Eigentlich unmöglich also die Platzierungen der Top-Stars wie Stefan Kraft, Ryoyu Kobayashi und Anze Lanisek in einem Wettkampf einigermaßen verbindlich vorherzusagen.
Herausforderung genug für das Team von Berkutschi.com sich an eine Vorhersage der Ergebnisse der kommenden Wettkämpfe mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu wagen.

Wir sind selber gespannt auf die Ergebnisse im Lauf der Saison.

Wie funktioniert die Vorhersage?

Die KI-gestützte Prognose analysiert mehrere Faktoren, um die Gewinnchancen jedes Springers vorherzusagen. Zunächst ist die Skisprung-Ergebnis-Datenbank von Berkutschi das Herzstück und die Informationsquelle, gearbeitet wird mit den Faktoren

• Aktuelle Form : Durchschnittliche Leistung der letzten 5 Wettkämpfe
• Weltcup-Gesamtstand : Aktuelle Weltcup-Punkte der Saison 2025/26
• Schanzenhistorie : Bisherige Leistungen auf dieser Schanze seit 2015
• Training-Boost: Springer mit besonders starken Trainingsleistungen können manuell geboostet werden

Das System führt 10.000 Monte-Carlo-Simulationen durch, um realistische Wahrscheinlichkeiten für Siege, Podestplätze (Top 3), Top 6 und Top 10 zu berechnen. Die Volatilität der Simulationen berücksichtigt die Unvorhersehbarkeit des Skispringens.

Monte-Carlo-Methode: Bei jeder Simulation wird jedem Springer ein zufälliger Wert (normalverteiltes Rauschen) hinzugefügt, um verschiedene Szenarien zu simulieren – ähnlich wie bei echten Wettkämpfen, bei denen Form, Wind, Bedingungen und Tagesform variieren.
Nach 10.000 Durchläufen erhalten wir statistische Wahrscheinlichkeiten für jede Platzierung.
Je höher die Prozentzahl, desto konsistenter schneidet der Springer in den Simulationen ab.

Die Prognose für den Wettkampf von der Großschanze in Falun am Mittwoch 26.11.2025 >>