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Fußball · Stufe 10: Profi · Unterstufe 10.106

KI und maschinelles Lernen im Fußball

10 Tests · 100 Fakten · aktualisiert am 12. Oktober 2026 · Markdown

Wie KI und maschinelles Lernen im Fußball eingesetzt werden: Tracking aus Kameras und Fernsehbildern, TacticAI, die Modelle hinter xG, der vernetzte Ball, Scouting, Integrität, Datenrechte, Medien und die umstrittenen Aussagen.

Jeder Test unten besteht aus zehn Fragen auf Insporta. Die Liste unter einem Test zeigt, was die Fragen prüfen: ein Fakt pro Frage, mit Quelle. Lesen Sie sie vor dem Test oder kehren Sie nach einer falschen Antwort zu ihr zurück.

Test 1Tracking aus KamerasTest machen

  1. Eventdaten protokollieren Aktionen; Trackingdaten protokollieren Positionen, meist etwa 25-mal pro Sekunde.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  2. Sie erlaubt Analysten, Ligen ohne im Stadion installierte Kameras zu verfolgen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  3. Die Kamera folgt dem Ball, daher sind Spieler, die weit von ihm entfernt sind, oft nicht im Bild.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  4. Hawk-Eye begann im Cricket und im Tennis, bevor es seine Torlinien- und VAR-Systeme gab.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  5. Sind die Positionen in jedem Bild erkannt, werden sie über die Zeit zu Wegen verknüpft.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  6. Die Kalibrierung bildet die Pixel jeder Kamera auf reale Spielfeldkoordinaten ab.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  7. Dieser Kontext ist die Grundlage von Modellen für Raum und Druck.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  8. Fehler werden bereinigt, bevor die Daten an Klubs oder Fernsehsender gehen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  9. Mit dem Sensor im Ball können Schiedsrichter den Moment einer Berührung zeitlich bestimmen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  10. Hawk-Eye selbst wurde in England gegründet.

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Test 2TacticAI und EckstößeTest machen

  1. Die Studie erschien im März 2024 in Nature Communications.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  2. Es konnte auch Vorschläge machen, wie man Spieler verschieben müsste, um den wahrscheinlichen Ausgang zu ändern.

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  3. Die Experten verglichen die Vorschläge des Modells mit dem tatsächlichen Geschehen, ohne zu wissen, was was war.

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  4. Standardsituationen haben feste Ausgangspunkte, daher kann das Modell Vergleichbares mit Vergleichbarem vergleichen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  5. Graphnetzwerke eignen sich für Probleme, bei denen die Beziehungen zwischen den Spielern zählen.

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  6. Es schlug vor, Statistik, Computer Vision und Spieltheorie zu verbinden.

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  7. Wie jedes Modell, das mit vergangenen Daten trainiert wurde, ist es bei etwas Neuem am schwächsten.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  8. Die Überprüfung durch Experten war die Art, wie die Forscher das Modell testeten.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  9. Das Modell liest die Ausgangslage und sagt voraus, was darauf folgt.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  10. Den ersten Ballempfänger vorherzusagen, war eine der Hauptaufgaben des Modells.

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Test 3Maschinelles Lernen hinter xGTest machen

  1. Die Merkmale jedes Schusses werden mit seinem Ausgang verknüpft: Tor oder kein Tor.

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  2. Es wandelt Schussmerkmale in eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 um; Gradient Boosting ist eine weitere gängige Wahl.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  3. Ein Modell, das die letzte Saison perfekt abbildet, kann die nächste Saison dennoch schlecht vorhersagen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  4. Einen Testdatensatz zurückzuhalten, ist der übliche Schutz gegen Überanpassung.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  5. Die Kalibrierung prüft, ob die Wahrscheinlichkeiten dem tatsächlichen Geschehen entsprechen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  6. Seltene Ergebnisse brauchen viele Daten, bevor Muster verlässlich werden.

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  7. Körperteil, Art der Vorlage und Druck durch die Abwehr sind weitere gängige Merkmale.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  8. Das Testen an unbekannten Daten kommt zuletzt, bevor man dem Modell vertraut.

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  9. Kopfbälle sind schwerer zu verwandeln; ein Strafstoß wird meist mit etwa 0,76–0,79 bewertet.

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  10. Da etwa jeder zehnte Schuss ein Tor wird, lernt das Modell überwiegend aus Fehlschüssen.

