Bei der (halb)automatischen Positionserkennung, die mitterweile im Spitzenfussball üblich ist, fallen enorm viele Daten an. Bei der Erkennung werden mit einer Genauigkeit von 25 Frames pro Sekunde alle 22 Spielerpositionen, sowie die Ballposition erfasst. Ziel ist es nun aus der Fülle an Daten taktische Muster zu erkennen und gegebenenfalls schwächen des Gegners aufzuzeigen. Das in Mainz entwickelte neuronale Netz DyCoN hilft, diese taktischen Muster sowie Prozesse im Spiel zu erkennen. Das DFG geförderte Projekt wird in Kooperation mit der Deutschen Sporthochschule (DSHS) in Köln bearbeitet.