Einzug der generativen künstlichen Intelligenz von Footbar
Veröffentlicht am 29. März 2024
Zu Beginn des Jahres 2024 ist es über ein Jahr her, dass generative KI-Anwendungen im Bereich Fußball entstanden sind. So wird beispielsweise der Absatz mit der Spielzusammenfassung, der in unserer mobilen App nach jedem Spiel bereitgestellt wird, seit März 2023 von Open AIs GPT 3.5-Modell verfasst, das die vom Footbar-Sensor gemessene Leistung synthetisiert.
Das heute von Footbar vorgestellte Modell ist jedoch grundlegend anders. Es hat alle Merkmale eines herkömmlichen Sprachmodells, aber im Gegensatz zu den meisten anderen Modellen verarbeitet es keinen Text, sondern direkt den Inhalt eines Fußballspiels. Es kann daher Spiele generieren, genauso wie die wichtigsten Vorlagen Text generieren.
In diesem Artikel erläutern wir, wie diese technische Meisterleistung möglich wurde und welche Anwendungen sie erwarten lässt.
Am Ende des Artikels finden Sie auch einen Link, um sich der Warteliste anzuschließen, damit Sie dieses Modell vorab testen können.
Die technische Lösung
Die beiden wichtigsten Zutaten für die Erstellung eines Sprachmodells sind: eine gute, auf Transformern basierende Architektur und ein Datensatz, der sowohl qualitativ als auch quantitativ ist. Bei Footbar ist die Architektur ganz klassisch, was das Transformers-Modell betrifft, ein Modell, das in der Lage ist, das wahrscheinlichste Token zu schätzen, um die eingegebene Suite zu vervollständigen. Die Erstellung des Tokens hingegen erforderte mehr Ingenieurskunst, da es sich in diesem Fall nicht um das Ausschneiden eines Textes, sondern um die Sequenzierung des Fußballspiels handelt.
Was den Datensatz betrifft, so ist er das Ergebnis der fast ein Jahrzehnt währenden Sammel- und Annotationsarbeit des Footbar-Teams.
Ein Tokenizer, der die menschliche Aktivität sequenziert
Die größte Herausforderung bei der Anpassung der LLM-Architektur an den Fußball bestand darin, einen Tokenizer zu entwickeln, der physische Bewegungen statt Worte interpretieren kann. Dies sind die Eckpfeiler des Footbar-Ansatzes :
- Ein Aktivitätssensor, der um das Bein gehängt wird und die Bewegungen des Beins im Laufe der Zeit aufzeichnet.
- Die Sequenzierung von Bewegungen: Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die auf einer Aufteilung des Textes in Wörter oder Zeichengruppen, sogenannte Token, beruhen, sequenziert unsere Technologie jeden einzelnen Schritt oder jede Gruppe von einzelnen Schritten.
- Kodierung und Ein bettung(embedding): Diese Token werden nicht nur entsprechend ihrer Kategorie (Gehen, Laufen, technische Geste usw.) kodiert , sondern erhalten auch Positionsinformationen wie bei herkömmlichen LLMs sowie weitere einzigartige Datenpunkte wie Geschwindigkeit, Richtung oder Flugzeit jedes Schritts, was ein komplexes Verständnis der Bewegungen des Spielers ermöglicht.
- Effizientes Vokabular und Modellgröße: Im Gegensatz zu herkömmlichen Sprachmodellen, die mit einem Vokabular aus Hunderttausenden von Wörtern hantieren, profitiert das Footbar-Modell von einem deutlich kleineren Token-Satz von einigen Dutzend Aktien. Diese Effizienz führt zu einem Modell, das weniger Parameter und einen kompakteren Datensatz benötigt, ohne dabei die Tiefe und Qualität der Analyse zu beeinträchtigen.
Ein reicher und vielfältiger Datensatz
Die Technologie von Footbar wird von einem umfangreichen Datensatz gespeist, der etwa 1 Million Spiele umfasst, die in den letzten 10 Jahren von einer Vielzahl von Spielern mit dem Aktivitätssensor von Footbar absolviert wurden:
- Vielfalt der Spieler: Der Datensatz umfasst Profisportler, Amateure, Kinder und Erwachsene, weiblich und männlich, und deckt ein breites Spektrum an Leistungsniveaus und Spielstilen ab.
- Verschiedene Spielformate: Von 5er- und 11er-Spielen über Trainingsübungen bis hin zu informeller Spielpraxis deckt der Datensatz alle Formen des Fußballs ab.
