Von Sensordaten zu regattaentscheidenden Entscheidungen

Vertraulich: das SailGP-Projekt ist privat. Diese Seite beschreibt nur die Methode, in allgemeinen Begriffen — es werden keine Kundendaten, Ergebnisse oder teamspezifischen Zahlen reproduziert.

Die Herausforderung

Ein SailGP-F50 erzeugt dichte, mehrkanalige Telemetrie — rund 400 Sensorkanäle bei 10 Hz, über Bootsgeschwindigkeit, Lasten, Lage, Wind sowie Foil- und Riggeometrie — für jedes Boot, jedes Rennen, jede Regatta. Daneben steht eine zweite, unstrukturierte Wissensquelle: Stunden an Rennkommentaren und -analysen, in denen Athleten und Analysten in Worten sagen, was die Sensoren nur in Zahlen messen. Keine von beiden war so nutzbar, wie sie war. Die Telemetrie war zu umfangreich und zu roh, um von einem Trainer direkt abgefragt zu werden, und das taktische Wissen in den Kommentaren steckte in Videomaterial fest — nicht durchsuchbar und losgelöst von den Daten, die es erklärte.

Was wir taten

• Wir bauten Datenpipelines nach einer Schichtarchitektur (Bronze → Silber → Gold), um rohe, mehrkanalige Telemetrie in saubere, gekennzeichnete, analysebereite Datensätze zu verwandeln.
• Wir führten Erkenntnisgewinnung durch — Manöverkosten-Modellierung, Ideallinien- und Routenanalyse, und Startanalyse — und verwandelten gekennzeichnete Telemetrie in die Leistungskennzahlen, die für Athleten und Trainer zählen.
• Wir entwickelten ein interaktives Dashboard und ein Multi-Agenten-KI-System, das konkrete Fragen zu Leistung und Taktik beantwortet, indem es sowohl die Telemetrie als auch eine kuratierte, aus Rennkommentaren aufgebaute Wissensbasis abfragt.

Vorgehen

1 — Datenpipeline

Rohe Telemetrie durchläuft drei Schichten, jede ein bewusster, eng gefasster Schritt statt einer einzigen monolithischen Transformation. Bronze verwandelt rohe Sensordateien in ein abfragbares Format, ohne jede Geschäftslogik. In Silber fließt Fachwissen ein: Sensorglättung und Manövererkennung, die jede Wende, Halse und Bojenrundung direkt aus dem Signal kennzeichnet und jedes Rennen in nummerierte Geradeaus- und Manöversegmente aufteilt. Gold aggregiert Silber zu Zusammenfassungstabellen auf Renn-, Schenkel- und Ereignisebene — die Schicht, auf die sowohl das Dashboard als auch das KI-System zuerst zugreifen, sodass die meisten Fragen aus einer kleinen, vorberechneten Tabelle beantwortet werden, statt aus einem Scan über das Rohsignal.

2 — Erkenntnisgewinnung

Gekennzeichnete Telemetrie ist nur der Rohstoff; die schwierigere Aufgabe ist, sie in Leistungskennzahlen zu verwandeln, die einer genauen Prüfung standhalten. Wir bauten ein Manöverkosten-Modell, das misst, was eine Wende, Halse oder Rundung tatsächlich an Fortschritt zur Bojenlinie kostet — nicht nur die durch die Wende erhaltene Bootsgeschwindigkeit, die sich als eine andere, mitunter widersprüchliche Geschichte erweist. Darauf baut ein Ideallinien-Modell auf: kalibrierte Bootsleistung, ein rekonstruiertes Windfeld und das Manöverkosten-Modell verbinden sich zu einem Routenoptimierer, der rekonstruiert, wie ein Schenkel — oder ein ganzer Kurs — am schnellsten hätte gesegelt werden können, validiert gegen die tatsächliche Leistung der Flotte, bevor er für irgendetwas auf dem Bildschirm Dargestelltes vertraut wurde. Ein paralleler Arbeitsstrang wendet dieselbe Sorgfalt auf die Startphase an: die Modellierung des Anlaufs auf die Linie und des Werts der Startposition.

3 — Interaktive Werkzeuge & KI-System

Das Dashboard bringt diese Analyse direkt zu Athleten und Trainern — Rennwiederholung mit einer modellierten „Ideallinie“ neben den Booten, die tatsächlich gesegelt sind, und ein Leistungscockpit, das bewertet, wie nah ein Boot an seinen Zielwerten gesegelt wird. Darüber liegt ein Multi-Agenten-KI-System: Ein Master-Agent delegiert an spezialisierte Subagenten für Telemetrie, für die Wissensbasis und für die Websuche, jeder liefert eine kurze, destillierte Antwort statt roher Zeilen — das hält den Kontext des teuren Reasoning-Modells klein und das gesamte System schnell und kostengünstig im Betrieb. Die Wissensbasis selbst ist aus Rennkommentaren aufgebaut, strukturiert und für die semantische Suche eingebettet, sodass eine Frage mit einem Verweis auf das tatsächlich Gesagte beantwortet wird, nicht nur mit einer Zahl.

Ergebnis

Das Ergebnis ist eine live betriebene Plattform, die Athleten, Trainer und Analysten nutzen, um während Debriefings und Renntagen direkte, belegte Antworten zu erhalten, statt auf eine manuelle Analyse zu warten. Sie wird aktiv und iterativ weiterentwickelt, direkt geprägt durch das Feedback der Trainer und Athleten, die sie nutzen.