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Test 4Der vernetzte Ball bei der Euro 2024Test machen

  1. Der Sensor registrierte, dass der Ball im Aufbau die Hand von Loïs Openda berührte.

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  2. Die Berührung an seiner Hand zeigte sich bei der VAR-Überprüfung in den Daten des Balls.

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  3. Die Berührungsdaten stützen Abseits- und Handspielentscheidungen.

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  4. Wenige Hundertstelsekunden können einen Angreifer von onside ins Abseits bringen.

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  5. Der Schiedsrichter beurteilt weiterhin, ob das Handspiel nach den Regeln ein Vergehen ist.

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  6. Al Rihla war der Ball der WM 2022, Uniforia der Ball der EM 2020 und Brazuca der Ball der WM 2014.

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  7. Das System im Cricket erkennt Berührungen am Schläger über den Ton; der Ball erkennt Berührungen mit seinem Sensor.

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  8. Die Entscheidung bleibt beim Schiedsrichter.

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  9. WM 2014, WM 2022 und EM 2024.

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  10. Beide der oben genannten Fälle ereigneten sich beim Turnier in Deutschland.

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Test 5Von Stadionkameras zu FernsehbildernTest machen

  1. Scouts können Spieler aus vielen Ligen anhand derselben Messgrößen vergleichen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  2. Modelle schätzen die fehlenden Positionen anhand dessen, wo die Spieler zuvor und danach waren.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  3. Sie entspricht der Bildrate des Videos, aus dem die Positionen stammen.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  4. Die Stellung der Gliedmaßen ist für das Abseits wichtig und dafür, wie sich ein Spieler zum Pass ausrichtet.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  5. Ein Spieler kann in einer Liga allein wegen des verwendeten Systems schneller wirken.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  6. Es verwandelt Positionen und Geschwindigkeiten in eine Karte des Raums, den jedes Team kontrolliert.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Wissen

  7. Gutes Stellungsspiel kann einen Angriff stoppen, ohne dass eine Aktion erfasst wird.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  8. Jeder Schritt fügt mehr Informationen über jeden Moment hinzu.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  9. Die Daten grenzen die Liste ein; Scouts beobachten die Spieler trotzdem.

    Quelle: Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur · Anwendung

  10. Fortschritte in der Computer Vision machten das Tracking aus der Fernsehübertragung praxistauglich.

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Test 6KI in Scouting und RekrutierungTest machen

  1. Unterschiede in Stil und Qualität machen Zahlen aus anderen Ligen schwerer zu deuten.

    Quelle: Ankündigungen von Anbietern, Ligen und Verbänden; Disziplinarentscheidungen; Literatur zu Analytik und Datenschutz · Anwendung

  2. Ein kreativer Mittelfeldspieler in einem Team, das selten angreift, erzeugt auf dem Papier nur wenige Chancen.

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  3. Ein Modell, das mit Informationen aus der Zukunft getestet wird, sieht besser aus, als es tatsächlich ist.

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  4. Mitarbeiter vertrauen einem Modell eher, und stellen es eher infrage, wenn sie seine Begründungen sehen können.

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  5. Daten grenzen die Liste ein; Menschen beurteilen, was die Zahlen nicht erfassen können.

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  6. Das Profil könnte einen linksfüßigen Innenverteidiger unter 24 Jahren verlangen, der den Ball führt.

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  7. Ein paar gute Spiele können einen Spieler weit besser aussehen lassen, als er ist.

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  8. Die endgültige Entscheidung liegt bei den Verantwortlichen für Spielerverpflichtungen des Klubs.

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  9. Event-Daten werden für weit mehr Ligen erhoben als jede Art von Tracking.

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  10. Sie wurde 2016 in Paris gegründet.

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Test 7Integrität, Wetten und DatenTest machen

  1. Auffällige Muster lösen einen Alarm aus, den Ermittler prüfen.

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  2. Sie überwacht die Wettmärkte zu Spielen im gesamten europäischen Fußball.

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  3. Ermittler suchen nach weiteren Beweisen, bevor es zu einer Anklage kommt.

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  4. Wetten auf einzelne Ereignisse machen diese Art von Manipulation möglich.

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  5. Die Überwachung konzentriert sich aus diesem Grund auf diese Märkte.

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  6. Er kehrte im Januar 2024 auf den Platz zurück.

