Wer gewinnt den Skisprung Weltcup in Innsbruck
Der Skispringen Ergebnis-Tip mit KI

Grand Slam oder nicht Grand Slam, das ist hier die Frage. 
Der Domenator gewinnt scheinbar nach Belieben ein Skispringen nach dem anderen.
Logischwerweise ist der 26-jährige Slowene Domen Prevc nach seinen zwei Siegen in Obersdorf und Garmisch-Partenkirchen auch der Top-Favorit auf den Sieg beim Bergisel-Springen.
Ob das klappt wird man sehen, ein kleiner Fehler reicht und ein anderer gewinnt. Die Konkurrenz wartet.

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.

Wie funktioniert die Vorhersage?

Die KI-gestützte Prognose analysiert mehrere Faktoren, um die Gewinnchancen jedes Springers vorherzusagen:

• 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.