- Umfassende Datenerfassung: Die traditionelle Datenerfassung im Profifußball stößt oft an Grenzen, entweder weil sie aus Positionsverfolgungsdaten ohne detaillierte technische Aktionen besteht oder weil sie sich nur auf die Spieler konzentriert, die direkt an den Aktionen beteiligt sind. Der Datensatz von Footbar überwindet diese Hindernisse und ermöglicht einen umfassenden Einblick in die Spiele und die Interaktionen zwischen den Spielern.
Die Anwendungen
Die erste konkrete Anwendung dieses Sprachmodells besteht darin, den Betrieb der Footbar-Dienste zu unterstützen, aber es sind auch zahlreiche andere Anwendungen denkbar, die sich nach den beiden Achsen kategorisieren lassen, die seit der Gründung von Footbar die DNA des Unternehmens ausmachen: allen Fußballspielern, vom leeren Platz bis zum professionellen Trainingszentrum, zu helfen, ihre Leistungen zu verstehen und Fortschritte zu machen, sowie dazu beizutragen, sie dazu zu bringen, öfter zu spielen, dank einer spielerischen Schnittstelle, die von Videospielen inspiriert ist und die Art und Weise, wie man diesen Sport betreibt, neu erfindet.
Footbar liefert Ihnen einen Überblick über die Veränderungen, die den Fußball in den nächsten Jahren prägen werden.
Verbesserung der Leistung
- Der taktische Begleiter des Trainers : Eine Eingabeaufforderung à la ChatGPT, die es jedem Trainer ermöglicht, ein taktisches Gerät einzugeben, einige Parameter einzustellen und ein simuliertes Spielergebnis zu erhalten. Mit dieser Funktion können Trainer strategisch analysieren, wie sich die Auswahl verschiedener Spieler oder der Einsatz unterschiedlicher Taktiken auswirkt, indem sie Szenarien vor realen Spielen effektiv simulieren.
- Spielstrategie-Simulator: Spieler und Trainer können mit verschiedenen Freistoßszenarien experimentieren und dabei die Strategien für Eckbälle, Freistöße und Elfmeter verfeinern. Dieses Tool ermöglicht eine detaillierte Analyse der möglichen Ergebnisse und erhöht so die Wahrscheinlichkeit, ein Tor zu erzielen.
- Modellierung von Rekrutierungsszenarien: Scouts können eine ganze Saison mit verschiedenen Spielern in ihrer Mannschaft simulieren und so eine umfassende Prognose der potenziellen Auswirkungen jedes Spielers liefern. So können datengestützte Entscheidungen getroffen werden, um das Team zu stärken.
- Verletzungsprävention und Fitnesstraining: Durch die Auswertung der von unseren Sensoren gesammelten Messungen der Trainingsbelastung können Fitnesstrainer die Fitness der Spieler vorhersehen und optimieren, um die Leistung zu maximieren und das Verletzungsrisiko während der gesamten Saison zu verringern.
- Verbesserte Wettinformationen: Wettmakler und -liebhaber können mithilfe unseres LLM genauere Vorhersagen über den Ausgang von Spielen treffen und so die Wettlandschaft mithilfe fortschrittlicher KI-Erkenntnisse neu gestalten.
Spielerische Erfahrung
- Simulationsmodell: Die herkömmlichen Motoren, die in Fußballsimulationsspielen und Fantasy-Fußball-Ligen verwendet werden, können durch Footbars LLM ersetzt werden und bieten ein nie dagewesenes Maß an Realismus und Engagement.
- Eine Weltmeisterschaft ohne CO2-Fußabdruck : Spieler aus allen Teilen der Welt können auf ihrem heimischen Platz spielen, während unsere KI ein zusammenhängendes virtuelles Spiel generiert, sodass sie gegeneinander antreten können, als wären sie im selben Stadion.
- Historische Fußballmomente neu schreiben: Unsere Technologie ermöglicht es den Nutzern, virtuell an historischen Fußballspielen teilzunehmen, und bietet damit eine einzigartige Möglichkeit, die Ergebnisse dieser Spiele zu verändern.
Werden Sie Teil der KI-Revolution im Fußball
Es gibt drei Möglichkeiten, Vorreiter zu werden, indem Sie dieses Werkzeug selbst ausprobieren.
Wenn Sie Spieler, Trainer, Fitnesstrainer oder in irgendeiner Weise mit Fußball zu tun haben, können Sie unseren Sensor als Einzelperson oder für eine Gruppe direkt in unserem Online-Shop kaufen. Online-Shop.
Wenn Sie ein Produkt oder eine Anwendung für Sportler entwerfen, interessieren Sie sich vielleicht für Folgendes unsere API die es Ihnen ermöglicht, Anwendungen zu entwerfen, die auf den Statistiken von Spielern basieren.
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