Doppelte Ehrung für Steffen Lang (wissenschaftlicher Mitarbeiter) und Yuesen Li (Doktorand) am Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik. Die Doktoranden wurden für ihre Promotionsarbeiten auf verschiedenen Fachkonferenzen mit Nachwuchspreisen ausgezeichnet. Prof. Dr. Daniel Link, Betreuer der zwei Promotionsvorhaben, freut sich über die Ehrungen: „Beide Doktoranden haben hervorragende Arbeit geleistet. Ich begrüße sehr, dass dies von der Scientific Community gewürdigt wurde."
Steffen Lang wurde auf der 28. Jahrestagung der dvs-Kommission Fußball in Frankfurt für den Vortrag seines Promotionsprojektes zum Thema „Vorhersage von Spielereignissen während eines Fußballspiels mittels Machine Learning Verfahren“ mit dem Gewinn des gleichnamigen Nachwuchspreises ausgezeichnet: „Ich freue mich über die Auszeichnung und Anerkennung meines Projektes. In meiner Arbeit beschäftige ich mich mit der Bedeutung von bestehenden Leistungsindikatoren im Fußball und über ihre Aussagekraft für die momentane Leistung beider Teams. Ich möchte herausfinden, welcher Indikator die aktuelle Performance der Mannschaften oder das Momentum am besten widerspiegelt“, so der Wissenschaftler über die von ihm entwickelten Ansätze der Spielanalyse.
Yuesen Li erreichte auf der Tagung der International Association of Computer Science in Sport (IACSS), zum 14. Internationalen Symposium über Computerwissenschaften im Sport, den 2. Platz beim "Dartfish-Jürgen Perl Young Scientist Award" IACSS 2023, in Hangzhou, China. Im Rahmen seines Promotionsthemas „Using Machine Learning for identifying soccer in-possession match phases based on their tactical intention” entwickelt Li ein neuartiges wissensbasiertes Phasenmodell, das taktische Intentionen berücksichtigt.
Eine thematische und aussagekräftige Segmentierung des Ballbesitzes sei ein wesentlicher Aspekt der Fußballanalytik: „Meine Forschung trägt zur Weiterentwicklung der Sportinformatik und Fußballanalyse bei, indem sie einen umfassenden und detaillierten Ansatz zur Identifizierung von Spielphasen auf der Grundlage taktischer Absichten liefert. Die Kombination eines wissensbasierten Phasenmodells mit Techniken des maschinellen Lernens zeigt das Potenzial für die praktische Anwendung und eröffnet neue Wege zum Verständnis und zur Charakterisierung von Mannschaftsleistungen“, erläutert Li.
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Kontakt:
Prof. Dr. Daniel Link
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
Georg-Brauchle Ring 60/62
80992 München
Tel.: 089 289 24498
E-Mail: daniel.link(at)tum.de
Steffen Lang
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
Georg-Brauchle Ring 60/62
80992 München
Tel.: 089 289 24503
E-Mail: steffen.lang(at)tum.de
Yuesen Li
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
Georg-Brauchle Ring 60/62
80992 München
E-Mail: yuesen.li(at)tum.de
Text: Bastian Daneyko
Fotos: Xiangtong Chu/privat