Wo das zum Einsatz kommtLive-Vorschau

Was es ist

Wenn eine Repräsentation Bewegung wirklich versteht, sollte sie sie fortsetzen können. „Prädiktive Läufe“ ist unsere Forschungsrichtung für Prognosen mit kurzem Horizont: Aus den letzten Sekunden Skelettbewegung schreibt das Modell die Bewegung zwei bis drei Sekunden in die Zukunft fort, und wahrscheinliche Fortsetzungen – Läufe, Hinterlaufen, Pressing-Auslöser – werden als Wahrscheinlichkeiten gelesen, nicht als Gewissheiten.

Diese Seite trägt mit Absicht das Label „Forschung“. Nichts hiervon ist ausgeliefert, und zur Prognosequalität äußern wir uns erst mit Evaluationsergebnissen – oder gar nicht.

BeispielRollout mit kurzem Horizont: eine beobachtete Trajektorie, ein Fächer wahrscheinlicher Fortsetzungen. Konzeptionelle Illustration.

Wie es funktioniert

Der untersuchte Mechanismus ist der generative Rollout: Dasselbe Foundation Model, das Lücken in beobachteter Bewegung füllt und sie entrauscht, lässt sich im Prinzip vorwärts in der Zeit sampeln. Heute ist der Simulations-Stack eine Evaluations-Workbench – Rekonstruktion, Entrauschen, kontrollierte Was-wäre-wenn-Proben – und Vorwärts-Rollouts sind das darauf aufbauende Forschungsfeld.

Was es ermöglichen würde

Bestehen die Rollouts die Evaluation, verändert sich die Analyse: Analysten fragen nicht mehr nur, was passiert ist, sondern sehen, was als Nächstes wahrscheinlich war – mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten.

ParameterWertHinweise
Horizont2–3 sKurz genug zum Lernen, lang genug, um ins Gewicht zu fallen.
AusgabeVerteilung über FortsetzungenWahrscheinlichkeiten, keine festgeschriebenen Vorhersagen.
LesartAuswertung für AnalystenEntscheidungsunterstützung in der Analyse, keine Automatisierung im Spiel.
Gateerst EvaluationsergebnisseErscheint, wenn die Prognosequalität die Evaluationssuite besteht.

Status & Roadmap

Forschung

Forschung. Prognosen mit kurzem Horizont sind eine Richtung, kein Feature: Sie bauen auf validierter Rekonstruktionsfähigkeit auf und erben jede Einschränkung des Proof-of-Concept-Datenmaßstabs. Fortschritt wird zuerst über die Evaluations-Dokumentation veröffentlicht.