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Cloud Computing für Sportfreunde Bundesliga und Formel 1 starten wieder – auf AWS

| Autor / Redakteur: Dr. Dietmar Müller / Elke Witmer-Goßner

Am 16. dieses Monats legte die Bundesliga wieder los, wenngleich unter Ausschluss der unmittelbaren Öffentlichkeit. Mithilfe von AWS hat die DFL dafür neue cloud-basierte Services entwickelt. Ähnliche nutzt auch die Formel 1 für ihren Neustart.

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Bundesliga und Formel 1 starten wieder - beide nutzen dazu AWS-Dienste für künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Datenbanken und Storage.
Bundesliga und Formel 1 starten wieder - beide nutzen dazu AWS-Dienste für künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Datenbanken und Storage.
(Bild: gemeinfrei© 3093594 / Pixabay )

Am 16. dieses Monats startete die Bundesliga mit dem 26. Spieltag wieder. Als offizieller Technologiepartner tritt Amazon Web Services (AWS) auf, um einen tieferen Einblick in Live-Spiele zu geben und „neue personalisierte Fanerlebnisse“ zu schaffen. Die Bundesliga wird dazu AWS-Dienste für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Analysen, Datenverarbeitung, Datenbanken und Speicher nutzen, um Echtzeit-Statistiken zur Vorhersage von Spielzügen und -ergebnissen zu liefern. Zusätzlich können dadurch personalisierte Empfehlungen zu weiterem Material rund um ein Spiel gegeben werden, und dies sowohl mobil oder online, über Streaming-Plattformen oder das Fernsehen.

Dafür wird eine neue Statistikplattform auf Basis von Amazon SageMaker entwickelt. „SageMaker ist eine Entwicklungsumgebung, mit der Data Scientists Daten aufbereiten, analysieren und verschiedene Prognosemodelle trainieren können. Die Modelle können dann in der Entwicklungsumgebung getestet und ausgeführt werden“, so Michael Hanisch, Head of Technology, AWS DACH.

Michael Hanisch, Head of Technology, AWS DACH
Michael Hanisch, Head of Technology, AWS DACH
(Bild: AWS )

Damit kann die Bundesliga den Fans in Echtzeit vorhersagen, wann wahrscheinlich ein Tor erzielt wird, potenzielle Torchancen identifizieren und aufzeigen, wie sich Teams auf dem Spielfeld positionieren und wer das Spiel kontrolliert. Als Grundlage dienen Live-Daten sowie historische Informationen von über 10.000 Bundesligaspielen.

Die Bundesliga plant zudem weitere AWS ML-Dienste zu nutzen, darunter Amazon Personalize, um in Echtzeit individuelle Empfehlungen abzugeben und Fans auf personalisiertes Material zum Spiel, Marketingaktionen und Suchergebnisse zu ihrer Lieblingsmannschaft oder ihren Lieblingsspielern und -spielen aufmerksam zu machen.

Neues Medienarchiv

Die Bundesliga ist zudem dabei, unter Verwendung anderer AWS ML-Dienste wie dem intelligenten Bild- und Videoanalysedienst Amazon Rekognition, ein cloud-basiertes Medienarchiv aufzubauen. Dieses versieht automatisch bestimmte Frames aus den mehr als 150.000 Stunden Video mit Metadaten wie etwa Spiel, Trikot, Spieler, Mannschaft und Spielort. So kann die Liga Filmmaterial vergangener Spiele einfach durchsuchen und Schlüsselszenen für In-Game-Übertragungen in mehr als 200 Ländern heraussuchen. Das Archiv wird es der Bundesliga ermöglichen, den derzeitigen manuellen Prozess der Suche und Verschlagwortung von Spielhighlights zu automatisieren.

