Искусственный интеллект меняет мировой футбол: данные и тактика на чемпионате мира
Масштаб использования данных на предстоящем чемпионате мира по футболу достиг беспрецедентного уровня. ФИФА, организатор турнира, планирует отслеживать около 150 миллионов точек данных за каждый матч. Внутри игрового мяча установлены специальные датчики ИНС (инерциальные измерительные системы, регистрирующие движение и ориентацию объекта), способные фиксировать 500 перемещений в секунду для предельно точного определения траектории. Патрик Люси, главный научный сотрудник Stats Perform – ведущей компании в области обработки данных и искусственного интеллекта для спортивной индустрии, – отмечает, что такое обилие данных вполне оправдано. По его словам, количество игровых комбинаций в футболе превышает число атомов во Вселенной. Статистика Stats Perform является основой для практически всей глобальной футбольной экосистемы. Её используют для скаутинга игроков и формирования многомиллионных трансферных сделок, для выбора тактики и стартовых составов тренерским штабом, а также для разработки стандартных положений – угловых и штрафных ударов. Футболисты применяют эти данные при переговорах о контрактах, а телевещатели – для создания более увлекательного контента.
ИИ на службе анализа и тактики
Современные системы искусственного интеллекта позволяют собирать данные со всех матчей по всему миру с беспрецедентной скоростью. Персонал команд-участниц Чемпионата мира активно использует ИИ для обработки этой информации и поиска ключевых преимуществ. В рамках турнира команды также получат доступ к специализированному агенту ИИ, разработанному компанией Lenovo. Это инициатива ФИФА, направленная на выравнивание условий для всех участников, хотя её эффективность ещё предстоит оценить.
По мнению Патрика Люси, спортивные данные характеризуются высокой детализацией, многоагентностью и антагонистичностью. Он сравнивает работу с ними с управлением беспилотными автомобилями, где ключевую роль играет анализ траекторий. Люси поясняет, что даже для одной команды существует 10! (факториал 10, или более 3,6 миллиона) вариантов расстановки игроков, а при учёте противодействия соперника количество комбинаций возрастает экспоненциально.
Даже небольшие страны находят инновационные способы применения технологий. Например, Кюрасао, островное государство в Карибском бассейне с населением около 159 000 человек, стало самой маленькой нацией, когда-либо квалифицировавшейся на Чемпионат мира. Они использовали собственные данные и технологии для «отслеживания диаспоры»: определяли родословные игроков, выявляли потенциальных кандидатов и применяли геопространственные данные для планирования скаутских поездок и организации просмотров. Алекс Стюарт, генеральный директор спортивной консалтинговой компании Analytics FC, отмечает, что из 26 игроков сборной Кюрасао лишь один родился непосредственно на острове, остальные – в Нидерландах.
Использование ИИ в подборе персонала и анализе матчей
Ещё одним растущим направлением использования данных и ИИ в национальных федерациях стал выбор тренеров. Специализированные инструменты анализируют доступный пул кандидатов и выявляют специалистов, чьи тактические сильные стороны наилучшим образом подходят к составу команды. ИИ также помогает командам формировать состав перед турниром, основываясь на анализе соперников по группового этапа.
Сборная Англии, например, применяет ИИ для анализа серии пенальти, понимая, что именно этот элемент может стать решающим. То, что ранее требовало пяти дней – детальный анализ каждого пенальтиста соперника, – теперь может быть выполнено примерно за пять часов, как сообщил руководитель отдела аналитики и производительности Футбольной ассоциации Великобритании в интервью BBC. Вспоминая Марсело Бьелсу, тренера сборной Уругвая, который, будучи наставником клуба «Лидс Юнайтед» Премьер-лиги, говорил, что его штаб тратил около 300 часов на анализ предстоящего соперника, Патрик Люси подчеркивает: «Мы можем делать это автоматически». В качестве примера он демонстрирует видео, где красные и синие точки перемещаются по полю, преследуя жёлтый мяч. Аналитики могут задавать вопросы – как часто определённое движение приводило к ударам или голам, когда ещё такое происходило – каждый вопрос раскрывает новый слой информации.
