Искусственный интеллект помогает спортсменам и тренерам в разных аспектах. Он может анализировать результаты игр и выступлений с помощью алгоритмов машинного обучения. ИИ помогает сформулировать рекомендации, как повысить эффективность тренировок и предотвратить травмы. Кроме того, технологии делают спортивные события более зрелищными для болельщиков.
Помощник в найме
Фильм «Человек, который изменил все» рассказывает историю американского бейсбольного клуба, одним из первых применившего аналитику, чтобы собрать конкурентоспособную команду с небольшим бюджетом. Эта история произошла в действительности — в 2002 году с командой Oakland Athletics. Они использовали то, что в бейсболе называется саберметрическим подходом. Это сочетание нескольких традиционных методов статистики для более глубокого анализа действий игроков во время игр и понимания их ценности для команды в целом. В итоге Oakland Athletics смогла конкурировать с некоторыми ведущими командами Высшей бейсбольной лиги, такими как New York Yankees, чей фонд заработной платы был выше более чем вдвое.
Больше 20 лет назад такой подход казался удивительным, а сейчас ИИ может помогать командам нанимать наиболее квалифицированный персонал. Команды и тренеры используют технологию отслеживания, например в NBA. Они получают статистическую и трекинговую информацию о каждом игроке с 11 камер захвата движения, которые установлены на каждой игровой площадке. Так можно отследить, какой у каждого игрока процент попаданий в кольцо с того или иного расстояния. Тщательное изучение всех аспектов игры позволяет командам выявить молодые таланты и прогнозировать их потенциал, прежде чем вкладывать в них средства. ИИ помогает тренерам улучшить и свои игровые стратегии: проанализировать распространенные ошибки, выявлять сильные и слабые стороны у своей команды и оппонентов.
В футболе одним из пионеров использования больших данных и искусственного интеллекта стал «Ливерпуль». В 2019 году он начал сотрудничать с французским стартапом SkillCorner, который собирал данные об игроках европейских национальных лиг во время матчей и превращал их в анимацию. Первоначально фирма предоставляла ее букмекерским компаниям, чтобы те использовали этот визуально привлекательный материал на своих сайтах. «Ливерпуль» же, получая такие данные, смог искать талантливых игроков в разных странах. Дело в том, что обычно сведения об играх команд среднего уровня в местных лигах не выходят за пределы страны, а иногда и региона, и о наличии в них молодых дарований мало кто знает. В том же 2019 году дела у клуба пошли в гору и он одержал победу в финале Лиги чемпионов.
В 2021 году «Ливерпуль» передал ИИ-стартапу DeepMind видеозаписи всех игр в чемпионате за 2017–2019 годы с целью создать виртуального помощника тренера, который помог бы корректировать тактику во время матчей. Предполагается, что такого помощника удастся создать в течение пяти лет.
Непредвзятое судейство
Полагаются на компьютерный разум не только в найме, но и в спортивном судействе. Так, в футбольных соревнованиях с 2001 года работают системы на основе технологии Hawk-Eye («Ястребиный глаз»). Она определяет траекторию полета мяча и в сложных ситуациях помогает разобраться, пересек ли он линию ворот.
Система обрабатывает данные с камер по периметру поля и переносит их на 3D-модель. В каждом кадре она выбирает те группы пикселей, на которых есть образ мяча, а потом фиксирует в 3D его положение. Для достоверности модели достаточно четкой картинки всего с двух камер. При этом плохая погода или скопление игроков на поле никак не мешают «Ястребиному глазу». Когда все готово, система дает ответ, пересекал ли мяч линию ворот, и сообщает об этом судье в течение 10 секунд. Таким образом, долгих задержек в игре не случается.
Систему разработала и начала тестировать компания Roke Manor Research в 2001 году. У «Ястребиного глаза» есть и сторонники, и противники: первые говорят о более справедливом судействе, вторые — что автоматизация губит особый соревновательный дух.
