Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

06.03.2023

Skills.lab: Darum trainiert der FC Bayern München mit steirischer Technologie

Im steirischen skills.lab wird Fußball zur Wissenschaft. Laser, Sensoren und Kalibrierungen sollen die Talenteförderung fairer machen - auch beim FC Bayern.

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✨ AI Kontextualisierung

Derzeit liegt der SV Wundschuh in der Tabelle der Gebietsliga Mitte, der siebthöchsten Spielklasse Österreichs, auf dem sechsten Platz. Mit dem großen Fußball-Business hat die 1.600-Einwohner-Gemeinde dennoch etwas zu tun. Nicht wegen des Geschehens auf dem Platz des SV Wundschuh, sondern wegen jenem im örtlichen Gewerbepark. Hier, 18 Kilometer südlich von Graz, hat die Tochtergesellschaft von Anton Paar, Anton Paar SportsTec GmbH, mit ihrem skills.lab ihren Standort.

Ideen-Anstoß bei Borussia Dortmund

Alles begann mit einer Reise von Anton-Paar-CEO Friedrich Santner und Jakob Santner (seit 2020 CTO) im Jahr 2013. Bei einer Führung am Trainingsgelände von Borussia Dortmund wurden die Geschäftsmänner auf das professionelle Trainingszentrum des BVB aufmerksam. Der achtfache deutsche Meister setzte damals schon auf die Footbonaut-Technologie – ein Trainingssystem konstruiert vom Berliner Christian Güttler.

Aus der Beobachtung heraus entstand die Idee, ein besseres Produkt auf den Markt zu bringen. “Anton Paar zählt zu den Marktführern im Bereich hochpräziser Labormessgeräte sowie Prozessmesssysteme unser Anspruch war es, diese Expertise auch in den Fußball zu bringen”, sagt Stefan Adelmann, Head of Marketing & Sales der Anton Paar SportsTec.

Skills.lab als wichtiger Mitspieler für Talente

In einer dreijährigen Entwicklungsphase baute Anton Paar schließlich ein eigenes Fußball-Labor. In der 320 Quadratmeter großen Arena können seither Fußballer:innen ihre Leistungen trainieren, messen und verbessern. “Fußball ist oft subjektiv, mit skills.lab geben wir Spieler:innen und Vereinen die Gelegenheit, objektiv Daten zu erheben”, sagt Adelmann.

Im mit Kunstrasen ausgebetteten Stadionsetting können mehr als 60 interaktive Übungen absolviert und dabei Leistungsdaten gemessen werden. Ballmaschinen, die von Anton Paar selbst entworfen wurden, dienen dabei als Herzstück des skills.labs.

Cashy als neuer GAK-Sponsor vorgestellt

Skills.lab setzt es sich als Ziel, kognitive und technische Fähigkeiten im Fußball messbar und vergleichbar zu machen. Die Sensoren des Labors messen entscheidende Werte, wie unter anderem Schuss- und Passgeschwindigkeit sowie Genauigkeit und die Schnellkraft der Sportler:innen. Während in einem 90-minütigen Mannschaftstraining Fußballer:innen durchschnittlich 70 Ballkontakte haben, bringt ein einstündiges Einzeltraining in der skills.lab Arena 320 Aktionen mit dem Spielgerät.

“Mit skills.lab wollen wir nicht nur auf dem Platz für Fairness sorgen, sondern auch in der Talenteförderung”, sagt Adelmann. Objektiv erhobene Daten sollen dafür ein Maßstab sein, wer seinen Traum, Profifußballer zu werden, tatsächlich verwirklich kann. Skills.lab ist daher vor allem im Nachwuchsbereich zu einer wichtigen Stütze für Vereine geworden.

Talenteschmiede als lukratives Geschäftsmodell

Auch für den FC Bayern München, der neben dem SK Sturm, dem GAK, dem FC Ingolstadt und dem polnischen Erstligisten Lech Pozen eine skills.lab Arena nutzt, ist skills.lab ein Gewinn. 2019 unterschrieb der deutsche Serienmeister den Vertrag mit Anton Paar SportsTec. Zuvor überzeugten sich der damalige Co-Trainer und heutige Trainer der deutschen Nationalmannschaft, Hansi Flick, und Bayern-Campus-Leiter Jochen Sauer vor Ort in der Steiermark von der Technologie.

