Хто ефективніше керує грою: ІТ-сервіси чи тренер?

В інтелектуальних видах спорту (шахи, го…) перевага штучного інтелекту вже ніким не ставиться під сумнів. Проте в ігрових видах спорту, як і раніше, управління грою здійснюють тренери.

Тим не менш, сегмент ІТ-сервісів ігрової аналітики вже виглядає вражаюче. Місткість ринку ігрової аналітики для команд топ-рівня як завжди має різні оцінки. Наприклад, WinterGreen Research оцінює ринок у $4,7 млрд. доларів у 2021 році. Однак ця цифра є заниженою. Для порівняння лише ставок у Росії у 2018 році було зроблено у букмекерських конторах на 1,15 трлн. карбованців. Багато ІТ-проектів на стадії start up легко знаходили $2-4 млн. в якості інвестицій.

Система XG. (understst.com). З усіх компонентів гри оцінюється лише одне – реалізація. Кожному удару надається свій коефіцієнт небезпеки і визначається можливість забити гол за формулою нелінійної формули «експоненційного згасання».

Для кожної групи ударів існує своя формула підрахунку ймовірності залежно від: частини тіла, якої було завдано удару, точки удару, тип попереднього пасу і тип атаки. XG Wyscout концепції. спочатку неконкурентна через акцент не на точці удару, а виділення цілої області рівної ймовірності забити. Для 15 ігор РФПЛ (16-19) коефіцієнт кореляції даних XG із рахунком цих ігор був 0,55.

WYSCOUT (wyscout.com). Відеосервіс для тренера, що дозволяє отримати звіт із обробленого ІТ відео за минулий матч. ІТ для гравців вважає кількість точних передач, виграні єдиноборства, дриблінг, баланс єдиноборств у кожній парі суперників, відновлення, переміщення по полю, точки влучення в площину воріт, місце удару, число дотиків м'яча. Найбільший футбольний відеоархів у світі більш ніж 450 000 каталогізованих ігор) з можливістю тренеру малювати необхідні дії. Статистична довідка матчу

INSTAT (instatsport.com). Вважає техніко-тактичні дії (ТТД) гравців, локалізація на полі, корисність гравця. Платформа з відео, статистикою та інтерактивними діаграмами. Індекс InStat – стежить за динамікою форми гравця, оцінює його дії (для скаутів), продуктивність як у довгостроковій перспективі, так і протягом певного періоду матчу. Звіти InStat дозволяють зрозуміти, що вплинуло на результат матчу; показати напрямок та ефективність атак супротивника, показує швидкість м'яча та інтенсивність гри.

УПАКОВКА (Impect.com). Packing оцінює ефективність дії за сумою суперників, які опиняються за лінією м'яча або в результаті передачі вперед або вдалого обведення.

Як правило, найвищі показники по packing набирають опорні півзахисники, крайні та центральні захисники. Packing характеризують та оцінюють лише один аспект гри – ефективність просування м'яча, не враховується, чи відновить відіграний гравець свою позицію, не дозволяє розрахувати його заздалегідь

SCISPORTS (scisports.com). SciSports складається з фахівців у галузі штучного інтелекту, комп'ютерного зору та аналізу даних. SciSkill Index – ІТ-платформа для оцінки гравця та його потенціалу з даних: склад, вік, позиція, заміни, конкурентна сила, забиті голи, червоні картки. Рівень гравця групи атаки підвищується за кількості забитих голів, що перевищують очікування. Аналогічно групи оборони. Це технологія ІТ з використанням букмекерських оцінок, перенесених на рівень гравця, спроба давати оцінку гравця з результату матчу, а не структури гри. Відсутність пропозиції щодо майбутнього матчу

MATCH АНАЛІЗ (Matchanalysis.com). Використовуючи панорамне відео, Match Analysis записує точне розташування всіх 22 гравців на полі. Надає тренеру нарізку фрагментів матчу з вираженою ознакою (пас одного гравця іншому тощо). У пам'яті зберігається 3000 фрагментів гри, які доступні через сервер Tango Live під час або відразу після матчу. Не містить аналізу матчу

LONGOMATCH (Longomatch.com). Користувач повинен сам завантажити відео матчу і виділити значущі для нього події – фол у захисті, фол в атаці, штрафна карта, ціль тощо. Цей сервіс є такою собі подобою Photoshop, що дозволяє формувати нарізку матчу. Відсутня математична обробка.