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  7. Fagioli wurde in derselben Untersuchung ebenfalls gesperrt, für kürzere Zeit.

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  8. Die meisten Alarme enden in der Prüfphase.

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  9. 2017, 2023 und 2024.

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  10. Ihr Hauptsitz ist in St. Gallen.

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Test 8Spieler und ihre DatenTest machen

  1. Die Spieler argumentierten, Unternehmen hätten ohne Einwilligung von ihren Leistungsdaten profitiert.

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  2. Klubs und Datenfirmen müssen sie strenger schützen als gewöhnliche Statistiken.

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  3. Ligen verkaufen Datenrechte an Medien, Klubs und Wettanbieter.

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  4. Die Gewerkschaften wollen außerdem klare Regeln dazu, wer Gesundheitsdaten einsehen darf.

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  5. Für Live-Wetten zählen Geschwindigkeit und offizieller Status am meisten.

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  6. Ein einziger offizieller Datenfeed hilft außerdem bei der Überwachung der Integrität.

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  7. Transparenz gehört zu den Grundprinzipien des europäischen Datenschutzrechts.

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  8. Jeder Schritt ist durch Verträge darüber abgedeckt, wer die Daten nutzen darf.

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  9. Öffentliche Spielstatistiken sind am wenigsten sensibel, Gesundheitsdaten am meisten.

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  10. Die DSGVO gab Menschen, auch Spielern, mehr Kontrolle über die über sie gespeicherten Daten.

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Test 9KI in Medien und ÜbertragungTest machen

  1. Publikumslärm und Kommentatorenlautstärke helfen, Tore und Chancen zu markieren.

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  2. Höchstgeschwindigkeiten und zurückgelegte Distanzen werden inzwischen häufig eingeblendet.

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  3. Ein Redakteur wird weiterhin gebraucht, um Fakten und Zusammenhänge zu prüfen.

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  4. Modelle aktualisieren die Chancen nach Toren, Karten und mit der verstreichenden Zeit.

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  5. Klubs prüfen und melden gefälschte Inhalte zunehmend schnell.

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  6. Klubs mit weltweiter Anhängerschaft nutzen es für Nachrichten und soziale Medien.

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  7. Tracking- und Event-Daten speisen die Statistiken, die diese Apps anzeigen.

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  8. Die ganze Kette kann innerhalb von Minuten nach dem Schlusspfiff durchlaufen.

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  9. Die letzten beiden kamen mit der Videoüberprüfung und modernen Datenmodellen.

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  10. Zu den Messgrößen gehörten Linienüberspielungen und Ballannahmen zwischen den Linien.

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Test 10Umstrittene Aussagen zu KI im FußballTest machen

  1. Die meisten Klubs nutzen Daten zusätzlich zu Scouts und nicht anstelle von ihnen.

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  2. Ein Modell, das auf den Fußball von gestern abgestimmt ist, kann abdriften, wenn sich die Taktik ändert.

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  3. Veröffentlichte Studien haben keine verlässlichen Vorhersagen für einzelne Spieler gezeigt.

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  4. Der Unterschied bei den Ressourcen könnte sich eher vergrößern als verringern.

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  5. Erfolgsgeschichten sind leichter zu sehen als die Klubs, die Daten nutzten und scheiterten.

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  6. Ein Vorteil durch Daten besteht nur so lange, wie die Konkurrenz sie nicht hat.

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  7. Einem ausgefeilten Modell, das eine einfache Regel nicht schlagen kann, sollte man nicht vertrauen.

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  8. Aussagen, die alle vier Schritte überstehen, verdienen mehr Vertrauen.

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  9. Selbst bei halbautomatischer Abseitstechnologie bleibt die endgültige Entscheidung bei den Offiziellen.

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  10. Automation Bias bedeutet, dem Ergebnis einer Maschine zu vertrauen, auch wenn es falsch ist.

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Quellen

Reglements und Berichte von IFAB, FIFA und UEFA / Stellungnahmen von Vereinen und Verbänden / veröffentlichte Trainingsliteratur / begutachtete Studien / zeitgenössische Berichterstattung

  • Veröffentlichte Forschung (Nature Communications 2024, DeepMind und Liverpool); Ankündigungen von Anbietern und Wettbewerben; Analytikliteratur50
  • Ankündigungen von Anbietern, Ligen und Verbänden; Disziplinarentscheidungen; Literatur zu Analytik und Datenschutz50