15.09.2021

ZONE14: Fußballdaten-Startup kooperiert mit Wiener Austria und Sportclub

Das Wiener Startup zone14 möchte Videoanalyse und Statistiken wie aus der Champions League auf Österreichs Fußballplätze bringen. Und hat seit seinem jungen Bestehen bereits namhafte Partner.
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(c) Zone14 - Das Zone14 Team möchte auch Amateurvereinen professionelle Fußballanalyse ermöglichen.

Vielleicht können sich manche Fußballfans an „legendäre“ Fußballdiskurse im TV erinnern, als altgediente Ex-Fußballer und damalige Trainer darüber philosophierten, warum Österreichs Fußball so erfolglos wäre. Manch einer der „alten Garde“ warf den jungen Spielern vor, zu viel an der Playstation zu hängen und nicht mehr auf Bäume zu klettern. Ein ehemaliger Trainer meinte gar, „Taktik sei überbewertet“ und der Ausdruck „Laptop-Trainer wurde zu einer Schmähung. Heute allerdings sind es genau jene Daten-Fetischisten wie Jürgen Klopp, Pep Guardiola oder auch Thomas Tuchel, die den Fußball prägen. Das weiß auch zone14-Gründer Simon Schmiderer.

Weniger Bauchgefühl, mehr Daten

„Es ändert sich. Die ältere Generation, die sich mehr als ‚Bauchgefühl-Trainer‘ identifiziert, will sich mit moderner Analyse nicht mehr beschäftigen. Aber auch die haben im Team junge und innovative Assistenten“, sagt Schmiderer. „Die jüngere Trainergeneration dagegen ist ganz anders. Sie will mit Daten arbeiten. Das merkt man sogar bis in die unteren Klassen. Sie sehen ja in der Champions League ihre Vorbilder mit dem Laptop auf der Bank sitzen.“

Gemeinsam mit Lukas Grömer und Tobias Gahleitner hatte der Technikum Wien Absolvent die Idee zu zone14 – ein Teil der Entrepreneurship Initiative der FH Technikum – bereits 2019. Zwei Jahre später gründeten sie ein Startup, das ein Videosystem mit Al-Algorithmen für Fußballvereine entwickelt hat. Und dabei die Demokratisierung der Spiel- und Videoanalyse im Fußball im Sinn trägt.

Zone14-Gründer setzt auf Automatisierung

„Wir wollen mit zone14 eine Marke aufbauen, die für innovative und unkomplizierte Video- und Datenanalyse steht. Immerhin opfern Trainer:innen oft Teile ihrer Freizeit – da ist es nur fair, ein Tool in der Hand zu haben, mit dem Analysen ohne viel Mehraufwand möglich sind“, erklärt der Oberösterreicher. „Bisher wurden ‚Event-‚ und Leistungsdaten der Spieler oft per Hand getrackt. ‚Alaba auf Casemiro, Laufpass auf Ronaldo. Der flankt. Wir haben uns gedacht, dass muss doch automatisierbar sein.“

Also griff das Team auf KI und Computervision zurück und entwickelte Algorithmen. Traf dann aber relativ rasch auf eine Komplikation. Bei unteren Ligen war kein Videomaterial vorhanden. „Das hieß für uns, bevor wir den Algorithmus bauen, müssen wir zuerst ein Kamerasystem entwickeln“, so Schmiderer weiter. „Unser Ziel war es, dass Vereine Zugriff auf professionelle Videos haben, die sie schnell verarbeiten können. Viele Trainer der unteren Ligen machen ihren Job nebenberuflich und haben nicht die Zeit das aufgenommene Material nach wichtigen Szenen zu sichten, nachzubearbeiten und zu schneiden. Das war der große ‚pain point‘, den wir auflösen mussten.“

4k Plug&Play Kamerasystem

So entstand im Zuge des AWS First Inkubators ein selbst zu installierendes 4k Plug&Play Kamerasystem. Die aufgenommenen Videos werden über die zone14 Box anschließend direkt in eine Cloud geladen. Dort werden die Videos aufbereitet und die Trainerin oder der Trainer kann Spiele und Einheiten online analysieren. Die Kameras sind über ein LAN-Kabel an der Box angeschlossen, jene am Internet, das über das Vereins-W-LAN läuft. Alternativ kann das Wiener Startup auch für eine Netzverbindung sorgen.

(c) ZONE14- Die KI von zone14 soll bald auch in konfusen Spielsituationen wie Eckbällen oder Gerangel im Strafraum Spieler automatisch erkennen.

Mit dem System können Verantwortliche auch gleich während dem Spiel ‚Tags‘ setzen und Chancen, Aktionen, Einwürfe oder Eckbälle „live“ markieren. Markierte Szenen können anschließend in Playlisten organisiert und dann mit dem Team oder Fans geteilt werden. Wichtige Spielsituationen, wie Tore, Freistöße und Eckbälle und auch Spieler sollen zukünftig durch die Künstliche Intelligenz automatisch erkannt und „getaggt“ werden.

Wiener Austria und Wiener Sportclub

Bei der Entwicklung der Software arbeitete das Startup mit sechs Partnervereinen zusammen – Bezirksligist SV Freistädter Bier, Union Neumarkt aus der 2. Klasse in Oberösterreich sowie USC Markersdorf und TSU Hafnerbach aus der 1. und 2. Klasse in Niederösterreich – hat aber mit dem Wiener Sportclub einen Regionalligisten und mit der Wiener Austria auch einen Bundesligisten als Kooperationspartner an der Hand. Die Violetten verfügen natürlich über ein eigenes Kamerasystem, an dem das Team andockt. zone14 hilft dabei, diverse Daten der Spieler zu tracken und zu visualisieren.

„Wir sehen uns aber als ‚Provider‘ für alle Vereine. Auch für jene, die etwas weiter unten spielen, im Nachwuchs oder auch im Frauenfußball. Da gibt es viel Potential. Wir merken, die Leute wollen professioneller arbeiten“, erklärt Schmiderer.

Viel Potential von zone14

Der Gründer weiß, dass sein System auch auf weitere Bereiche anwendbar ist, auf andere Team-Sportarten etwa, aber auch im Retail oder anderen Industrien. „Wir haben uns momentan aber dagegen entschieden, haben aber zum Beispiel mit den Verantwortlichen in Schönbrunn gesprochen. Mit uns könnte man herausfinden, wie die Tiere im Käfig unterwegs sind“, so Schmiderer weiter.

Zu den nächsten Zielen von zone14 gehört es jedoch, einmal nach dem Launch am 13. September Feedback einzuholen, an Updates und Features zu arbeiten, parallel dazu die Gesichtserkennung zu verbessern, mit Ende des Jahres erste Laufdaten von Spielern bereitzuhaben, „Heat Maps“ und Raumkontrolle zu visualisieren und langfristig den österreichischen Fußball bei der Digitalisierung zu unterstützen.

Schmiderer abschließend: „Wir sehen uns jetzt nicht als Robin Hoods, aber die Schere zwischen den Big Playern im Fußball und der Basis – den Amateurvereinen – zu verringern ist eine Vision, die uns massiv antreibt.“

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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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