Футбольні тренери, які прагнуть підвищити ефективність своїх команд, можуть незабаром знайти рішення у системі штучного інтелекту, що здатна виявляти нових суперзірок.
Про це розповідає ProIT
Технологи стверджують, що така система, подібна до чарівної лампи Аладдіна, дозволяє менеджерам просто побажати нового гравця з агресією Ерлінга Голанд або спокоєм Джуда Беллінгема, а штучний інтелект підкаже ідеального кандидата.
Ця система використовує відео та автоматичне відстеження для моніторингу виступів майже 180 000 переважно підліткових футболістів по всьому світу. Вона є основою сервісів компанії Eyeball, яка вже співпрацює з більш ніж десятком клубів Прем’єр-ліги та іншими елітними командами Європи та Північної Америки.
Нові технології у футбольному скаутингу
Eyeball стверджує, що використовує найбільшу у світі відео-базу даних молодіжного футболу, яка включає гравців з 28 країн. Компанія може визначити, які молоді гравці найбільше відповідають опису нинішніх або недавніх топ-зірок, визначених за одним із восьми архетипів, включаючи ідеального «бокс-ту-бокс півзахисника», «сучасного №9», «плеймейкера №10» та «інвертованого крайнього захисника».
Характеристики ідеального півзахисника – це поєднання якостей Стівена Джеррарда, Кевіна Де Брюйне, Домініка Собослая, Федеріко Вальверде, Дані Ольмо та Джуда Беллінгема, усі з яких мають високий міжнародний рейтинг. Модель «сучасного №9» від Eyeball базується на атрибутах Голанда, Роберта Левандовського, Гаррі Кейна, Віктора Осімгена, Каріма Бензема та Ніколаса Джексона.
Девід Хікс, співзасновник компанії, зазначив: «Ми бачимо, що в недалекому майбутньому цей запит можна буде активувати за допомогою голосових команд. Наприклад, скауту достатньо буде сказати ‘покажіть мені гравця типу Стівена Джеррарда’ або ‘я хочу бокс-ту-бокс півзахисника, який може впливати на гру’.
Потенційні зміни у футболі
Технологія вже впроваджена у 13 клубах Прем’єр-ліги, в Іспанії, Німеччині, Італії, Аяксі в Амстердамі, у клубах MLS, а також у коледжах США, що набирають студентів з Європи та Африки. Колишній захисник збірної Англії Сол Кемпбелл бере участь в іншому стартапі з розвідки на основі штучного інтелекту, Talnets, який відстежує гравців у Південній Африці, Гані, Кот-д’Івуарі та Сенегалі.
Eyeball відстежує гравців віком від 12 до 23 років у аматорських клубах по всій Європі, використовуючи одну камеру, яка охоплює все поле. Технологія відстежує дистанції пробігу, швидкість бігу, кількість спринтів, прискорення та уповільнення, а також кількість різких поворотів під кутом 90 градусів.
Деякі гравці, відстежені таким чином, вже приєдналися до професійних команд. Серед них півзахисник з Кот-д’Івуару Абдулай Канте, який підписав контракт з Труа, французьким клубом другого дивізіону, норвезький вінгер Даніель Скаруд, який перейшов до академії Аякса, та захисник Ассан Уедраого, який приєднався до клубу MLS Шарлотт ФК. Однак, потрібно ще кілька років, щоб повністю оцінити ефективність цього підходу.
Системи ставлять питання про те, чи могло б AI-аналіз змінити стиль футбулістів у топ-лігах. «Рішення все ще приймаються тренерами та головними скаутами на основі філософії клубу – більше фізичності або щось інше», – зазначає Станоевський. «Ми не побачимо змін найближчим часом. Однак, у довгостроковій перспективі, я вірю, що це [зміниться]».
