Tennis-Champion nutzte KI, um Wimbledon-Turnier zu gewinnen

Amanda Loudin schrieb für OneZero darüber, wie der aktuelle Wimbledon-Champion Novak Djokovic die Hilfe von KI nutzte, um ein fünfstündiges Championship-Match gegen Roger Federer zu gewinnen.

Ed und Andrew Frazelle, ein Vater-Sohn-Team, die Besitzer von RightChain, einem fortschrittlichen Unternehmen für Lieferketten-Optimierung, -Planung und -Analyse mit Sitz in Atlanta, sind gleichzeitig Tennisliebhaber und waren neugierig, ob ihre Planungskonzepte auf den Sport angewendet werden könnten.

Ed Frazelle kontaktierte Craig O’shannessy, der das Match-Analyse-Unternehmen Brain Game Tennis leitet und seit 2017 mit Djokovic und anderen Profis zusammenarbeitet. Wie Loudin betont, “analysiert er ihre Spielmuster und hilft ihnen, ihre eigene Leistung zu verbessern und Strategien gegen bestimmte Gegner zu entwickeln.”

O’Shounessys Partner in seiner Arbeit ist Warren Pretorius, der CEO von Tennis Analytics, “der ein Modell der Videoanalyse entwickelte, das manuelle Markierung nutzt, die er 2013 entwickelte.” Seine Methode besteht darin, Matches über 25 Schlüsselindikatoren zu analysieren und dann “Datenanalyse und Visualisierung zu kombinieren, um Match-Informationen zu extrahieren und Schlüsselwörter auf indizierten Videos zu generieren.”

Frazelle sagt, dass er sich mit O’Shounessy und Pretorius in Wimbledon traf und dass “wir buchstäblich in dieser Nacht mit der Datenanalyse begannen.” Es stellte sich heraus, dass RightChains KI-Apps Unternehmen wie Colgate, Caterpillar, Ford, Baxter und Coca-Cola helfen, ihre Lieferketten zu vereinfachen, indem sie den Prozess in 25 Komponenten aufteilen. Loudin gibt ein Beispiel, bei dem die Prognose “ein A.I.-basiertes Algorithmus verwendet, um ein einzigartiges Modell für jedes Produkt zu erstellen und kontinuierlich zu aktualisieren. Die Netzwerkoptimierung verwendet einen Algorithmus, der bestimmt, wo Verteilungszentren basierend auf einer Vielzahl von benutzerdefinierten Kriterien platziert werden.”

Um seine Methodik auf Tennis anzuwenden, entschied sich Frazelle, die Reise eines Tennisballs von Ende zu Ende auf ähnliche Weise zu unterteilen. Wie er erklärt, “für Tennis änderten wir die Felder, um uns auf den Ziel- und Ursprung des Balls zu konzentrieren. Es handelt sich um ein sehr formales Koordinatensystem, das den Tennisplatz auf eine bislang nicht verfügbare Detailstufe kartiert.” (In diesem Fall wird jedes Service-Gebiet in 12 Unterzonen unterteilt und der Backcourt in acht solche Zonen.)

Die Analyse des Tennis-Spiels allein ist ziemlich eindimensional, und wie O’Shounessy erklärte, kann die KI wiederholbare Muster finden, die Länge der Rallies messen und bestimmen, wo genau ein Spieler den Ball getroffen hat. “Die Technologie bietet uns zusätzliche Schichten und Muster für eine detailliertere Analyse. Es ist eine Sache, einem Spieler zu sagen, was passiert, und eine andere, es ihm mit Tabellen und Grafiken zu zeigen. Die Grafiken, die Ed bereitstellt, zerlegen die Daten auf vielfältige Weise und führen unsere Augen leicht zu den wahren Schlüsseln des Gewinnens.”

O’Shannessy sagte auch, dass einer seiner schwierigsten Verkäufe an Spieler darin bestand, sie davon zu überzeugen, dass die Konsistenz des Spiels – die langen Rallies, die im Training auftreten – “überbewertet war, etwas, das Video-Analytics nicht ganz beweisen kann, aber KI kann.” Für seinen Teil fügte Pretorius hinzu, dass “an Stelle der isolierten Betrachtung von Daten die Spieler mit KI jetzt die Geschichte ihrer Spielentwicklung erhalten können.”

Letztendlich gewann Novak Djokovic das Wimbledon-Turnier 2019, wobei O’Shannessy hinzufügte, dass die Verwendung von KI “nur der Anfang ist, wohin die Technologie den Sport bringen kann.”