02.12.2022

Al Rihla: Ein High-Tech Ball und KI verändern den Fußball

Neben Toren und Skandalen - und dem Ausscheiden von Deutschland - gibt es bei der Weltmeisterschaft in Katar, etwas unter dem Radar, auch technologische Entwicklungen, die zukünftig auf den Fußball einen großen Impact haben könnten.
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(c) Stock.Adobe/kovbu58 - Al Rihla, der WM Ball, wurde für diese WM mit neuer Technologie ausgestattet.

Die Fußballweltmeisterschaft in Katar 2022 wird vorrangig wegen seiner Kontroversen in Erinnerung bleiben. Das Verbot von Solidaritätsbekundungen mit der LGBTQ-Community oder regenbogenfarbener Kleidung reiht sich da ebenso ein, wie auch skurrile Interviews des FIFA-Präsidenten Gianni Infantino, der mit seinen Aussagen nichts anderes als eine Toleranz für Intoleranz forderte. Mit all diesen Vorgängen abseits des Spiels ging eine der wesentlichen Neuerungen im Fußball beinahe unter: die Technologie im Ball Al Rihla.

Al Rihla und seine zwei Sensoren

Jene, so die gängige Meinung, kann und wird den Fußball verändern. Denn: während des gesamten Turniers enthalten die Spielbälle einen Sensor, der räumliche Positionsdaten in Echtzeit erfasst – einem Balltrackingmechanismus (mit KI Unterstützung) sei Dank.

Der Glaube ist, dass in Kombination mit den vorhandenen Tracking-Instrumenten „VAR“ (Video-Schiedsrichterassistenten) und Abseitsüberprüfung präziser und effizienter werden sollen. Und dass neue Daten Einfluss auf zukünftige Spiele haben werden.

Wie die Plattform fivethirtyeight berichtet, nutzt der Weltfußballverband in Katar eine Software, die größtenteils von KI-Funktionen gesteuert wird, aber ein wichtiges Element der menschlichen Bestätigung beibehält.

In jedem Spielball befindet sich ein Tool, das von Kinexion, einem IoT-Spin off der Uni München, entwickelt wurde. Nach Angaben des Unternehmens wiegt dieses Gerät 14 Gramm und enthält zwei separate Sensoren, die gleichzeitig arbeiten.

500 Bilder pro Sekunde

Der Ultrabreitband-Sensor (UWB) überträgt Daten in Echtzeit, um die Position des Balls ständig zu verfolgen. Der IMU-Sensor (Inertial Measurement Unit) hingegen, dient dazu, feinste Bewegungen eines Objekts im Raum zu erkennen.

„Während mir das Ultrabreitband hilft, die Position eines Objekts zu bestimmen, liefert mir die IMU die granulare Bewegung in drei Dimensionen“, präzisiert Maximillian Schmidt, Mitbegründer und Geschäftsführer von Kinexion auf der Plattform.

Jedes Mal, wenn der Ball getreten, geköpft, geworfen oder auch nur angetippt wird, nimmt das System dies mit 500 Bildern pro Sekunde auf. Die Daten werden in Echtzeit von den Sensoren an ein lokales Positionierungssystem (LPS) gesendet, das aus einer Reihe von Netzwerkantennen besteht, die rund um das Spielfeld installiert sind, Daten aufnehmen und zur sofortigen Verwendung speichern.

Der Ballwechsel

Wenn ein Ball während des Spiels ins Aus fliegt und ein neuer Ball geworfen oder getreten wird, um ihn zu ersetzen, schaltet das Backend-System von Kinexion automatisch auf die Dateneingabe des neuen Balls um, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Unterstützt wird das Kinexion-Tool im Ball durch eine von Adidas bereitgestellte Suspensionstechnologie, die so konzipiert ist, dass der Sensor im zentralen inneren Punkt des Balls untergebracht ist und an einem festen Platz bleibt. Ohne die Spieler zu irritieren, wenn sie „das Leder“ treten.

Mit diesem Ballsensor ist zudem ein optisches Kamera-Tracking von Hawk-Eye verbunden. Zwölf Kameras sind hierbei rund um das Stadion aufgestellt und verfolgen sowohl den Ball selbst, als auch jeden Spieler 50 Mal pro Sekunde. Bei den Spielern werden dabei neunundzwanzig separate Körperpunkte, einschließlich der Gliedmaßen, erfasst.

„Ground Truth Testing“

Der Vorteil: Die Datenauswertung findet durch eine KI statt, die so programmiert ist, dass sie automatische Abseitsmeldungen an die Offiziellen im Videoraum des Spiels generiert – anstatt dass Schiedsrichter das Spielgeschehen manuell durchforsten müssen.

Sowohl für die Ballsensoren von Kinexion als auch für das optische Kamerasystem von Hawk-Eye ist im FIFA-Qualitätsprogramm für elektronische Leistungstestsysteme (EPTS) ein Format vorgeschrieben, das als „Ground Truth Testing“ bezeichnet wird.

„Vicon Motion-Capture“-Kameras für Al Rihla

Bei diesem Ansatz kommen mindestens 36 „Vicon Motion-Capture“-Kameras zum Einsatz, die in Kombination mit reflektierenden Markern auf dem Ball selbst und auf jedem Spieler platziert werden, um eine präzise Erkennung zu gewährleisten.

Neben weiteren technischen Feinheiten und Möglichkeiten, die das neu eingeführte Tracking-System bietet und künftig ermöglichen wird, gilt jetzt bereits, dass eine Unmenge neuartiger Daten (für Schiedsrichter wie auch für Vereine) entsteht, die in Zukunft das Fußballspiel drastisch verändern könnten. Allein die praktizierte halbautomatische Abseitsentscheidung bei dieser WM stelle dafür ein deutliches Indiz aus.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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