Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στο ποδόσφαιρο;

Γνωρίζατε ότι μια ομάδα μπορεί να προβλέψει τις πραγματικές της πιθανότητες να κερδίσει έναν αγώνα; Με την τεχνητή νοημοσύνη και όλα τα δεδομένα που παρέχει και αναλύει, κάτι τέτοιο είναι εφικτό.

Η τεχνολογία βοηθάει τον αθλητισμό εδώ και πολύ καιρό και κάθε μέρα ξεφυτρώνουν νέες εφαρμογές. Μία από αυτές είναι η τεχνητή νοημοσύνη ή AI, ένα εργαλείο που χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο και έχει γίνει σχεδόν απαραίτητο στον ελίτ κόσμο του επαγγελματικού ποδοσφαίρου.

Πρώτα απ’ όλα, όμως, καλό είναι να ορίσουμε την έννοια. Η τεχνητή νοημοσύνη επιδεικνύεται από μηχανές και παράγεται από επεξεργαστές και λογισμικό. Μία από τις λειτουργίες της στον αθλητισμό είναι να αναλύει τεράστιο όγκο δεδομένων, να εντοπίζει τάσεις και να κάνει προβλέψεις με βάση αυτές.

Με πιο απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη ασκείται από μηχανές που κάνουν τα ίδια με τους ανθρώπους, αλλά σε μεγάλη κλίμακα και με μεγαλύτερη ακρίβεια και ταχύτητα. Αντί να υπάρχουν πολλοί άνθρωποι που παρακολουθούν έναν αγώνα, οι μηχανές καταγράφουν αυτόματα ό,τι συμβαίνει και επεξεργάζονται τα δεδομένα.

Για παράδειγμα, ορισμένες εταιρείες που παρέχουν αυτού του είδους τις υπηρεσίες εγκαθιστούν κάμερες στα γήπεδα για να διατηρούν τα δικά τους αρχεία ενός αγώνα. Χρησιμοποιώντας αυτές τις εικόνες, είναι σε θέση να εξάγουν εκατομμύρια δεδομένα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους. Αυτές οι πληροφορίες πωλούνται σε αθλητές και συλλόγους, οι οποίοι μπορούν στη συνέχεια να αποκτήσουν μια ευρύτερη εικόνα του τι συμβαίνει.

Big data και η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης

Big data ονομάζεται το μεγάλο σύνολο δεδομένων που προκύπτει από αθλητικούς αγώνες μέσω της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης. Επί του παρόντος, οι ομάδες που χρησιμοποιούν αυτή την αναλυτική μέθοδο διαθέτουν δεδομένα για πάσες, αποστάσεις, σουτ και μαρκαρίσματα.

Αυτό έχει δύο σημαντικές χρήσεις. Η πρώτη είναι ότι καθιστά δυνατή την ανάλυση της απόδοσης των αθλητών της ίδιας της ομάδας. Έτσι, οι προπονητές προχωρούν σε τροποποίηση των προπονήσεών τους.

Το Big data προσφέρει επίσης τη δυνατότητα να μάθουμε πολλά περισσότερα για τους παίκτες άλλων ομάδων. Αυτό είναι θετικό ειδικά κατά την περίοδο των μεταγραφών, όταν είναι απαραίτητο να βρεθεί “ο ξεχωριστός παίκτης” που χάνει πολύ λίγες πάσες και έχει έναν συγκεκριμένο τύπο απόδοσης σε κάθε αγώνα.

Το Big Data δεν εφαρμόζεται μόνο στο ποδόσφαιρο. Είναι ένας κλάδος με όλο και περισσότερες εφαρμογές στον εργασιακό χώρο, στη διαφήμιση, ακόμη και στον ελεύθερο χρόνο.

Τεχνητή νοημοσύνη και νέα στατιστικά στοιχεία

Εκτός από την παροχή περισσότερων δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη στο ποδόσφαιρο επιτρέπει την καλύτερη ανάλυση. Μια απόδειξη αυτού είναι η δημιουργία νέων όρων για τον ορισμό μεταβλητών που άρχισαν πρόσφατα να μετρώνται, όπως τα αναμενόμενα γκολ (xG) και οι αναμενόμενες ασίστ (xA).

