Simulation im Spitzen-Fußball
DFG fördert das Projekt „Spielanalyse im Fußball mittels Neuronaler Netze“ des Instituts für Kognitions- und Sportspielforschung für weitere zwei Jahre.
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) bewilligt damit den zweiten Fortsetzungsantrag für dieses Projekt, das Sportwissenschaft und Informatik verbindet. „Wir freuen uns sehr, dass die DFG unseren Forschungsleistungen der letzten Jahre Nachhaltigkeit beschieden hat, und uns auch in Zukunft zutraut, dass wir wettbewerbsfähig in der Mutterwissenschaft Informatik sind“, sagt Institutsleiter Univ.-Prof. Dr. Daniel Memmert, der den ursprünglichen Erst-Antrag bei der DFG 2008 stellte.
In Kooperation mit der Johannes Gutenberg-Universität Mainz untersuchen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Deutschen Sporthochschule Köln Daten, die insbesondere für Analysen des komplexen Spielgeschehens und der typischen Handlungs- und Interaktionsmuster (Gruppen- und Mannschaftstaktiken) verwendet werden.
Für Training und Wettkampf ist es dabei interessant, diejenigen Handlungen zu extrahieren, die Kreativität erkennen lassen. Derartige Analyse-Tools sind bislang nicht verfügbar. Die Projektmitarbeiter wollen – aufbauend auf den in den Vorgängerprojekten entwickelten Konzepten – ein rechnergestütztes Analyse-Verfahren entwickeln, das Prozessmuster aus dem Spiel erkennt und ihre Wirksamkeit überprüft. Insbesondere liegt der Fokus dabei auf kreativen Prozessen, die wegen ihrer Seltenheit weder einer qualitativen Kontext-, noch einer quantitativ-statistischen Analyse zugänglich sind. Ziel ist, eine spezielle Spiel-Simulation zu entwickeln, die online-manuell und offline-systematisch die Wirkung kreativer Handlungen auf den weiteren Spielverlauf simulieren und analysieren kann.
Das Analyse-Tool SOCCER von Prof. Dr. Jürgen Perl (Universität Mainz) und Univ.-Prof. Dr. Daniel Memmert (Deutsche Sporthochschule Köln) kombiniert konventionelle Datenanalyse, dynamische Zustand-Ereignis-Modellierung und Künstliche Neuronale Netze. Dabei berechnen sich Ereignisse wie Ballgewinn oder Ballverlust aus den Spieler- und Ballpositionen. Ebenfalls aus diesen Positionen erkennt ein Neuronales Netz zeitabhängige Spielerpositionen und ermöglicht, die Ereignisse und die daraus resultierenden Prozesse (z.B. Abwehraufbau, Ballrückgewinnung oder Angriff) in die jeweiligen situativen Kontexte einzubetten. Mit einem geeigneten Indikator, z.B. Ballbesitz, lässt sich bewerten, wie erfolgreich eine Aktion ist.
Schwieriger ist die Analyse für kreative Aktionen und Prozesse, die unvorhersehbar oder selten auftreten. Sie werden von konventionellen Erkennungsmethoden in der Dynamik des Spielprozesses kaum registriert. Hierfür hat die Forschungsgruppe mit TriTop (Triangular Topology) einen neuen Typ eines selbstorganisierenden Netzes entwickelt, das häufige von seltenen Ereignissen durch dynamische Generierung von Neuronen trennen kann, ohne dabei die Prozessverteilung zu verlieren.