Der letzte Weltcup vor den Olympischen Spielen in Milano Cortina 2026 steht an.
Ein Mixed Team Wettkampf am Freitag und dann jeweils ein Frauen und ein Männer Weltcup am Samstag und am Sonntag stehen in Willingen auf dem Programm.
Spannung garantiert an der Mühelkopfschanze - die Top-Favoriten heissen - natürlich - Domen Prevc bei den Männern und Nika Prevc bei den Frauen.
Wir versuchen wieder die Favoriten bei den Männern mit KI Unterstützung vorherzusagen:
Skispringen trifft auf künstliche Intelligenz.
Den Ausgang eines Skisprung-Weltcups vorherzusagen ist extrem schwer. Unzählige Faktoren beeinflussen das Endergebnis eines Wettkampfes: Form des Athleten, der Wind und zahlreiche andere Bedingungen im Moment des Sprunges, Zustand des Materials usw.
Wir wollen aber trotzdem wissen, wer gewinnt, bevor es losgeht. Also haben wir die Daten aus unserer Datenbank mit künstlicher Intelligenz verbunden und simulieren so 10.000 Wettkämpfe auf genau dieser einen Schanze mit genau diesem Athleten.
Es wird spannend sein zu sehen, wie genau (oder wie falsch) das System dabei liegt.
Die KI-gestützte Prognose analysiert mehrere Faktoren, um die Gewinnchancen jedes Springers vorherzusagen:
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.
| 01 | Prevc, D. |  |
1414 | 0 |
| 02 | Kobayashi, R. | |
947 | 0 |
| 03 | Nikaido, R. | |
761 | 0 |
| 04 | Hoerl, J. | |
720 | 1 |
| 05 | Lanisek, A. | |
717 | 1 |
| Pełne wyniki » | ||||
| 01 | Prevc, D. | |
1195.6 | 0 |
| 02 | Hoerl, J. | |
1153.3 | 0 |
| 03 | Embacher, S. | |
1150.6 | 0 |
| 04 | Nikaido, R. | |
1123.5 | 0 |
| 05 | Kobayashi, R. | |
1123.1 | 1 |
| 06 | Hoffmann, F. | |
1120.3 | 1 |
| Pełne wyniki » | ||||
| 01 | Prevc, N. | |
134.5 | |
| 02 | Strate, A. | |
129.2 | |
| 03 | Traaserud, H. | |
124.6 | |
| 04 | Freitag, S. | |
121.0 | |
| 05 | Reisch, A. | |
120.3 | |
| Pełne wyniki » | ||||
| 01 | Prevc, N. | |
1796 | 0 |
| 02 | Maruyama, N. | |
1310 | 0 |
| 03 | Eder, L. | |
1117 | 0 |
| 04 | Stroem, A. | |
972 | 0 |
| 05 | Strate, A. | |
913 | 1 |
| Pełne wyniki » | ||||
| 01 | Aigner, C. | |
526 | 0 |
| 02 | Strand, S. | |
423 | 0 |
| 03 | Pedersen, R. | |
325 | 0 |
| 04 | Leitner, C. | |
321 | 1 |
| 05 | Bayer, B. | |
317 | 2 |
| Pełne wyniki » | ||||
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