Die neue KI von LaLiga erkennt die besten Spielzüge.

Im Sommer gibt es auch Fußball. Das ist eine gute Nachricht für die größten Fans und eine weniger gute für diejenigen, die diese Sportart nicht so sehr mögen (und noch mehr, wenn sie Wohnzimmer und Fernseher mit einem dieser Fans teilen). Egal zu welcher Gruppe Sie gehören, das ist die Realität und LaLiga ist schon da. Und dieses Jahr gibt es eine Neuerung, die den Anhängern noch mehr Spannung bietet: Es wird eine KI-Technologie eingeführt, die automatische Zusammenfassungen in Echtzeit mit den besten Spielzügen liefert.

Mediapro hat zum ersten Mal KI eingesetzt, um Fußballzusammenfassungen automatisch zu erstellen, dank der technologischen Plattform AIProclips. Diese Plattform nutzt bis zu drei Algorithmen, die von Experten der Gruppe über mehr als ein Jahr getestet und trainiert wurden, unterstützt von dem auf Technologie spezialisierten Unternehmen IBM. Indem man nur die Auswahlkriterien vorgibt, generiert AIProclips automatisch die Zusammenfassung.

Die Innovationsabteilung der Mediapro-Gruppe hat im letzten Jahr dieses bahnbrechende Tool entwickelt, das die Besonderheiten eines Fußballspiels berücksichtigt, die bisher nur von einer Person, die für die Bearbeitung und Montage von Videos zuständig ist, bewertet werden konnten – wie die Emotion oder die Bedeutung eines Tores in den letzten Spielminuten.

Der Nutzer dieses neuen Tools muss nur einige Kriterien wie beste Spielzüge, Leistung eines bestimmten Spielers oder Art des Spielzugs definieren, damit AIProclips automatisch die Bilder abruft und den gewünschten Clip erstellt.

Wie gelingt das? Die Plattform arbeitet in Echtzeit („near-live“), indem sie nicht nur alle Spielzüge anschaut, sondern sie auch analysiert und klassifiziert. Die Verarbeitung dauert schätzungsweise etwa 7 Minuten, damit die Nutzer ihre eigenen Zusammenfassungen nach ihren Vorlieben und/oder Bedürfnissen erstellen können.

Die Bedeutung der Algorithmen auch im Fußball

AIProclips basiert auf drei Algorithmenebenen, die von Mediapro und IBM über mehr als 12 Monate getestet wurden.

Die erste Ebene konzentriert sich auf die Analyse der Spielzüge und die Erstellung von Clips, indem sie entscheidet, wann ein Spielzug beginnt und endet. Dafür wendet das Tool die spezifischen Kriterien eines Fußballspiels an.

Die zweite Algorithmenebene liefert bereits die erste Relevanzanalyse der Szene. Dabei stützt sie sich auf die Gesten der Spieler, den Ton des Kommentators und die Umgebungsgeräusche.

Schließlich fügt die dritte Ebene, die von IBM mit maschinellem Lernen entwickelt und erstellt wurde, den Spielkontext hinzu. Das bedeutet, sie kann zum Beispiel erkennen, dass bei einem Spielstand von 0:1 ein Tor in den letzten Minuten entscheidend und viel relevanter ist als in den ersten Minuten der ersten Halbzeit.