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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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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