Sztuczna inteligencja w piłce nożnej

Kluby piłkarskie w coraz szerszym zakresie wykorzystują zaawansowane technologie do oceny potencjału zawodników i szukania nowatorskich rozwiązań taktycznych. Algorytmy sztucznej inteligencji, które na dobre wkraczają dziś do gry, zmieniają sposób pracy sztabów szkoleniowych i przenoszą rywalizację na wyższy poziom zaawansowania.

Wykorzystanie analizy danych w profesjonalnym sporcie ma długą historię i istotny wpływ na osiągane wyniki. Strategie klubów i trenerów opierają się na szczegółowych statystykach i mają na celu wyszukanie i pozyskanie najlepszych zawodników, zanim zrobi to ktoś inny. W przyszłości piłkarze ci stają się kluczowymi postaciami reprezentacji narodowych i prowadzą je do sukcesów podczas największych turniejów. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning) oraz głębokiego uczenia (ang. deep learning), agenci i kluby mogą pozyskać kompletny zestaw informacji dotyczących potencjału zawodników i całych zespołów w celu opracowywania skutecznych strategii taktycznych i szkoleniowych.

Selekcja w czasie rzeczywistym

Reklama

Jedną z firm zajmujących się analityką w branży sportowej jest SciSports, korzystająca z narzędzi analitycznych SAS. Firma wspiera kluby w poszukiwaniu zawodników na określone pozycje oraz opracowywaniu założeń taktycznych i szkoleniowych. SciSports współpracuje z elitarnymi klubami piłkarskimi w Europie i na innych kontynentach, aby pomóc im w wyborze najlepszych graczy i skompletowaniu optymalnych zespołów. Każdego tygodnia analizuje ponad 1500 meczów w 210 ligach, wykorzystując uczenie maszynowe do analizy potencjału i wartości ponad 200 000 zawodników.

Firma wykorzystuje platformę SAS Viya oraz system kamer SciSport’s BallJames, które generują w czasie rzeczywistym dane wideo w technologii 3D z rozgrywanych meczów. Sztuczna inteligencja SAS pozwala na bardzo szczegółową analizę sposobu gry i efektywności zawodników oraz tworzenie modeli rozwoju poszczególnych piłkarzy, a zebrane dane mogą być wykorzystane do identyfikacji nowej wschodzącej gwiazdy lub niedocenianych zawodników poprzez zestawienie ich statystyk z wynikami innych piłkarzy z danej ligi. Analiza przebiega w czasie rzeczywistym, a dzięki technologii chmury obliczeniowej wyniki można odczytywać z dowolnego miejsca, co jest niezwykle przydatne w przypadku meczów wyjazdowych.

Tradycyjne narzędzia do analizy gry piłkarzy ograniczają się  do obserwacji postępów zawodnika, który znajduje się w danym momencie przy piłce. Mamy jednak świadomość, że równie ważna jest gra pozostałych zawodników, gdyż na końcowy wynik meczu składa się dyspozycja całego zespołu, a także każdy wywalczony aut, rzut rożny czy zablokowany strzał przeciwnika. Zwycięskie drużyny to nie te z najlepszymi graczami, ale z najlepszą ich kombinacją i najskuteczniejszą taktyką. Zastosowanie algorytmów i zaawansowanych technik analitycznych pozwala dostrzec ukryte prawidłowości i zależności w grze w danym spotkaniu i, w perspektywie czasu, ocenić realną wartość i skuteczność graczy, identyfikować przyczyny błędów taktycznych, które nie są widoczne w standardowej analizie oraz prognozować wydajność zawodników i przyszłe scenariusze rozgrywek - tłumaczy Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS.

Komputer wskaże wynik meczu

Niezwykle cenna jest umiejętność przewidywania wyników spotkań, szczególnie w sytuacji, gdy od gry innych zespołów uzależniona jest pozycja drużyny w tabeli. Na ostateczny wynik ma wpływ bardzo wiele czynników. Analiza danych dotyczących gry poszczególnych drużyn pozwala na ocenę szansy na zwycięstwo, biorąc pod uwagę m.in. dyspozycję w poprzednich spotkaniach. Zaawansowana analityka umożliwia także określenie, czy i ile goli strzeli dana drużyna na podstawie informacji o wynikach poprzednich meczów i formie poszczególnych zawodników.

Dowiedz się więcej na temat: Sztuczna inteligencja | piłka nożna