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Was es ist

Bewegungssuche ist Retrieval, nicht Tagging. Wählen Sie ein Bewegungsfenster – einen Rückzugssprint, eine unsaubere Landung, einen Pressing-Antritt – und rufen Sie die ähnlichsten Fenster aus allem ab, was Sie indexiert haben; jedes Ergebnis verlinkt direkt auf sein Quellsegment.

Nichts muss vorab gelabelt werden. Ähnlichkeit wird im Signatur-Raum berechnet – das System findet „mehr davon“ selbst für Muster, die vorab niemand definiert hätte. Die Abfragesprache ist die Bewegung selbst.

BeispielAbfrage per Beispiel: Ein Bewegungsfenster ruft seine nächsten Nachbarn ab, nach Ähnlichkeit sortiert. Illustrative Darstellung.

Wie es funktioniert

Jedes indexierte Fenster trägt seine Bewegungs-Signatur; eine Suche ist eine Nächste-Nachbarn-Abfrage über diesen Index, gefiltert nach beliebigen Metadaten – Trainingseinheit, Athlet, Kontext. Ergebnisse kommen mit Scores und Evidenz-Links zurück: Fenster-IDs, Zeitstempel, Quellsegmente. Ein Analyst kann jeden Treffer überprüfen – und über die Knowledgebase-API steht dieselbe Abfrageoberfläche auch KI-Agenten offen.

Was Sie erhalten

Der praktische Effekt: Die Videosichtung beginnt bei Kandidaten statt bei null. Ein einmal gesehenes Muster wird zur Linse über das gesamte Korpus.

ParameterWertHinweise
Abfrageper BeispielfensterÄhnlichkeit zu einem ausgewählten Bewegungsfenster.
FilterTags, Zeitraum, KohorteErgebnisse nach Trainingseinheit, Athlet oder Kontext eingrenzen.
RückgabeFenster + Scores + EvidenzJeder Treffer verlinkt zurück auf sein Quellsegment.
Abdeckungwas Sie indexierenDie Suche umfasst Ihr indexiertes Korpus – mehr wird nicht behauptet.

Status & Roadmap

Prototyp

Prototyp. Retrieval über Signatur-Embeddings läuft heute in der internen Evaluations-Workbench – Retrieval-Galerien über ein Proof-of-Concept-Korpus. Abfrageoberfläche, Filter und Evidenz-Vertrag des Produkts sind in der API-Dokumentation spezifiziert und dort nach Status gekennzeichnet.