OPTASPORT (optasports.com). Можуть забезпечити візуалізацію трансляцій, створюють інструменти (віджети), за допомогою яких можна наочно показувати як рухався, давав пас, бив по воротах футболіст. Зайняті розробкою прогнозних моделей, аналітичних метрик та використання кількох джерел даних. Сервіс призначений для роботи з картинкою матчу, зручність ілюстрації дій команд.

СТАТИСТИКА (stats.com). Stats – спортивний напрямок з оцінками, новинами, прогнозами та статистикою. StatsMatchCast – дозволяє відстежувати статистику у прямому ефірі. STATS Edge – відеоархів та дані статистики у їхньому плеєрі. Використовуючи штучний інтелект, STATS Edge дозволяє тренерам та аналітикам швидко знаходити кліпи та аналізувати складні моменти у грі, оптимізуючи процес оцінки сильних та слабких сторін команди. STATS Insights спирається на найглибшу в галузі спортивну базу даних та розкриває критичні моменти в особистій грі, сезоні та довгій дистанції. Спроба працювати із зображенням, виділяти шаблони взаємодій команд, що змагаються. Проте рішення перекладається на тренера.

FutsalStat (coachfutsal.net). Створено для обміну досвідом тренерів у футзалі, можна зареєструватися та отримати доступ до бібліотеки вправ, які використовують різні тренери. Сервіс "TacticalPad" дає відео вправ у 2-х вимірах. Популярність вправ – своєрідний рейтинг тренера. Блокнот для тренера та обмін тренувальними вправами.

BASKET-STATS.NET (Aredi.agency). Компанія працює з 2007 року над маркетингом баскетболістів Євроліги. Формує звіт для скаутів по кожному гравцю: час на полі, кількість володінь, швидкість гри, різниця за час на полі, підбирання м'яча, розподіл атак за позиціями, ефективність атаки та оборони за позиціями, ефективні поєднання гравців. Заявлено рейтинги гравців в атаці та обороні, які, швидше за все, пов'язані зі зміною різниці забитих та пропущених м'ячів за час перебування гравця на полі. Жодних згадок про достовірність наданих даних, їх прогностичної сили.

АЙСБЕРГ (iceberg.hockey) Хокей. Компанія створена у 2015 році. Засновник Владислав Мартинов. На стадіоні встановлюється 3 відеокамери, які відстежують 500 параметрів по переміщенням гравців та шайби: швидкість, очікувані цілі, успішні записи, невдалі проходи тощо. Система комп'ютерного зору розпізнає номери на майках. Створено хмарний сервіс для скаутингу. Працює на базі платформи Microsoft Azure. Велика кількість малокорисної інформації.

SPORTLOGiQ (Sportlogiq.com). Компанія із Канади. Хокей. Аналітичне програмне забезпечення відстежує розташування та дії кожного гравця на льоду, полі чи корті. ІІ відстежує понад 158 мільйонів точок даних за гру із затримкою у мілісекунди. Прогностична сила інформації, що видається, невелика - точність прогнозу на результат гри 67%. Містить аналіз за найбільш затребуваними та доступними для ІТ характеристиками за минулий період і не має прямого зв'язку з наступним матчем.

SHOTTRACKER (Shottracker.com). Крихітний датчик носить кожен гравець, м'яч (шайба), встановлені на полі датчики моніторингу гравців та м'яча (шайби). Автоматично відстежує понад 70 характеристик: карти зон, кидків, прискорення, максимальну швидкість, відстань, фізіологічна інтенсивність і навантаження та ін.

Різке зростання ІТ-можливостей для спорту на сьогодні стримується пробілами в спортивній науці. Починаючи з 1980 року, ми спостерігаємо тренд зростання кількості різнопланових техніко-тактичних дій аналітиками футболу. Методика Ю.А. Морозова в 1980 складалася з 8 компонентів. Але вже тоді корифей футболу д.п.н. М.А. Годік писав, що ТТД дуже слабко корелює із результатами ігор. В даний час компанії Instat, Wyscout реєструють близько 100 показників ТТД. За 140 ігор АПЛ, Приклади, РФПЛ сезону 2019-2020 було показано негативну кореляцію з результатами ігор суми всіх ТТД (r = -0,06). При вибірковому дослідженні 15 ігор РФПЛ (16/20) за звітами Instat середнє кореляції 30 індикаторів ТТД Instat з XG r=0,36, відсотком набраних очок – r=0,39. Чи не набагато краще справи у футзалі - r = 0,5; КПІ у баскетболі – r=0,37. Така оцінка приблизно відповідає оцінці гри 16-річного хлопчика та багато програє експертній оцінці будь-якого тренера РФПЛ (0,77). Відомий у минулому гравець «Спартака» та збірної А. Бубнов любить поміркувати про ТТД. У "Спартаку" завжди вважали ТТД. І цей клуб, на жаль, будучи грандом футболу в СРСР за майже столітню історію нічого не виграв на міжнародній арені. Зв'язати ці два факти А. Бубнову поки що не виходить.

