Sztuczna inteligencja w profesjonalnej piłce nożnej
Technologia jest obecna w sporcie od dawna i każdego dnia znajdujemy nowe rozwiązania, które przykuwają naszą uwagę. Jednym z nich jest stosowanie sztucznej inteligencji. Narzędzie to używa się obecnie coraz częściej. Stało się ono niemal nieodzowne w elitarnym świecie profesjonalnej piłki nożnej.
Przede wszystkim jednak dobrze jest zdefiniować pojęcie. Sztuczna inteligencja jest demonstrowana przez maszyny i generowana przez procesory i oprogramowanie. Jedną z jej funkcji w sporcie jest analizowanie ogromnej ilości danych, identyfikowanie trendów i dokonywanie na ich podstawie prognoz.
Mówiąc prościej, sztuczna inteligencja jest wdrażana przez maszyny, które robią to samo co ludzie, ale na dużą skalę, z większą precyzją i szybkością. Nie potrzeba już wieku osób oglądających i analizujących grę. Teraz to maszyny automatycznie rejestrują, co się dzieje na boisku i przetwarzają dane.
Na przykład niektóre firmy świadczące tego typu usługi instalują kamery na stadionach, aby prowadzić własne zapisy meczów. Korzystając z tych obrazów, za pomocą algorytmów są w stanie wyodrębnić ogromną ilość danych. Informacje te są sprzedawane sportowcom i klubom, które mogą uzyskać szerszy obraz tego, co się dzieje.
Podoba Ci się ten artykuł? Możesz także przeczytać: Kylian Mbappé: Rygorystyczne ćwiczenia i dieta następnej wielkiej gwiazdy piłki nożnej
Big data i sztuczna inteligencja
Big data to nazwa nadana dużemu zestawowi danych, które wyłaniają się z meczów sportowych dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Obecnie zespoły korzystające z tej metody analitycznej – czyli prawie wszystkie czołowe drużyny międzynarodowe – dysponują danymi między innymi na temat podań, odległości, strzałów i wślizgów.
Na pierwszy rzut oka znajduje to dwa główne zastosowania. Po pierwsze, umożliwia analizę wyników sportowców w samej drużynie. Umożliwia to modyfikację ich sesji szkoleniowych i nadanie jednemu aspektowi większego znaczenia niż innym.
Big data daje również możliwość dowiedzenia się znacznie więcej o zawodnikach innych drużyn. Jest to pozytywne zarówno w konfrontacji z nimi, jak i w zakresie rynku transferowego, kiedy konieczne jest znalezienie „tego jednego wyjątkowego gracza”, który traci bardzo mało podań i w każdym meczu realizuje określony typ gry.
Celem jest ograniczenie do minimum czynnika losowego przy podejmowaniu decyzji.
Sztuczna inteligencja i nowe statystyki
Oprócz dostarczania większej ilości danych sztuczna inteligencja w piłce nożnej umożliwia lepszą analizę. Przykładem jest stworzenie nowych terminów definiujących zmienne, które niedawno zaczęto mierzyć. Wśród nich znajdują się takie jak oczekiwane bramki (xG) i oczekiwane asysty (xA).
Według oficjalnej ligi piłki nożnej w Niemczech oczekiwana liczba bramek pokazuje prawdopodobieństwo zdobycia bramki przez zawodnika za pomocą wskaźnika z zakresu od 0 do 1. Uwzględnia on między innymi takie zmienne jak pozycja strzelecka, odległość od bramki, pozycja bramkarza, interwencja innych obrońców i rekord strzelecki gracza.
Szansa na bramkę z rejestrem 0,5 xG powinna skutkować konwersją w 50% przypadków.
Z drugiej strony spodziewane asysty to podania w niebezpiecznych strefach, które mogą zakończyć się bramką zawodnika, który je otrzymuje. To ostatnie podanie przed golem nazywa się „asystą”. Podobnie jak bramki, mierzy się je w skali od 0 do 1. W tym przypadku wartość (1) oznacza maksymalne prawdopodobieństwo, że piłkarz strzeli gola.