DFL kleidet Fans im Homeoffice ein

Auch Corona ist nicht spurlos an der Bundesliga vorbeigegangen – nicht nur, dass für etliche Wochen pausiert werden musste, nein, die DFL hat auch einen besonderen Service – oder eher Gimmick – für die im Homeoffice schmachtenden Fans eingerichtet. Per heruntergeladener Software können sie am nächsten Online-Meeting in den Farben ihres Vereins teilnehmen. Nun ja, das ist vielleicht nicht nach Jedermanns Geschmack.

Auch die Formel 1 braust wieder los

Nicht nur der Ball rollt wieder, auch die Formel 1 schickt ihre Piloten am 5. Juli in Spielberg wieder ins Rennen. Auch hier ist die Cloud der AWS im Spiel: Nicht nur im Hintergrund zur Erfassung von Statistiken (tolles Motto: „Die schnellsten Autos verdienen die schnellste Cloud“), sondern auch beim AWS DeepRacer ProAm-Rennen. Über die AWS DeepRacer-Konsole können Amateure und Formel 1-Profis kleine autonome Rennautos mit Hilfe der Reinforcement-Learning-Methode trainieren und gegeneinander antreten lassen – und zwar bereits ab Mitte dieses Monats!

Teilnehmen werden u.a. Daniel Ricciardo (F1-Fahrer für Renault mit 7 Grand-Prix-Siegen), Tatiana Calderon (Testfahrerin für das Alfa Romeo F1-Team und 2019 F2-Fahrerin) sowie Rob Smedley (Director of Data Systems for F1 und AWS Technical Ambassador). Sie werden ihre eigenen Modelle trainieren und dann im Finale in der Woche vom 1. Juni gegen die besten Amateurfahrer in einem Rennen mit 11 Autos antreten. Die Teams werden durch AWS ihre Lernfortschritte dokumentieren und Interessierte werden mitverfolgen können, wie sie reale Rennstrategien und Datenwissenschaft auf die Welt des autonomen Rennsports anwenden.

HPC-as-a-Service macht Rennwagen schneller

AWS arbeitet mit der Formel 1 auch an der Entwicklung „echter“ Rennwagen: Beim Projekt F1 Computational Fluid Dynamics (CFD) wird in über 12.000 Stunden Rechenzeit der Rennwagen für die Saison 2021 entworfen. Es simuliert die Auswirkungen der Luftströme auf ein Objekt, was umfangreiche Rechenkapazitäten eines HPC-Clusters (High Performance Computing) erfordert. Dieses stellt AWS „as a service“ bereit, und zwar in Form eines AWS ParallelCluster, welches das OpenFOAM CFD-Framework auf Amazon EC2-Instanzen ausführt. Für die Datenspeicherung wird Amazon Simple Storage (Amazon S3) genutzt.

In Zukunft ist geplant, die Anwendung mit bis zu 2.300 Kernen weiter auszubauen und AWS Machine Learning-Tools wie das bereits genannte Amazon SageMaker einzuführen, damit ML-Technologien beim Design helfen und die Leistung des Autos weiter optimieren können.

Die Formel 1 ist datengetrieben

„Die Formel 1 ist ein Sport, der sehr datengetrieben ist. Als Zuschauer merkt man das nicht unbedingt, aber es werden viele Telemetriedaten ausgewertet. Jeder einzelne Rennwagen verfügt über mehr als 120 Sensoren, die konstant Daten funken. Sprich, für jedes Rennen fallen pro Auto ungefähr 3 GB Daten an, die in sehr kurzer Zeit verarbeitet und in Form der so genannten ‚F1 Insights‘ publikumswirksam aufbereitet werden“, so Michael Hanisch. „Dazu werden auch historische Daten, etwa zu Überholmanövern oder Boxenstopps aus mehr als 65 Jahren Formel 1-Geschichte herangezogen. Damit können die Fans einen Blick hinter die Kulissen werfen und besser die Entscheidungen der Fahrer und Boxencrews nachvollziehen.“

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Dr. Dietmar Müller

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