Gaming Shikenso: Eine KI soll die Esport-Branche erobern

Sie eint die Liebe zu Computerspielen: Die Gründer des Frankfurter Startups Shikenso entwickeln eine künstliche Intelligenz, die Live-Streams von Twitch übersichtlicher macht. Mit dem "Shikenso Eye" lassen sich die Stream-Inhalte komfortabel filtern.
Shikenso: Eine KI soll die Esport-Branche erobern

Die Streaming-Plattform Twitch wächst unaufhörlich. Allein im vergangenen Jahr stieg die Zahl der Broadcaster um 197 Prozent. Derzeit hat die Amazon-eigene Plattform über 100 Millionen monatlich aktive User, von denen 2,2 Millionen auch selbst streamen. Computerspiele machen den Löwenanteil der Inhalte aus – ob das nun Let’s Plays, Esport-Übertragungen oder Magazine sind.

Mit seiner enormen Reichweite ist Twitch für Spiele-Publisher, Turnier-Veranstalter und Werbetreibende gleichermaßen interessant. Auch das Frankfurter Startup Shikenso dockt an die Streaming-Plattform an. Die fünf Gründer wollen das Twitch-Angebot für die Spielefans übersichtlicher machen – und damit auch attraktiver für Firmen. “Die Inhalte der Live-Streams auf Twitch sind per se nicht sortierbar, filterbar oder durchsuchbar”, sagt Shikenso-CEO Tarik Amhamdi. “Man kann einem bestehenden Live-Stream nur einen Titel geben und ein Spiel zuordnen. Nach diesem Titel wird der Stream dann kategorisiert, es können auch noch Metadaten hinzugefügt werden. Das war’s dann aber auch schon.” Shikenso macht Twitch mithilfe einer KI filterbar, die Streams per Bilderkennung analysiert – dem Shikenso Eye. “Die Stärke unseres Algorithmus liegt darin: Er ist vollkommen unabhängig von APIs, Metadaten oder anderen Quellen, die den Streams hinzugefügt werden”, sagt Amhamdi. “Um Informationen aus dem Live-Stream zu ziehen, benötigen wir nur den Live-Stream selbst.”

Praktische Filter
Shikenso zeichnet in regelmäßigen Abständen Screenshots auf, die dann von der KI analysiert werden. “Wenn der Algorithmus eine Lernphase hinter sich hat, erkennt er, was genau im Stream passiert”, so der CEO. Aus diesen Mustern generiert er dann die passenden Filter. Auf shikenso.com demonstriert das Startup die Stärken der KI: Schon jetzt können Seitenbesucher die vier populären Online-Spiele League of Legends, DotA 2, Hearthstone und Overwatch nach bestimmten Kriterien filtern, um die passenden Streams zu finden. Bei League of Legends etwa können Nutzer nach Sprache, “Champ” (Heldenfigur), “Stage” (Stadium des Spiels), “Meta” (Schwierigkeitsgrad), “Lane” (Spielbereich) und sogar dem Geschlecht der Streamer filtern. “Für diese vier Spiele haben wir unseren Algorithmus mit Abertausenden von Bildern trainiert”, sagt Amhamdi. Je mehr Rechen-Power im Hintergrund wirkt, desto mehr Streams kann Shikenso analysieren – und desto genauer wird die Analyse.

Gegründet wurde Shikenso im August 2017. Die Arbeit an dem Projekt begann schon Anfang letzten Jahres. Die fünf Gründungsmitglieder von Shikenso kennen sich teils schon seit Jahrzehnten, sie alle eint die Liebe zu Computerspielen. Informatiker Tarik Amhamdi sammelte Erfahrung in der IT-Branche und leitet das Shikenso-Projekt. Arwin Fallah ist Co-CEO und der Gesellschafter mit dem größten Esport-Know-How, er hat schon einige Turniere mitorganisiert. Armin Herrenschneider ist Head of Industrial & Logistics bei CBRE und für die geschäftliche Seite von Shikenso zuständig. Das für die KI nötige Expertenwissen bringen Tolga Uslu und Wahed Hemati mit, die derzeit ihre Doktorarbeiten an der Universität Frankfurt schreiben: Sie sind Spezialisten für Text- und Bilderkennung, Bildverarbeitung und Deep Learning. “Die Schnittmenge unserer Interessen ist das, was man heute in Shikenso wiederfindet”, sagt Amhamdi. “Die Geschäftsidee entstand dadurch, dass wir unsere verschiedenen Erfahrungsbereiche miteinander verknüpft haben.” Gerade das Expertenwissen der Doktoranden sei so im Esport noch nicht vorhanden gewesen – das habe sie auf die Idee gebracht, beide Bereiche zusammenzuführen. “Das ist ein bisschen so, wie wenn man verschiedene Naturwissenschaften kombiniert”, sagt Amhamdi. “Da erschließen sich dann auch oft neue Bereiche.” Die Team-Mitglieder arbeiten dezentral und vernetzt, wohnen aber alle im Großraum Frankfurt – das erleichtert die Face-to-Face-Kommunikation.

