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

Sechs Skisprung-Stars werden beim Weltcup in Zakopane nicht am Start sein. Ryoyu Kobayashi und Ren Nikaido aus Japan sind bereits nach Japan abgereist und bereiten sich auf den Weltcup in Sapporo am kommenden Wochenende vor.
Philipp Raimund und Felix Hoffmann aus dem deutschen Team sind nach der Vierschanzentournee gesundheitlich angeschlagen und die beiden Österreicher Daniel Tschofenig und Stefan Kraft gönnen sich ganz einfach eine Pause.

Domen Prevc zeigt sich weiter in Top-Form und wird auch in Zakopane wichtige Punkte in Sachen Gesamtweltcup sammeln.

Die Abwesenheit der Stars eröffnet gute Möglichkeiten füe die anderen Athleten einen Platz auf dem Podium zu erreichen. Beispielsweise Lokalmatador Kacper Tomasiak.

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.