Эту же систему используют на большинстве крупных теннисных турниров — она задействует от шести до десяти камер, расположенных вокруг площадки, для создания трехмерного изображения траектории мяча. Затем результат такого моделирования появляется на большом экране, и игроки могут использовать его для обжалования решений судьи, при этом вердикт ИИ считается окончательным. Неправильные решения линейных судей и арбитров часто отменяются.
Безопасность
ИИ используют на стадионах не только для аналитики в реальном времени. Не стоит забывать и о вопросах безопасности. Системы с искусственным интеллектом помогают распознавать лица и проводить быстрое сканирование тела. Благодаря таким инструментам потенциально опасные болельщики лишаются возможности попадать на спортивные арены.
В 2018 году система распознавания лиц от NtechLab работала в Москве на чемпионате мира по футболу. В 2019 году компания Panasonic анонсировала установку системы распознавания лиц — FacePRO — на датском футбольном стадионе. А в 2020-м с помощью распознавания лиц выявляли тех, кто не носит маску на стадионе, во время коронавирусных ограничений.
В помощь спортивным комментаторам
Вещательные компании и продюсеры используют ИИ для автоматизированного, персонализированного и более увлекательного повествования. Например, он помогает выбирать интересные моменты в реальном времени — чтобы менеджеры социальных сетей могли первыми поделиться с аудиторией «горячим» контентом. В этом случае ИИ анализирует движения игроков и атмосферу на стадионе.
Также для медиа полезны системы преобразования речи в текст на основе ИИ — они помогают сделать мгновенные стенограммы речи спортивных комментаторов и даже перевести их на другие языки. Впрочем, ИИ и сам может рассказать о том, что происходит на спортивном соревновании: например, в 2023-м он частично заменил комментаторов на теннисном турнире в Уимблдоне и комментировал короткие видеоролики с нарезкой лучших моментов матчей.
Носимые технологии для слежения за здоровьем
В быту многие используют устройства, которые следят за состоянием здоровья. В спорте таких девайсов еще больше: «умные» браслеты, инерционные датчики, локальные и глобальные системы позиционирования, подключенные кроссовки, «умная» одежда и мониторы сердечного ритма — все они дают важные данные.
Датчики «умных» устройств отслеживают важную информацию о результатах спортсмена даже во время игры. Скорость игрока, пройденное расстояние и ускорение можно фиксировать в реальном времени с помощью RFID-чипов или GPS-трекеров, вшитых в форму. Эта информация влияет на важные решения по ходу игры. Например, если тренер увидит, что игрок сильно утомился, он может его заменить. А после игры такие данные используют для анализа матча не только тренеры, но и эксперты и болельщики.
Все это поддерживает работоспособность спортсменов на высоком уровне, обеспечивает максимальную эффективность тренировок и улучшает результаты во время игр. А также помогает обнаружить ранние признаки усталости и стресса, предотвратить травмы опорно-двигательного аппарата и сердечно-сосудистые проблемы.
ИИ в любительском спорте
Томас Бах, глава Международного олимпийского комитета, выступая в конце 2023 года перед аудиторией в Олимпийском музее, отметил: «Мы должны воспользоваться теми возможностями, которые дает ИИ сейчас. Без сомнения, это изменит нашу жизнь и спорт. ИИ может совершить революцию в подготовке спортсменов. У него есть потенциал совершить революцию в судействе, в спортивных трансляциях и зрительском опыте, в организации спортивных мероприятий. У этого списка нет конца».
Согласно прогнозам, к 2030 году глобальный рынок спортивной аналитики достигнет оценки $22 млрд, а мировой рынок ИИ для спорта — $19,9 млрд. ИИ уже стал неотъемлемой частью спортивной индустрии, и его роль будет расти. Он помогает спортсменам улучшать показатели, делает спорт более безопасным и зрелищным для зрителей. Кроме того, с каждым годом технологии становятся более массовыми и, как следствие, более дешевыми, что позволяет использовать их не только в профессиональном, но и в любительском спорте.