Σύμφωνα με τον επίσημο ιστότοπο της Bundesliga, του επαγγελματικού πρωταθλήματος ποδοσφαίρου της Γερμανίας, τα αναμενόμενα γκολ δείχνουν την πιθανότητα ένας παίκτης να πετύχει γκολ χρησιμοποιώντας έναν δείκτη που κυμαίνεται από 0 έως 1. Αυτό λαμβάνει υπόψη μεταβλητές όπως η θέση σουτ, η απόσταση από το γκολ, η θέση του τερματοφύλακα, η παρέμβαση άλλων αμυντικών και το ρεκόρ τερμάτων του παίκτη.

Από την άλλη πλευρά, οι αναμενόμενες ασίστ είναι οι πάσες σε επικίνδυνες ζώνες που μπορούν να καταλήξουν σε γκολ από τον παίκτη που τις δέχεται. Αυτή η τελευταία πάσα πριν από το γκολ ονομάζεται “ασίστ”. Όπως και τα αναμενόμενα γκολ, αυτές μετριούνται σε μια κλίμακα από το 0 έως το 1, όπου η μέγιστη τιμή (1) αντιπροσωπεύει τη μέγιστη πιθανότητα η φάση να καταλήξει σε γκολ.

Για να γίνει αυτό πιο σαφές, αν ένας παίκτης πασάρει σε έναν συμπαίκτη του που έχει την πλάτη του στο τέρμα και είναι μαρκαρισμένος από τους αντιπάλους, το xA θα είναι χαμηλό. Από την άλλη πλευρά, αν δώσει ασίστ σε έναν συμπαίκτη του που είναι στραμμένος προς το τέρμα και χωρίς τερματοφύλακα, το xA θα είναι υψηλότερο, αφού είναι πολύ πιθανό αυτή η πάσα να καταλήξει σε ασίστ.

Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει πρωτοφανή δεδομένα

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει φέρει επανάσταση στο ποδόσφαιρο και σε άλλα αθλήματα τα τελευταία χρόνια. Χάρη σε αυτό το εργαλείο, αυτό που εξαρτιόταν από την οπτική γωνία του προπονητή και της ομάδας του αξιολογείται και μετριέται πλέον τέλεια.

Ορισμένες από αυτές τις καινοτόμες μετρήσεις περιλαμβάνουν όχι μόνο τη σωματική απόδοση, αλλά και τη γνωστική απόδοση ενός αθλητή. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά δυνατή τη μέτρηση της ορθότητας της λήψης αποφάσεων και του άγχους που υφίσταται ένας παίκτης κατά τη διάρκεια ενός αγώνα.

Έχουν αναπτυχθεί ακόμη και δείκτες που συγκεντρώνουν όλες τις διαθέσιμες πληροφορίες, τις συγκρίνουν με αυτές μιας άλλης ομάδας και έτσι καθορίζουν τη δυνατότητα νίκης μιας ομάδας. Αυτός ο δείκτης ονομάζεται ETI (δείκτης τεχνικής αποτελεσματικότητας) και βασίζεται στα μαθηματικά για την ανάλυση της συνολικής απόδοσης μιας ομάδας από συλλογική τακτική άποψη.

Ένα θεμελιώδες εργαλείο στο σύγχρονο ποδόσφαιρο

Όπως κάθε καινοτόμο στοιχείο, η τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να αναπτύσσεται και νέες περιπτώσεις χρήσης εξακολουθούν να μελετώνται για τις σχεδόν άπειρες δυνατότητες που προσφέρει. Εν τω μεταξύ, το τεχνικό προσωπικό των ομάδων γίνεται όλο και πιο φιλικό με αυτές τις νέες τεχνολογίες.

Ιδανικά, θα πρέπει να υπάρχει μια ομάδα ειδικών που να αναλύει όλες τις πληροφορίες και να παραδίδει τις πιο σημαντικές στους προπονητές. Εξάλλου, δεν έχει νόημα να έχουμε τόσα πολλά δεδομένα αν δεν υπάρχει κάποιος να τα ερμηνεύσει.

Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα κερδίσει από μόνο της πρωταθλήματα, υπάρχουν ορισμένα πράγματα που εξακολουθούν να είναι απαραίτητα. Η εργασία, ο σχεδιασμός και το ταλέντο πρέπει να συμβαδίζουν με την τεχνολογία για την επίτευξη των προτεινόμενων στόχων.