Laut Wissenschaft gewinnt am Sonntag Matteo van der Paul

Forscher von IDLab, der imec-Forschungsgruppe an der Universität Antwerpen, haben ein Computersystem entwickelt, das versucht, Rennergebnisse bei Tagesrennen auf der Grundlage historischer Leistungsdaten und künstlicher Intelligenz (KI) vorherzusagen. Prognosen können ab sofort verfolgt werden wiewintdekoers.be. Für die Flandern-Tour sagt das KI-System voraus, dass Matthew van der Paul der erste sein wird, der die Grenze überschreitet.

Künstliche Intelligenz verändert jeden Sektor. Eine exponentielle Datenexplosion in Kombination mit einer höheren Rechenleistung und effizienteren Algorithmen ermöglicht fundiertere Entscheidungen. Dies gilt auch für die Welt des Sports. Wenn Radfahrdaten (Rennergebnisse, Kraft, Herzfrequenz, …) breiter und strukturierter verfügbar werden, können datenbasiertere Vorhersagen getroffen werden. Um das Potenzial der KI im Sport zu demonstrieren, startet IDLab jetzt die Website wiewintdekoers.be.

Die Ergebnisse des Rennens sind schwer vorherzusagen. Sie hängen von der Art des Rennens, dem Zustand jedes Rennfahrers, seiner Teamstrategie, den Wetterbedingungen sowie dem unerwarteten Verlauf des Rennens ab. Forscher von imec und UAntwerpen haben jedoch erfolgreich einen KI-Algorithmus entwickelt, mit dem die Ergebnisse eintägiger Rennen in der Vorschau angezeigt werden können.

Basierend auf Daten aus den letzten 20 Jahren hat sich das System selbst beigebracht, was die wichtigsten Vorhersageparameter für die Vorhersage der Ergebnisse eines bestimmten klassischen Frühlings sind (bei den Elite-Männern in der Straßenklasse). Zum Beispiel erkennt das KI-Modell automatisch eine Leistung, die wichtig ist, um in einem Rennen wie der Flanders Tour gut abzuschneiden. Basierend auf den Leistungsdaten aller Radfahrer der letzten drei Jahre versucht der Algorithmus dann, die vollständige Rangfolge vorherzusagen. Da alles automatisiert ist, kann dies auf jeden eintägigen Kurs angewendet werden.

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Die erste Version des Systems wurde 2018 und 2019 auf der Grundlage aller Radklassiker bewertet. Dabei schnitt die KI etwas besser ab als die Vorhersagen menschlicher Radfahrer. Zum Beispiel konnte das Computermodell sieben der zehn besten Passagiere der Flandern-Tour 2018 korrekt vorhersagen, darunter auch die Gewinnerin Nikki Terpstra.

Die KI lernt aus den Mustern, die sie in ähnlichen Radrennsequenzen erkennt. “Die Pandemie und die Änderungen am Radfahrkalender 2020 waren in dieser Hinsicht kein Geschenk. Unser Computermodell war völlig verwirrt”, seufzt Professor Stephen Latrey (imec / UAntwerpen). In der Zwischenzeit wird der Fahrradkalender jedoch wieder natürlicher und der Algorithmus wurde um zusätzliche Parameter erweitert. Für Gent-Wevelgem, das Rennen am vergangenen Sonntag, hat das KI-System vier der fünf besten Teilnehmer korrekt vorhergesagt, darunter den Sieger Wout van Aert.

Forscher von IMEC und UAntwerpen wollen das System in den kommenden Jahren noch weiter verbessern, indem sie beispielsweise mehr Verletzungen und Stürze berücksichtigen. Bis zum Sommer wollen die Wissenschaftler das System von eintägigen Rennen auf Theaterrennen ausweiten, damit sie auch die Tour de France-Rangliste vorhersagen können. Es sollte auch möglich sein, vorherzusagen, wie der Flug stattfinden wird.

Mit wiewintdekoers.be demonstriert IDLab das Potenzial der KI beim Radfahren, aber die Möglichkeiten zur Anwendung der Technologie sind viel breiter. „Unsere Methoden können auch verwendet werden, um junge Radsporttalente schneller zu verfolgen. Darauf arbeiten wir bereits mit professionellen Radsportteams hin. Wenn sie uns zusätzliche Daten liefern, können wir ihnen helfen, bessere Trainings- und Beschäftigungsentscheidungen zu treffen. Immer mehr Daten werden auch in vielen anderen Sektoren generiert, aus denen auch wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können. Künstliche Intelligenz ist bereit, jeden Sektor zu verändern “, schließt Stephen Latrey.

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