Іншим напрямком є ​​використання нейронних мереж. Як правило, нейронні мережі відтворюють експертну оцінку кваліфікованого тренера і на жодну модель не спираються. Нейронна мережа реагує на ситуацію, а не конкретні параметри гравців, що протистоять. Тому обожнювати Al-рішення немає підстав. Тренера вони не замінять.

У 2003 році ІФКСіМП УрФУ, кафедру, де завідувачем був О.О. Полозов, закінчував Сергій Скорович. У 2010 році він став тренером збірної Росії з футзалу. Виникла тема збірної Іспанії, яку не вдалося пройти в офіційних турнірах 15 років. У 2012 році була створена комп'ютерна модель гри збірної Росії, названа студентами PIRS. Гра складається із єдиноборств (ТТЕ). Кожне ТТЕ має власну вартість з погляду впливу результат. Виграваючи чи програючи єдиноборства, гравець формує свою частину загальнокомандної різниці у забитих чи пропущених м'ячах. Гравець може добре обігравати в атаці і також легко бути обігріваним в обороні. Тож це різні компоненти. Загальна їх кількість щонайменше 50. Щоб забити потрібно виграти послідовність ТТЕ і вдало пробити. Здатність гравця вигравати єдиноборства у кожному компоненті плавно зменшується у разі зростання числа єдиноборств. Це означає, що існує стеля у результаті матчу двох команд. Алгоритм щохвилини оцінює всі варіанти розміщення на полі і знаходить це стельове значення. Далі підбирає комбінації, які поєднують усі намічені єдиноборства воєдино.

Багато ресурсів пропонують щось схоже, але у проекції на абстрактного середнього за силою суперника. Вони, звичайно, не можуть назвати результат майбутнього матчу. Модель PIRS точно дає очікуваний рахунок матчу при дотриманні вимог.

Інформаційний масив під назвою гра дуже великий, щоб його міг контролювати один тренер. Тренери добре представляють 1-2 найсильніших та найслабших гравців. А що відбувається в середині списку — вони не знають. Якщо їх попросити розставити гравців у порядку зменшення їхньої гри по одному з компонентів, то вони вважатимуть це за знущання. Замість локальної моделі гри під кожну зустріч тренери роками вибудовують модель гри своєї команди під універсального суперника. Тому тренери використовують потенціал команди, в середньому лише на 67%. Цей нереалізований потенціал команди може дати приблизно 22-28% очок додатково, залежно від ряду факторів. Однак це межа можливого. І її важко реалізувати. Але коли його буде досягнуто – футбол, баскетбол тощо. як гра закінчаться.

Наприклад, на ЧЄ 2016 року жіноча збірна Росії програла в 1/4 фіналу збірної Польщі 20:21, тоді як алгоритм надавав нашій команді граничне значення результату 32:16. Це при тому, що керував командою видатний тренер Є. Трефілов. У півфіналі ЧЄ-2017 з баскетболу збірна Росії програла Сербії 79:87, хоча граничне значення для нашої збірної було 163:100. Приблизно за півроку до ЧС-2018 зробили дослідження на майбутні матчі збірної Росії. Для матчу Росія – Уругвай було прораховано кілька сценаріїв:

Для складу, який залучався до збірної за останній рік – 0,30: 2,20
Рекомендований склад при грі в 5 захисників, за технологією «PIRS» – 1.50: 0.80

Як відомо, цей матч збірна Росії програла 0:3. Звіт про дослідження був наперед наданий РФС.

Неможливо збудувати будинок на болоті. Неможливо успішно реалізувати зростання ІТ-ресурси на параметрах 60-х років типу ТТД. Потрібно будувати модель гри, а не оминати науковий аспект проблеми стороною. Ігрова аналітика це поки що просто модний тренд або модний гаджет, який існує, щоб сказали один раз «Вау!!» і потім про нього забули. Всі сервіси ігрової аналітики просто готують інформаційну статистичну довідку для тренера, перекладаючи на нього модель гри в наступному матчі. Часто вони не допомагають, а скоріше ускладнюють ухвалення рішення, завалюючи тренера інформаційним сміттям. Крім PIRS.