, so Prof. Link. „Hier kann menschliches Verhalten in einem natürlichen, höchst kompetitiven, aber gleichzeitig durch das Regelwerk komplexitätsreduzierten Raum untersucht werden."
Der 1. TUM MDSI Football Analytics Hackathon fand im Januar am Munich Data Science Institute statt
Die Gewinnerteams hatten sich im Januar über den Hackathon für die Veranstaltung qualifiziert. „Im Rahmen des Hackathons arbeiteten Studierende aus ganz unterschiedlichen Fachrichtungen gemeinsam an Challenges“, berichtet Prof. Link. „Unsere TUM-Studierenden lernen so nicht nur ihre Fachexpertise auf praktische Probleme anzuwenden, sondern auch in heterogenen Arbeitsgruppen effizient zusammenzuarbeiten“, so Link weiter.
Organisiert und durchgeführt wurde die Veranstaltung im Rahmen der TUM-Projektwoche am Munich Data Science Institute (MDSI) in Garching, das sich im Schwerpunkt mit Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Dr. Drew Behrens und Vasiliki Sdralia, beide Projektmanager am MDSI, leisteten hierzu eine ganz wesentliche Unterstützung.
Die Veranstaltung wurde in enger Zusammenarbeit mit der Deutschen Fußball Liga (DFL) geplant. „Als Liga sind wir daran interessiert, dass unsere Clubs Spieldaten bestmöglich nutzen und Wettbewerbsvorteile generieren können. Mit der TUM haben wir einen starken wissenschaftlichen Partner, der Grundlagen und innovative Ideen für spätere Praxisanwendungen liefert“, erläutert Dr. Hendrik Weber, der als Direktor Technologie und Innovation bei der DFL diesen Bereich verantwortet.
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Kontakt:
Prof. Dr. Daniel Link
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
Munich Data Science Institute
Georg-Brauchle-Ring 60/62
80992 München
Telefon: 089 289 24498
E-Mail: Daniel.Link(at)tum.de
Dr. Drew Behrens, Vasiliki Sdralia
Munich Data Science Institute
85748 Garching
Telefon: 089 289 52356
E-Mail: drew.behrens(at)tum.de & vasiliki.sdralia(at)tum.de
Text: Bastian Daneyko
Foto: Sebastian Widmann/Bundesliga