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Digitalisierung im Sport

Wie die Formel 1 maschinelles Lernen nutzt

Von Gustav Theile
Aktualisiert am 06.12.2019
 - 14:19
Das Mercedes-Team beim Boxenstopp im Kanada-Grand-Prix
Mit kluger Software will die Formel 1 berechnen, ob ein Überholvorgang erfolgreich wird. Doch dann kommt häufig das Wetter dazwischen.

Laptoptrainer heißen sie despektierlich im Fußball. Gemeint sind diejenigen Trainer, die das Spiel bis ins kleinste Detail analysieren, die ihre Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen, statt auf ihr Bauchgefühl zu vertrauen. In anderen Sportarten, beispielsweise im Baseball, spielen Daten und deren Analyse dagegen schon viel länger eine große Rolle. Nicht wenige fürchten allerdings, zu viele Daten und zu genaue Analysen, am besten noch mit Künstlicher Intelligenz, würden den Sport vorhersehbar machen und ihm damit die Spannung nehmen.

Dean Locke widerspricht. „Das maschinelle Lernen nimmt die Spannung nicht weg, es steigert sie.“ Locke ist Mediendirektor der Formel 1 und führt gerade durch die Büros und Besprechungsräume eines mehrere hundert Quadratmeter großen, klimatisierten, fast steril anmutenden Zeltes. Für den Kommentator sei es häufig schwierig, das gesamte Fahrerfeld zu überblicken, sagt der Brite. „Im Mittelfeld gibt es viele Überholmanöver.“

Deshalb hat die Formel 1 neue Hilfsmittel eingeführt. Durch die weiß der Kommentator beispielsweise schon im Vorfeld, wo bald ein Überholmanöver ansteht. „So kann er eine Geschichte erzählen, wie der eine Fahrer an den anderen heranrückt“, sagt Locke. Die Daten für diese Berechnungen liefern 120 Sensoren an jedem Auto. Sie geben Aufschluss über die Reifenqualität oder die Temperatur des Autos. Algorithmen berechnen dann, wie lang das Auto seine Geschwindigkeit halten kann, wie aussichtsreich ein anstehendes Überholmanöver ist oder ob der Fahrer durch einen Boxenstopp einen Platz verlieren könnte. Die Teams selbst nutzten die Analysen nicht, sagt er. „Die haben ihre eigenen Methoden.“

Das Zelt reist, die Daten nicht

Das Zelt steht am Hockenheimring, hundertfünfzig Meter von der Boxengasse entfernt. Ein Security-Mann kontrolliert am Eingang die Pässe, alles ist geheim, drinnen sind Fotos streng verboten. Es ist Ende Juli, das Wochenende des Deutschland-Grand-Prix, des voraussichtlich letzten, zumindest vorerst.

Am Sonntag fand in Abu Dhabi das letzte Formel-1-Rennen der Saison statt. Das Zelt ist immer mitgereist: Noch am Abend des Renntages wird es mit all seinen Computern, Bildschirmen, Stühlen, Tischen und Toiletten eingepackt, ins nächste Land oder auf den nächsten Kontinent transportiert und dort an der Rennstrecke exakt gleich wieder aufgebaut. Die Regie und die Bild- und Tontechniker sitzen dann wieder am gleichen Platz, nur eben einige hundert oder tausend Kilometer entfernt.

Die Daten, die die Formel 1 sammelt, reisen dagegen nicht, denn sie lagern in der Cloud. 3 Gigabyte kommen je Auto in jedem Rennen zustande. Zuständig für die Formel-1-Cloud ist Adrian Cockroft, Vizepräsident bei AWS, dem Cloud-Geschäft von Amazon. Seit Juni 2018 stellt das Unternehmen die Cloud-Technologie – und beliefert die Rennserie auch mit den schon erwähnten Machine-Learning-Analysen.

Wird der Überholvorgang erfolgreich?

Einige davon werden während des Hockenheim-Rennens den Zuschauern zum ersten Mal angezeigt. „Powered by AWS“ steht dann in dem eingeblendeten Feld, auf dem zum Beispiel die Chance eines erfolgreichen Überholvorgangs angegeben wird. „In das Modell fließen viele Daten ein“, sagt Cockroft. Die aktuellen Gegebenheiten auf der Strecke, das Wetter also und die Asphalttemperatur, ebenso werden Renndaten der vergangenen Jahre einberechnet.

Auch die Strecke spielt eine Rolle: „In Hockenheim ist es eher einfach zu überholen“, sagt der Manager, der vor seiner Zeit bei AWS die Cloudstrategie von Netflix verantwortete. Zudem wird die Qualität der Fahrer einbezogen: „Einige Fahrer sind schwierig zu überholen, andere sind besonders gut im Überholen.“ Daraus ergibt sich dann eine Wahrscheinlichkeit, ob der Überholvorgang erfolgreich sein wird.

Cockroft könnte sich vorstellen, noch viele weitere Daten in das Modell einfließen zu lassen. Die Archive älterer Rennen sind schon in die Cloud umgezogen. So könne man einfacher „interessante Momente aus der Vergangenheit wiederentdecken“, sagt Cockroft und nennt Rennen von Michael Schumacher auf dem Hockenheimring.

Und dann regnet es

Für AWS geht es bei der Kooperation vor allem um Sponsoring: „Wir erreichen damit 500 Millionen Zuschauer“, sagt Cockroft. Deshalb hätten sie sich dafür entschieden, die gesamte Rennserie zu sponsern und nicht nur einzelne Teams. Zudem sieht er inhaltliche Schnittmengen: „In der Formel 1 geht es um technologischen Wettbewerb – das passt zu unseren Kunden“, sagt der Manager und verweist noch auf die Logistik, die sein Unternehmen auch mit der Rennserie verbinde: „Die Formel 1 verschifft alles innerhalb von einer Woche“, sagt er.

Das alles dürfte Teil einer größeren Strategie sein. Denn der Konzern wird im Sport-Sponsoring merklich aktiver. Mit seinem Streaming-Dienst Prime produzierte er Serien aus den Kabinen von Manchester City und Borussia Dortmund. Die Engländer wurden zwar Meister, verfehlten aber in der Champions League die Erwartungen, Borussia Dortmund verspielte in der Rückrunde die Meisterschaft.

Auch das Rennen in Hockenheim macht vor allem eines deutlich: die Grenzen des Machine Learning. Während des Rennens regnet es. Immer wieder verlieren Fahrer die Kontrolle über ihre Autos, leisten sich Dreher oder beenden das Rennen im Kiesbett. Die AWS-Analyse wird einmal kurz eingeblendet. In einigen Runden soll im Mittelfeld ein Fahrer einen anderen eingeholt haben. Kurz darauf kommt wieder ein Fahrer von der Strecke ab. Das Safety Car muss raus. Die Kalkulation des Algorithmus ist hinfällig.

Quelle: F.A.Z.
Autorenporträt / Theile, Gustav
Gustav Theile
Redakteur in der Wirtschaft.
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