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Dank des technologischen Fortschritts sind Fanbindung und Spieleranalysen zu einem wichtigen Bestandteil der Sportindustrie geworden. Sportereignisse werden zunehmend von Daten gesteuert, und KI spielt bei diesem Wandel eine große Rolle.
In der Vergangenheit haben wir gesehen, wie Technologien wie Computer Vision, die Computern helfen, zu sehen und zu verstehen, was auf dem Spielfeld passiert, einen großen Einfluss auf Bereiche wie die Formel 1 und die Olympischen Spiele gehabt haben. Auch die National Basketball Association (NBA) hat in letzter Zeit für Schlagzeilen gesorgt, weil sie KI auf neue, innovative Weise einsetzt.
Die NBA hat sich jedoch schon vor einiger Zeit mit dem Thema KI beschäftigt. Seit die Liga 1949 gegründet wurde, hat sie schnell neue Technologien eingeführt, um mit den Fans in Kontakt zu treten und das Spiel zu verbessern.
Heute werden Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 gehen bei der Analyse der Basketballleistung einen Schritt weiter, indem sie die Erkennung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit ermöglichen. Vision AI macht es einfacher, das Spiel während des Spiels zu analysieren und ein besseres Verständnis des Geschehens zu bekommen.
In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie KI und Computer Vision den Basketball umgestalten. Wir erläutern, wie diese Technologien den Teams helfen, Spieler in Echtzeit zu verfolgen, Leistungsdaten genauer zu analysieren, intelligentere Trainerentscheidungen zu treffen und ein besseres Erlebnis für die Fans zu schaffen.
Der Aufstieg der KI in der Sportanalytik
Bevor wir uns damit beschäftigen, wie KI zur Verbesserung von Basketballspielen eingesetzt wird, werfen wir einen Blick darauf, wie sich KI im Sport über die Jahre entwickelt hat.
In den Anfängen stützte sich die Sportanalytik hauptsächlich auf grundlegende Statistiken und manuelle Aufzeichnungen. Das änderte sich 1997, als KI-gestützte Spielerverfolgungssysteme wie Prozone begannen, Bewegungsdaten von Spielern zu erfassen.
2009 machte die NBA mit der KI-gestützten Ball- und Spielerverfolgung von SportVU einen großen Schritt nach vorn. Dies war ein neuer Meilenstein, der detaillierte, datenreiche Analysen ermöglichte und die Art und Weise veränderte, wie Teams die Leistung ihrer Spieler und die Spielstrategie betrachteten.
In den letzten Jahren wurde eine Vielzahl von KI-Techniken im Sport eingesetzt - von maschinellem Lernen für vorausschauende Analysen über Computer Vision für Echtzeitanalysen bis hin zu Robotik, die beim Training hilft.
Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden KI-gestützte Analysen sowohl bei Sportereignissen als auch beim Training immer häufiger eingesetzt, um den Teams einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und den Fans tiefere Einblicke in die Spiele zu geben, die sie lieben.
Innovative Wege der NBA, KI zu nutzen
Eine der aufregendsten Arten, wie KI in dieser Saison in der NBA Einzug gehalten hat, sind die Roboter. Die Golden State Warriors sind Vorreiter mit ihrer Physical AI-Initiative, einem hochmodernen System von KI-gesteuerten Robotern, die beim Training helfen.
Diese Roboter helfen bei allem, von Rebound- und Passübungen bis hin zur Simulation von Abwehrspielen, und geben den Spielern sofortiges Feedback zu ihrer Leistung.
In einem vom Team veröffentlichten Clip sagte der Point Guard der Golden State Warriors, Steph Curry, dass die Roboter, obwohl sie sich anfangs seltsam anfühlten, schnell zu einem festen Bestandteil ihrer Trainingsroutine geworden sind.
Abb. 2. Roboter werden von Basketballteams zur Vorbereitung auf Spiele eingesetzt.