Schon davor hatte der FC Bayern zwar mit seiner Kampfmannschaft sportliche Erfolge wie am Fließband gefeiert, verlor jedoch in der Nachwuchsarbeit zunehmend an Boden gegenüber der Konkurrenz. So waren die letzten Eigenbauspieler, die schlussendlich den Sprung in die Kampfmannschaft der Bayern schafften, der Österreicher David Alaba und Offensivgeist Thomas Müller. Mit skills.lab wollen die Münchener nun deren Erben entdecken. Gegenüber brutkasten hält der FC Bayern fest: “Skills.lab vereint das Beste aus den bisherigen sogenannten ‚Fußballsimulatoren‘ auf dem Markt. Letztendlich haben für uns bei der Wahl der Technologie die hohe Spielnähe, die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten, gepaart mit der hohen technischen Qualität den Ausschlag gegeben.”

The young athletes at @FCBayern are learning critical skills both on and off the pitch. I especially enjoyed seeing how they use our products to train hard and achieve their dreams. pic.twitter.com/mgdikZ8gVJ
— Tim Cook (@tim_cook) September 28, 2022

Die Ziele von skills.lab erfolgen in drei Stufen. Man will Vereine dabei unterstützen, Talente mit objektiver Datenerhebungen zu erkennen, diese durch Training in der skills.lab-Arena zu fördern und schließlich beim Sprung zum Profidasein neuerlich mit Messtechniken zu begleiten.

Für Vereine ist die Ausbildung eigener Talente nicht nur sportlich, sondern auch wirtschaftlich lukrativ. Auch wenn sich Nachwuchshoffnungen beim eigenen Verein nicht einen Stammplatz erkämpfen, bringen Transfers ordentlich Geld ein. 55 von Real Madrid ausgebildete Spieler haben derzeit einen Vertrag in der spanischen La Liga. Die Talenteschmiede des aktuellen Champions-League-Siegers ist daher ein wesentlicher Wirtschaftsfaktor.

Skills.lab in den USA

Skills.lab bietet daher auch einen Scouting-Dienst für Vereine an. So können sich junge Kicker:innen einen Termin in Wundschuh buchen und ihre Fähigkeiten messen lassen. Die erhobenen Daten werden danach an Sturm Graz und Co. weitergebeben. Im Abgleich mit den Daten eigener Nachwuchskicker entscheiden Vereine darüber, ob ein junges Talent zum Probetraining eingeladen wird.

Scouts, die quer durch Österreich unterwegs sind, braucht es somit weniger. “Das System ist fair. In der skills.lab Arena bekommt jede:r Spieler:in das gleiche Zuspiel – wir schaffen für jeden idente Rahmenbedingungen”, so Adelmann.

Nicht nur die Beletage des nationalen und internationalen Fußballs sowie dessen Nachwuchs kann bei skills.lab ihre Schusskraft messen, ihre Passpräzision trainieren oder ihre Übersicht verbessern. Hobbykicker:innen oder Kinder können skills.lab nutzen, um ihrer Freude am Fußball nachzugehen. Im April 2021 wurde im COPA Soccer Training Center in Walnut Creek in in der Nähe von San Franciso eine skills.lab Arena eröffnet.

Vorbei ist die Reise für skills.lab noch lange nicht. Der Name von Anton Paar, der sich weltweit als wichtige Marke im Messtechnik-Bereich etabliert hat, hilft skills.lab. Und so wird die Technologie von Wundschuh aus die Fußballwelt wohl noch länger beschäftigen.

LinktippZur Page von skills.lab.

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Dominik Meisinger

23.12.2024

Neues OpenAI-Modell o3: “Befinden uns auf neuem Terrain”

OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?

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OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?

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Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.

Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

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