Aby lepiej to zilustrować, jeśli zawodnik podaje do kolegi z drużyny, który znajduje się tyłem do bramki i jest otoczony przez przeciwników, xA będzie niskie. Z drugiej strony, jeśli asystuje koledze z drużyny, który stoi twarzą do bramki i nie ma bramkarza, xA będzie wyższy, ponieważ jest bardzo prawdopodobne, że to podanie zakończy się asystą.
Sądzimy, że to też może Cię zainteresować: Trent Alexander-Arnold i jego sportowy trening wzroku
Sztuczna inteligencja dostarcza bezprecedensowych danych
Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała piłkę nożną i inne sporty w ostatnich latach. Dzięki temu narzędziu to, co kiedyś zależało od perspektywy trenera, teraz jest doskonale oceniane i mierzone.
Niektóre z tych innowacyjnych pomiarów obejmują nie tylko sprawność fizyczną, ale także zdolności poznawcze sportowca. Przykładowo sztuczna inteligencja pozwala mierzyć poprawność podejmowania decyzji oraz poziom stresu, w jakim znajduje się zawodnik podczas meczu.
Opracowano nawet indeksy, które gromadzą wszystkie dostępne informacje, porównują je z danymi innej drużyny i w ten sposób określają szanse zespołu na zwycięstwo. Indeks ten nosi nazwę ETI (wskaźnik efektywności technicznej) i opiera się na matematyce w celu analizy ogólnej wydajności zespołu z kolektywnego taktycznego punktu widzenia.
Zarządzanie danymi jest fundamentalną częścią treningu i życia klubowego na wysokim poziomie wydajności.Podstawowe narzędzie we współczesnej piłce nożnej
Jak każdy innowacyjny element, sztuczna inteligencja wciąż się rozwija. Nieustannie bada się też nowe przypadki użycia pod kątem niemal nieskończonych możliwości, jakie oferuje. Tymczasem personel techniczny zespołów coraz lepiej zaznajamia się z tą nową technologią.
Idealnie byłoby, gdyby istniała grupa specjalistów, którzy przetrawią wszystkie informacje i przekażą trenerom te najważniejsze. W końcu nie ma sensu mieć tak dużej ilości danych, jeśli nie ma nikogo, kto mógłby je zinterpretować.
Należy jednak pamiętać, że jest to jedynie uzupełnienie. Sztuczna inteligencja nie stanowi ostatecznego rozwiązania. Aby osiągnąć wyznaczone cele, w parze z technologią musi iść praca, planowanie i talent.
Wszystkie cytowane źródła zostały gruntownie przeanalizowane przez nasz zespół w celu zapewnienia ich jakości, wiarygodności, aktualności i ważności. Bibliografia tego artykułu została uznana za wiarygodną i dokładną pod względem naukowym lub akademickim.
- Conde, M. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial utilizada por el Boca de Alfaro y la selección Ecuador? Big Data Sports. https://bigdatasports.media/2021/12/27/como-funciona-la-inteligencia-artificial-que-utilizada-por-el-boca-de-alfaro-y-la-seleccion-ecuador/
- Qué es el modelo xG: cómo funciona el sistema de “goles esperados” de Sportec Solutions. Bundesliga. https://www.bundesliga.com/es/bundesliga/noticias/goles-esperados-xg-sistema-que-es-como-funciona-sportec-solutions-liga-alemana-5580
- Whitmore, J. ¿Qué son las Expected Assists (xA)? The Analyst. https://theanalyst.com/eu/2021/07/que-son-las-expected-assists-xa/#:~:text=El%20modelo%20de%20Expected%20Assists%20(xA)%20de%20Stats%20Perform%20mide,realiza%20o%20no%20un%20disparo.