Hier sind einige weitere faszinierende Möglichkeiten, wie die NBA KI einsetzt:
Spielerverfolgung in Echtzeit: Die Liga nutzt Computer Vision, um Spielerbewegungen und Positionen in Echtzeit zu verfolgen. So erhalten die Trainer sofortige Einblicke und können ihre Strategien im Handumdrehen anpassen.
Optimierte Spiel-Planung: Die NBA setzt KI-Tools ein, um historische Daten, Spielerleistungen und Logistik zu analysieren und Spielpläne zu erstellen, die das Engagement der Zuschauer erhöhen und die Saison optimieren.
Verbessertes Engagement in den sozialen Medien: KI wird eingesetzt, um automatisch Highlight Reels und personalisierte Clips zu generieren , indem Spielmaterial zerlegt wird, was es für die NBA einfacher macht, mit Fans weltweit in Kontakt zu treten.
Vorhersage von Spielergebnissen: KI-Modelle für fortschrittliche NBA-Analysen
Beim NBA All-Star Technology Summit 2025 ging es vor allem um KI-Innovationen. In einem Podcast erklärte Daryl Morey, Präsident der Philadelphia 76ers, wie KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), zu einem integralen Bestandteil des Entscheidungsprozesses geworden sind.
Morey bemerkte: "Wir nutzen Modelle bei jeder Entscheidung" und betonte, dass KI mittlerweile bei der Bewertung von Draft Picks bis hin zu Spielstrategien eine Rolle spielt. Diese Modelle kombinieren Echtzeitdaten, historische Leistungen und andere Erkenntnisse, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen und so die Zukunftsplanung der Teams noch präziser zu gestalten.
Morey erläuterte die Rolle der LLMs in diesem Prozess: "Es hat sich herausgestellt, dass LLMs bei der Vorhersage ziemlich gut abschneiden. Sie schlagen aber immer noch nicht die menschlichen Super-Prognostiker ... Aber sie liefern ein besseres Signal als Scouts und so weiter. Also behandeln wir sie fast wie einen Scout."
Im Laufe der Zeit, wenn sich diese Modelle verbessern, könnten sie eine noch größere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der NBA spielen.
Wie YOLO11 Spieler und Ballbewegungen im Basketball verfolgen kann
Wie funktionieren also Vision AI-Anwendungen wie die Echtzeitverfolgung von Spielern beim Basketball? Gehen wir einen Schritt zurück und schauen uns die technischen Details an.
Modelle wie YOLO11 unterstützen eine Reihe von Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Objektverfolgung. Mit diesen Fähigkeiten kann YOLO11 jedes Videobild eines Basketballspiels in Echtzeit verarbeiten.
Wenn wir zum Beispiel verfolgen wollen, wann der Ball durch den Reifen fliegt oder wann ein Slam Dunk stattfindet, kann ein in YOLO11 integriertes Computer Vision System den Ball erkennen und verfolgen, wie er die Hand des Spielers verlässt, durch die Luft fliegt und mit dem Brett und dem Korb in Kontakt kommt, um ein Tor zu erzielen.
Ein weiteres gutes Beispiel ist die Verwendung der Posenschätzung von YOLO11. Bei der Posenschätzung werden Schlüsselpunkte am Körper eines Spielers, wie Ellbogen, Knie und Hüfte, in jedem Bild des Videos identifiziert und verfolgt. Auf diese Weise kann eine detaillierte Karte der Bewegungen eines Spielers erstellt werden, die nicht nur zeigt, wo er sich auf dem Platz befindet, sondern auch, wie er sich in wichtigen Momenten bewegt. Die gesammelten Erkenntnisse können dann genutzt werden, um die Leistung zu analysieren, die Trainingstechniken zu verfeinern und sogar das Verletzungsrisiko zu verringern.
Abb. 3. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zur Erkennung der Pose eines Spielers.
YOLO11 für die KI-gestützte Unterstützung von Schiedsrichtern nutzen
Neben dem Tracking von Spielern und der Analyse von Ballbewegungen kann YOLO11 auch zur KI-gestützten Unterstützung von Schiedsrichtern eingesetzt werden, um Fouls, Foulspiele und andere Verstöße in Echtzeit zu erkennen.
