ru
Назад к списку

Искусственный интеллект для отбора футболистов-виртуозов

22 Ноябрь 2019 05:36, UTC
Всеволод Гнетий
Итальянская индустрия профессионального футбола запустила эксперимент по отбору на ранней стадии подающих надежды юных футболистов, будущих звезд профессионального футбола. Флагманом использования искусственного интеллекта для вышеуказанной цели стал итальянский футбольный клуб Серии А, Il Sassuolo, подписавший на сезон 2019–2020 гг. партнерское соглашение с итальянским стартапом Wallabies.

Предприятие работает в данной сфере с 2016 года, а Il Sassuolo намерен применить машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные Wallabies, с целью научного подхода к поиску на ранней стадии подающих надежды футболистов и мониторингу их успехов на футбольном поле. Данная методика будет применяться не только в Италии, но и в мировом масштабе.

Луиджи ЛИБРОЙА, управляющий Wallabies, заявил, что подписанное соглашение впервые в мировой практике применяет научный подход в сфере профессионального спорта. Wallabies намерена использовать систему алгоритмов для анализа огромной массы данных в короткий отрезок времени. Это знаменует собой принципиально новый подход: в настоящее время усилия направлены на поиск новых игроков, в то время как итальянский стартап намерен сосредоточиться на всестороннем анализе самого игрока.

Машинное обучение, применяемое Wallabies, соответствует работе 400 человек, ищущих подающего надежды игрока. Луиджи Либройа считает, что компьютер не заменит человека, но может стать весомым подспорьем в стратегическом плане, открывая новые возможности для человека в преодолении присущих ему ограничений. Человеку свойственно принятие решений исходя из конкретных особенностей, в то время как компьютер оценивает комплексно всю ситуацию в целом.

Wallabies применяет роботизированный подход к отбору кандидатов на Серию А, поскольку ее оборудование позволяет отсматривать 8 тысяч матчей в год, отмечая и анализируя каждый конкретный шаг игрока.

Анализ Wallabies основан на 7 тысячах переменных на каждого игрока в каждом матче и позволяет проводить мониторинг примерно 40 тысяч игроков в 25 различных спортивных лигах.