Премьер-лига — это беспощадная среда, где даже небольшие достижения могут означать разницу между славой и разочарованием (например, новый член совета директоров Manchester United и многократный победитель спортивных соревнований сэр Дэйв Брейлсфорд известен своей теорией «незначительных достижений»).
Теперь искусственный интеллект (ИИ) помогает футбольным клубам получить преимущество над конкурентами и предоставляет командам мощный инструмент для получения конкурентного преимущества с помощью аналитических данных. Вот как инструменты ИИ трансформируют футбол высшего дивизиона в Англии: Прага Яодекар
Навигация по социальным ссылкам
Директор по технологиям в Synechron.
1. Тактическое превосходство
ИИ может анализировать горы данных из прошлых матчей, включая движения игроков, построения, схемы передач и места ударов. Этот анализ матчей позволяет тренерам выявлять слабые стороны в игре своей команды и использовать уязвимости в тактике своих соперников. Ранее в этом году Google DeepMind представила свой прототип футбольного тактика на основе искусственного интеллекта, разработанный совместно с клубом Премьер-лиги Liverpool, который рекомендует игрокам менять позиции в углах, что может привести к уменьшению количества пропущенных голов.
Модели искусственного интеллекта теперь могут выходить за рамки анализа прошлых результатов с помощью предиктивной аналитики. Принимая во внимание физическую форму игроков, погодные условия и даже психологические факторы, искусственный интеллект может предсказывать, как соперники могут отреагировать на различные стратегии, что позволяет тренерам разрабатывать индивидуальные планы игры, которые максимизируют их шансы на успех.
Искусственный интеллект также может моделировать различные тактические сценарии во время матча, позволяя тренерам тестировать формации и замены перед их реализацией на поле. Такое планирование сценариев «что если» помогает тренерам принимать обоснованные решения в самый разгар матча. 2. Оптимизация производительности
Искусственный интеллект уже помогает в разведке и наборе игроков благодаря своей способности анализировать данные о молодых игроках со всего мира и выявлять скрытые жемчужины, которые могли быть обнаружены традиционными методами разведки. Это помогает клубам набирать таланты, соответствующие их стилю игры, и заполнять необходимые пробелы в составе.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте все самые лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
ИИ может анализировать технические навыки игрока, его физические характеристики и даже психологические данные, чтобы предсказать его будущую производительность. Этот прогноз производительности помогает клубам принимать решения о продлении контрактов, игровом времени и потенциальных арендных сделках.
ИИ также может анализировать данные игроков с тренировок, чтобы определить области для улучшения. По мере роста команды тренеры могут создавать индивидуальную программу тренировок, нацеленную на слабые стороны каждого игрока, гарантируя, что каждый член команды получит то внимание, которого он или она заслуживает. 3. Профилактика травм
ИИ играет важную роль в оценке рисков. Он может анализировать данные тренировок, такие как частота сердечных сокращений и модели движений, чтобы определить, подвержен ли игрок риску травмы или выгорания. Такое раннее обнаружение позволяет командам принимать превентивные меры, которые позволяют их звездным игрокам оставаться на поле.
По-своему футболисты Премьер-лиги — это тонко настроенные машины, и, как и любая другая машина, о них нужно заботиться и держать их рабочую нагрузку под контролем. ИИ может помочь оптимизировать графики тренировок игроков, чтобы они не перетренировались или не были недостаточно подготовлены. Это снижает риск травм и гарантирует, что игроки смогут выступать на пике формы в течение всего сезона. 4. Улучшение взаимодействия с болельщиками
Персонализированный контент сейчас набирает популярность во многих сферах жизни. Чат-боты ИИ могут взаимодействовать с болельщиками, отвечать на вопросы, предлагать персонализированный контент и предоставлять эксклюзивный доступ за кулисами. ИИ также используется для улучшения таких вещей, как фэнтези-футбол Премьер-лиги, который привлекает тысячи футбольных болельщиков каждую неделю.
Эти разработки создают еще более глубокие связи с болельщиками и увеличивают потоки доходов. Инструменты на основе ИИ также могут предоставлять болельщикам тактический анализ в реальном времени, помогая им понимать игру не только по счету, и повышая их общее удовольствие. 5. Организационные изменения: жеребьевка с помощью ИИ
В этом году Лига чемпионов, в которой участвуют команды Премьер-лиги «Арсенал», «Астон Вилла», «Манчестер Сити» и «Ливерпуль», расширилась с 32 до 36 команд с новым, более сложным форматом — это означает, что традиционному ручному процессу жеребьевки команд из шляпы больше нельзя доверять.
Старый групповой этап, на котором восемь групп по четыре команды играли друг с другом «дома» и «в гостях», был заменен одним соревновательным этапом из 36 команд. Это означает, что теперь клубы будут играть против восьми разных команд. В этом году в ходе жеребьевки в августе 2024 года команды были посеяны и помещены в четыре корзины по девять — а затем ИИ использовался для выбора правильных матчей на основе нескольких переменных. Этот подход, основанный на данных, повышает точность выбора матча и сократил время жеребьевки с примерно четырех часов до чуть более получаса. ИИ — не панацея
Все еще есть некоторые ограничения, которые следует учитывать в отношении технологии. Эффективность моделей ИИ во многом зависит от качества и количества данных, на которых они обучаются. Искаженные или неполные данные могут привести к неточным выводам, поэтому крайне важно, чтобы клубы учитывали качество данных. И хотя ИИ может предоставлять ценные данные, человеческие тренеры и аналитики по-прежнему необходимы для интерпретации этих данных, принятия решений и адаптации к непредвиденным обстоятельствам во время матча — иногда интуитивное понимание тренером ситуации в матче или потенциального влияния, которое может оказать игрок, будет намного эффективнее, чем холодный подход ИИ, основанный на данных.
Затем есть этические соображения. Существуют некоторые опасения относительно потенциала ИИ в увеличении разрыва между богатыми и бедными клубами, которые имеют доступ к огромным объемам данных и ресурсов. Однако на данный момент в Премьер-лиге, похоже, именно небольшие клубы используют новые технологии для повышения своего статуса.
ИИ производит революцию в Премьер-лиге, предоставляя основанные на данных идеи, которые дают командам конкурентное преимущество. Хотя ряд клубов используют эту технологию, некоторые из них с осторожностью относятся к тому, как именно они ее используют. Вероятно, это связано с тем, что — в случае с небольшими клубами, такими как Брайтон и Брентфорд — она позволяет им выходить за рамки своих возможностей, чтобы сохранить свои позиции в высшем дивизионе. Несмотря на некоторые ограничения, ИИ продолжит свое существование, постоянно развиваясь и привнося новые возможности в прекрасную игру. Мы выделили лучшие инструменты визуализации данных.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights Ny BreakingPro, где мы представляем лучшие и самые яркие умы в современной технологической отрасли. Мнения, высказанные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в том, чтобы внести свой вклад, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