Durch die Analyse des Videomaterials Bild für Bild kann Vision AI den Schiedsrichtern zusätzliche Erkenntnisse liefern, um menschliche Fehler zu reduzieren. Sie kann auch in Instant-Replay-Systeme integriert werden, um automatisch Momente zu markieren, die einer Überprüfung bedürfen, wodurch der Prozess schneller und zuverlässiger wird.
Wenn eine Spielerin oder ein Spieler zum Beispiel den Platz verlässt, kann YOLO11 die Position ihrer oder seiner Füße im Verhältnis zu den Spielfeldlinien erkennen und die Schiedsrichter sofort alarmieren. Außerdem kann das Modell übermäßigen Körperkontakt zwischen Spielern erkennen und so helfen, Fouls zu identifizieren.
Ebenso kann YOLO11 in Situationen, in denen der Ball in Bewegung ist, seine Flugbahn analysieren, um festzustellen, ob er die Dreipunktelinie vor einem Schuss vollständig überquert hat oder ob ein Torwartfehler vorliegt. Durch die Automatisierung dieser Erkennungsvorgänge kann die KI-gestützte Schiedsrichterunterstützung die Genauigkeit der Entscheidungen verbessern, umstrittene Entscheidungen reduzieren und das Spiel für Spieler und Teams fairer machen.
Das Für und Wider von KI im Basketballtraining und in der Strategie
Der Einsatz von KI im Basketball verändert alles, von der Leistung der Spieler bis zur Einbindung der Fans, und eröffnet neue Möglichkeiten, das Spiel zu analysieren und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Hier ist ein kurzer Überblick über einige der Vorteile, die KI für Basketballteams und -organisationen bietet:
Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Berücksichtigung mehrerer Datenquellen können KI-Modelle objektive Entscheidungen in Bereichen wie Kadermanagement und Taktik im Spiel unterstützen.
Personalisiertes Training: Durch die Analyse von Spielerdaten kann KI helfen, maßgeschneiderte Trainingsprogramme zu erstellen, die die Fähigkeiten verbessern und das Verletzungsrisiko minimieren.
Verbessertes Scouting: KI-Systeme können riesige Datenmengen über mehrere Saisons und Ligen hinweg analysieren und Teams dabei helfen, vielversprechende Talente zu identifizieren und versteckte Perlen zu entdecken.
Die Vorteile liegen auf der Hand, aber die Implementierung von KI-Lösungen kann auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringen. Hier sind einige der Einschränkungen und wichtigen Überlegungen, die du beachten solltest:
Datenschutz Probleme: Die Sammlung und Analyse umfangreicher Spielerdaten wirft Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des individuellen Datenschutzes auf.
Umgang mit Unsicherheit: KI-Modelle haben Schwierigkeiten, die spontanen und emotionalen Faktoren zu berücksichtigen, die oft den Live-Sport bestimmen.
Übermäßige Abhängigkeit von Daten: Wenn man sich zu sehr auf die KI verlässt, könnte man die Bedeutung der Intuition des Trainers und die Unvorhersehbarkeit des Spiels herunterspielen.
KI im Basketball ist ein Slam Dunk
KI definiert den Basketball auf spannende Weise neu. Von der Spielerverfolgung in Echtzeit mit YOLO11 bis hin zu Vorhersagemodellen, die den Trainern helfen, klügere Entscheidungen zu treffen, geben diese Technologien den Teams neue Werkzeuge an die Hand, um das Spiel zu analysieren und die Leistung zu verbessern.
Die NBA nutzt KI bereits für alles Mögliche, von der Optimierung von Spielplänen und der Erstellung automatischer Highlight-Reels bis hin zur Verfeinerung von Trainerstrategien und der Verbesserung der Fanbindung. Mit der weiteren Entwicklung der KI können wir noch genauere Analysen, eine bessere Verletzungsprävention und tiefere Einblicke in die Leistung der Spieler/innen erwarten.
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