Die Shanghai Jiao Tong University und Alibaba haben gemeinsam ein KI-System zur Analyse von Fußballspielen namens MatchVision entwickelt, das Spiele beobachten, wichtige taktische Bewegungen identifizieren und Kommentare generieren kann, ähnlich wie menschliche Kommentatoren. Das System basiert auf dem riesigen Datensatz „SoccerReplay-1988“, der mehr als 3.300 Stunden Filmmaterial von fast 2.000 Spielen der höchsten Spielklasse enthält. MatchVision kann 24 verschiedene Spielereignisse mit einer Genauigkeitsrate von 84 % identifizieren und ist bestehenden Systemen in der Fehlerbeurteilung und anderen Aspekten überlegen. Noch wichtiger ist, dass das Forschungsteam plant, den Datensatz und das Modell als Open Source bereitzustellen, um die Weiterentwicklung der KI im Sportbereich voranzutreiben.
Die Technologie wird auf der Grundlage eines großen Datensatzes namens „SoccerReplay-1988“ entwickelt, der fast 2.000 vollständige Spiele der europäischen Top-Ligen und der UEFA Champions League von 2014 bis 2024 enthält, was insgesamt mehr als 3.300 Stunden Spielclips entspricht. Pro Wettbewerb gibt es durchschnittlich 76 Kommentarsegmente.
Diese Tabelle zeigt, wie MatchVision Schlüsselmomente in einem Spiel identifiziert und Kommentare für jedes Szenario generiert.
MatchVision ist als All-in-One-System konzipiert, das Multitasking ermöglicht, einschließlich der Verfolgung von Spielereignissen und der Erstellung organischer Kommentare. Das System kann 24 verschiedene Arten von Spielereignissen identifizieren, wie zum Beispiel Tore, Fouls und taktische Aktionen. Bei der Analyse von Fouls werden Kameraaufnahmen aus mehreren Winkeln verwendet, um Art und Schwere des Fouls zu bestimmen.
Testdaten zeigen, dass MatchVision eine Genauigkeit von 84 % bei der Identifizierung von Spielereignissen aufweist. Es schneidet nicht nur gut bei der Ereigniserkennung ab, sondern übertrifft auch bestehende Systeme bei der Generierung von Kommentaren und der Meldung von Fouls. Das Forschungsteam plant, den Datensatz und das Modell als Open Source zu veröffentlichen und sie auf GitHub zu veröffentlichen, damit sie von mehr Forschern und Entwicklern genutzt werden können.
Interessanterweise ergab die Studie, dass KI- und menschliche Kommentatoren sich unterschiedlich auf das Spiel konzentrierten. KI konzentriert sich mehr auf technische Details und Taktiken, während menschliche Kommentatoren sich mehr auf den emotionalen Fluss und die Hintergrundgeschichte des Spiels konzentrieren.
Das Vergleichsbeispiel vergleicht, wie ein menschlicher Kommentator (GT) und eine KI (unser) drei wichtige Spielmomente beschreiben – eine umstrittene gelbe Karte, eine Eckstoßsequenz und ein Torspiel.
Die Forscher zeigten einen Vergleich von KI- und menschlichen Kommentaren zu bestimmten Szenarien wie gelben Karten, Ecken, Toren und Torwartparaden und hoben die unterschiedliche Art und Weise hervor, wie die beiden Schlüsselmomente in einem Spiel beschreiben.
In Zukunft wird sich die Anwendung von MatchVision möglicherweise nicht nur auf Spielkommentare beschränken, sondern kann auch automatisch Spielhighlights erzeugen und sogar Schiedsrichter dabei unterstützen, präzisere Strafen zu verhängen, basierend auf vorhandenen KI-Technologien wie der Abseitserkennung.
Diese Forschung markiert eine neue Ära in der Sportanalyse und KI-Anwendungen und bietet Fußballfans und Profis ein neues Seherlebnis.
Das Aufkommen von MatchVision deutet darauf hin, dass die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz im Sportbereich umfassender und tiefgreifender sein wird. In Zukunft könnten mehr auf KI basierende Sportanalysetools erscheinen, die uns ein spannenderes und tiefgreifenderes Sportereignis bescheren werden Erfahrung. Diese Technologie revolutioniert nicht nur die Art und Weise, Fußballspiele zu kommentieren, sondern gibt auch eine neue Richtung für die zukünftige Entwicklung der Sporttechnologie vor.