Проблемы и решения: Доступность технологий и перегрузка данных
Ян Вендт, соучредитель и генеральный директор PLAIER – ИИ-платформы, сотрудничающей с клубами и национальными командами, – сравнивает текущую ситуацию с появлением интернета. По его словам, на заре всемирной паутины British Airways и Amazon создавали свои веб-сайты. Одна компания стала платформой для информации и бронирования авиабилетов, другая же глобально изменила коммерцию. ИИ имеет аналогичный потенциал, трансформируя как рутинные задачи, так и целые отрасли, включая спортивные организации.
Однако инструменты ИИ и персонал, необходимый для их создания и эксплуатации, стоят дорого. Не все страны располагают необходимыми ресурсами. Вендт считает, что для небольших стран более эффективным вариантом является сотрудничество с уже существующими внешними компаниями, такими как его собственная.
Ещё одна проблема заключается в том, что увеличение объёма данных может усложнить работу аналитика. Их задача состоит в том, чтобы из огромного количества информации выделить несколько полезных выводов для тренера или игрока. Алекс Стюарт отмечает, что никто не хочет получать «47-страничное досье на защитника соперника». По его словам, работа аналитика становится в чём-то проще из-за обилия информации, но одновременно и сложнее, поскольку требуется мастерство в её сжатии и представлении.
ФИФА стремится сократить цифровой разрыв
Технологии способны значительно улучшить анализ матчей и подготовку для команд, которые ранее не могли конкурировать с нациями, имеющими большие скаутские и аналитические отделы. Однако возникает вопрос: не приведет ли это к тому, что они не смогут конкурировать с крупными командами, состоящими из компьютерных ученых и аналитиков? Увеличится ли разрыв в доступе к данным между более богатыми и бедными странами настолько значительно, что это исказит конкуренцию на турнире, где шансы небольших стран и так невелики?
ФИФА озабочена этой проблемой и впервые на этом чемпионате мира предоставила каждой стране-участнице специализированного агента ИИ под названием Football AI Pro. Этот инструмент напоминает интерфейс в стиле ChatGPT, где тренеры могут вводить вопросы и получать информацию о своих следующих соперниках. Матчи воссоздаются в 3D, что позволяет проводить анализ с ранее недоступных ракурсов. Количественно можно оценить всё: от пасов и перемещений игроков до их атакующих и оборонительных действий, ударов по воротам и забитых голов.
Йоханнес Хольцмюллер, директор по инновациям ФИФА, заявляет: «Мы видим своей целью и даже задачей предоставить технологии всем командам, чтобы каждый имел доступ и мог использовать их простым способом, не привлекая дополнительных экспертов в команду, поскольку не все могут себе это позволить». Остаётся спорным, сможет ли это сократить разрыв между нацией с минимальным отделом данных и, например, сборной Англии, которая использует внутренних разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и аналитиков, дополненных внешними инструментами ИИ. «Это минимум, что мы можем сделать, – добавляет Хольцмюллер. – Мы видим эту разницу, когда некоторые команды используют технологии и данные активнее, чем другие».
Будущее данных и потенциальное регулирование
Будущее данных, искусственного интеллекта и футбола, буквально, заключается в прогнозировании будущего. Патрик Люси считает, что следующим шагом станет долгосрочное прогнозирование. По его мнению, будет достигнута точка, когда контрфактический анализ позволит рекомендовать игрокам отдых для максимизации вероятности успеха. Возникнет ли необходимость в том, чтобы ФИФА вмешивалась и ограничивала использование нациями только утверждённых ею инструментов ИИ? «Это большой вопрос, – говорит Хольцмюллер. – Будет ли это как-то регулироваться – это вопрос не сегодняшнего дня, но ИИ сыграет большую роль в будущем».