Charakter- und Gesichtserkennung
Wie die KI im Detail lernt, ist natürlich Geschäftsgeheimnis.Wie sie bei der Bildanalyse strukturell vorgeht, das zeigt Shikenso in einer Präsentation (pdf). “In einer ersten Phase geben wir dem Algorithmus vor, nach welchen Mustern er Ausschau halten soll”, so Amhamdi. “Und auch, an welchen Stellen im Bild wir diese Muster erwarten würden.” Die Präsentation etwa zeigt, wie die KI den jeweiligen “Charakter” – also die Spielfigur – im Online-Sammelkartenspiel Hearthstone erkennt. “Wir starten für jedes Spiel eine Analyse, bevor wir den Algorithmus überhaupt trainieren können”, erklärt der Entwickler. “Bei Hearthstone beispielsweise wissen wir, dass sich irgendwo auf dem Screenshot ein statisches Bild des Charakters befindet.” Der Algorithmus erhält also den Auftrag, das statische Muster im Hearthstone-Stream zu finden, um es dann einem Charakter zuzuordnen. Er erkennt es selbst dann noch, wenn es vom vorgegebenen Muster abweicht. Der proof of concept auf shikenso.com zeigt, was die KI noch alles zu leisten imstande ist. Sie erkennt unter anderem, wo die Gesichter der menschlichen Streamer eingeblendet werden – und auch, welchen Geschlechts die Streamer sind.

Amhandi erläutert, wie zusätzliche Server-Kapazität das Ergebnis verbessern könnte. “Unser Algorithmus läuft momentan auf einem Server, der vier GTX1080-Grafikkarten parallel betreibt. Damit analysiert er in einem Zeitraum von einigen Sekunden – abhängig von der Rechenkraft – sämtliche Live-Streams von League of Legends, DotA 2, Hearthstone und Overwatch.” Um das Ergebnis zu verbessern, müsste der Zeitabstand zwischen den einzelnen Screenshots reduziert werden. Derzeit liegt die Genauigkeit bei 90 Prozent. “Wir sind überzeugt, dass wir mit mehr Rechen-Power Genauigkeiten von weit über 95 Prozent erreichen können”, sagt Amhamdi.

Starkes Interesse
Shikenso hat seit Launch viele Kontakte geknüpft. Das Interesse an der Technologie sei immens, so der CEO. “Wir sprechen momentan mit Spieleherstellern, die ihren Stream gegenüber den Streams anderer Hersteller hervorheben möchten.” Einen möglichen Mehrwert bilden dabei nicht nur die individuell konfigurierbaren Filter, sondern auch Echtzeit-Statistiken, die sich per Overlay im Stream anzeigen lassen. “Man kann sich das vorstellen wie bei Live-Übertragungen von Poker-Turnieren”, sagt Amhamdi. “Auch da wird in Echtzeit eingeblendet, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass der jeweilige Spieler noch ein As oder einen Buben zieht.” Genau solche Overlays können auch Computerspiel-Hersteller nutzen, um ihre Streams interessanter zu gestalten – und um sich damit von der Masse abzuheben. Bei League of Legends etwa könnte man den aktuellen Gold-Verlauf oder die Erfolgswahrscheinlichkeiten beim Zusammenprall von zwei Spielfiguren anzeigen lassen. Die Technologie ist grundsätzlich plattformunabhängig, so Amhamdi: “Twitch ist der proof of concept. Das Ganze ist aber beispielsweise auch auf YouTube Gaming anwendbar.”

Shikenso Eye ist allerdings nur eines von zwei Produkten, die das Frankfurter Startup entwickelt. Das zweite ist der “Calendar”, mit dem die Firma Gaming-Interessierte und esport-Organisatoren gleichermaßen anspricht. Der Calendar ist bereits auf shikenso.com verfügbar und informiert seine Nutzer darüber, was in der esport-Welt passiert. Die Daten der Turniere werden per Algorithmus aus öffentlich zugänglichen Quellen zusammengetragen und in der Kalender-Datenbank zusammengeführt. Zur Qualitätssicherung werden die Daten anschließend von Hand sortiert – von Shikenso-Mitarbeitern, aber auch von externen Helfern. Mit einem eigenen Account können Nutzer ihren Calendar personalisieren, etwa im Hinblick auf bestimmte esport-Disziplinen.

Zweigleisiges Geschäftsmodell
Bislang ist Shikenso komplett selbst finanziert. “Wir setzen unsere Kapazitäten momentan zu 99 Prozent in die Weiterentwicklung und Verbesserung unserer Plattform”, sagt Amhamdi. “Bis jetzt hatten wir schlichtweg keine Zeit, uns auf die Suche nach Finanzierungmöglichkeiten zu machen.” Im Hinblick auf mögliche Investoren erläutert Amhamdi, wie Shikenso künftig Geld verdienen will. “Erstens wollen wir unsere Technologie gerne Partnern zur Verfügung stellen und die Technologie auch exklusiv für sie weiterentwickeln.” Dafür erhebt Shikenso dann Lizenzgebühren. “Zweitens wollen wir unseren Esport-Kalender in der Gaming-Welt als state of the art tool etablieren. Der Calender ist nicht nur auf unserer Startseite oder im eigenen Account nutzbar, sondern kann auch in jede beliebige Webseite mit einem kleinen Copy-Paste-Code integriert werden.”

Shikenso will Reichweite dadurch erzielen, dass sowohl Blogger als auch große Sport-Magazine den Kalender einbetten. “Wenn wir dann an Bekanntheit gewonnen haben, können Firmen über diesen Kalender bei uns Impressionen [Einblendungen] kaufen”, sagt Amhamdi. “Zum Beispiel können sie bei uns den Release eines neuen Spiels oder den Start einer neuen Esport-Saison bewerben.” 2018 will Shikenso den Bekanntheitsgrad des Esport-Kalenders deutlich steigern. Die Monetarisierung sei dann der nächste Schritt auf der Roadmap, so Amhandi. “Wenn unser Tool erstmal etabliert ist und genutzt wird, dann ist das Geldverdienen damit viel einfacher.” Zumal die beiden Shikenso-Produkte – KI und Calendar – dann wechselseitig für Aufmerksamkeit sorgen.

Autor: Achim Fehrenbach

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Foto (oben): Shikenso

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