«Ливерпуль» отрабатывает угловые с помощью искусственного интеллекта
Мохамед Салах.
Фото Freepik, Reuters
Придумали, как стать лучше на угловых.
У клуба крутые кадры — есть даже ученый-ядерщик
Искусственный интеллект и его стремительный прогресс — одна из главных тем последних нескольких лет. ИИ генерирует фото и видео, а также пишет музыку — и становится все сложнее отличить такие поделки от работы человека. Не говоря уже о текстах — теперь преподаватели по всему миру все чаще пытаются понять, написал ли работу школьник или студент самостоятельно или это сделал условный ChatGPT? Пока что отличить это вполне реально, но кто знает, что будет через несколько лет?
Учитывая эти глобальные тенденции, появление ИИ в мире спорта и, в частности, в футболе было лишь вопросом времени. Особенно учитывая все большую роль статистики и анализа данных в самой популярной игре на планете. И вот первые реальные шаги в этом направлении уже сделаны. Первопроходцем тут выступает «Ливерпуль», и в этом нет ничего удивительного, учитывая, насколько внимательно в клубе относятся к науке в целом и работе с данными в частности.
Иан Грэм, долгое время возглавлявший аналитический отдел красных, — культовая фигура в мире big data и футбольного скаутинга. Именно он привел в «Ливерпуль» Юргена Клоппа и собрал команду, которая выиграла АПЛ и Лигу чемпионов. Притом что по образованию Грэм — физик, получивший докторскую степень в Кембридже, и никакого футбольного бэкграунда у него не было. И он почти никогда не смотрел видео, полагаясь только на цифры и математические модели. Именно так Грэм инициировал появление в «Ливерпуле» Мохамеда Салаха, на котором почти все в Англии поставили крест после неудачного периода в «Челси». Занятно, что тем же летом «Манчестер Юнайтед» купил Ромелу Лукаку, «Челси» — Альваро Морату, а «Арсенал» — Александра Ляказетта. Все они стоили больше, а сравнивать их достижения с достижениями Салаха просто невозможно.
Фото AFP
В 2023 году Грэм покинул «Ливерпуль», а главой департамента стал его многолетний помощник Уильям Спирман — выпускник Гарварда, который до прихода в футбол работал в Европейском центре по ядерным исследованиям. Но, несмотря на кадровые перестановки, страсть к разного рода новаторским идеям никуда не делась. Именно так возникло сотрудничество «Ливерпуля» с Google DeepMind, а именно — исследование, как ИИ может быть полезен при работе над угловыми ударами. По итогам этих изысканий в научном журнале Nature Communications вышла статья с заголовком «TacticAI: помощь искусственного интеллекта в футбольной тактике».
Суть исследования состояла в том, что были обработаны данные всех угловых ударов, разыгранных в АПЛ за два с половиной сезона (2020/21, 2021/22 и часть сезона-2022/23) — всего набралось 9 693 корнера. Были указаны рост, вест, стартовое положение и дальнейшее движение каждого игрока во время выполнения угловых ударов, а также то, чем все закончилось. После чего программа TacticAI может на основе этого анализа делать предложения по улучшению розыгрышей угловых — например, как изменить позиции игроков или их расположение в пространстве. Чаще всего это незначительные изменения, но даже они могут иметь значение.
Фото Global Look Press
Как ИИ может прокачать угловые
Как известно, расстояние от действительно интересного исследования до воплощения его результатов в реальной жизни может быть очень большим, а порой и вовсе непреодолимым — сколько было крутых прототипов и опытных образцов, которые так и не дошли до стадии массового производства. Поэтому вполне резонен вопрос: как TacticAI и его анализ могут быть использованы на практике и может ли это быть действительно полезным рабочим инструментом?
В «Ливерпуле» и Google DeepMind считают, что да — может. Тренеры и аналитики нередко просматривают сотни часов видео и тратят много времени и сил, чтобы выявить те или иные закономерности, а также сильные и слабые стороны соперника. Использование TacticAI может значительно ускорить этот процесс и сэкономить массу времени.
«Этот инструмент разработан, чтобы ускорить способность тренера замечать закономерности. Они рассматривают сложные ситуации с 22 игроками, и им нужно выяснить, что создало или разрушило определенную стратегию и какие игроки были за это ответственны. С этой системой тренер может быстро заметить, что, например, конкретный защитник постоянно делает что-то неправильно, и внести коррективы», — рассказал The Athletic один из руководителей проекта Петар Величкович.
То есть, по сути, мы имеем дело с тем же принципом, что и в других сферах деятельности: ИИ реализует задачи, которые обычно выполнялись людьми, но гораздо быстрее и эффективнее.
Фото Global Look Press
Насколько это вообще может быть важно? 28% всех голов в последнем сезоне АПЛ (или почти треть) были забиты после розыгрышей стандартов. Ты пропускаешь гол с углового, и это кажется не очень существенным, в конце концов через неделю новый матч, а потом выясняется, что именно этого очка или трех очков тебе не хватило до титула, места в Лиге чемпионов или выживания. Тренеры, отвечающие за стандарты, сейчас работают в каждом топ-клубе, среди них есть свои звезды, которых переманивают точно так же, как ведущих футболистов. И получив в свое распоряжение новый мощный инструмент, они могут работать еще эффективнее.
Впрочем, пока что TacticAI не используется на постоянной основе даже в «Ливерпуле». Но как-то мало сомнений в том, что широкое использование ИИ в футболе — это вопрос ближайшего будущего. Со всеми вытекающими отсюда философскими и морально-этическими вопросами.
Но, как говорил в интервью The Athletic гуру стандартов Джованни Вио, работавший в штабе Роберто Манчини на победном для Италии ЧЕ-2020, в конечном итоге все зависит от исполнителя. «Подающий — самая важная фигура при стандартных положениях». Без его умения доставить мяч в нужную точку на нужной высоте все остальные выкладки и наработки становятся бессмысленными и бесполезными. А это работа, которую может выполнить только человек.