Бонус 10 000 грн Летом нынешнего года "Лестер" планирует ввести в эксплуатацию новую тренировочную базу, расположенную к северу от города. На 75 гектарах, которые ранее занимали поля для гольфа, клуб возводит объект, обещающий стать самым передовым тренировочным центром в Европе. Согласно представленному год назад проекту, база будет включать 12 тренировочных полей стандартного размера, манеж, шесть мини-полей, спортивный зал, парковку, собственную электростанцию, магазины и учебный центр. В последнем разместятся столовая, реабилитационный отдел, офисы, комнаты для футболистов и тренеров.
Разработка IBM
Главной изюминкой тренировочного центра станет машина виртуальной реальности "Уотсон", основанная на технологии искусственного интеллекта (дальше по тексту – ИИ). По сути, это отдельная комната, в середине которой располагается большой дисплейный модуль. На нем отображаются позиции и действия игроков в определенный эпизод матча. На стене размещен экран, на котором демонстрируется видеозапись этого же момента. Справа от дисплейного модуля располагаются большие вертикальные меню с подробным техническим анализом игры, к которому можно получить доступ, просто запросив его. С помощью специальной гарнитуры и портативных пультов любой желающий может переместиться в выбранный момент на футбольное поле, рассмотреть и проанализировать эпизод с позиции любого игрока на поле и даже поэкспериментировать, что случилось бы, если бы тот или иной футболист сыграл чуть иначе.
"Уотсон" - разработка главного инженера IBM Джо Павитта. По его словам, эта машина предназначена для того, чтобы вывести анализ данных на новый уровень, а ее главной особенностью является умение учиться и прогнозировать события. "Эта технология позволяет получить более четкое представление о происходящем, чем на 2D-модели. Вы получаете больше информации об обстановке, в который находился футболист, и можете оценить ситуацию непосредственно из его позиции. Графика не соответствует стандартам видеоигры FIFA - в этом направлении нам еще предстоит проделать большую работу. Но огромнейший потенциал нашего изобретения уже очевиден, - рассказал Павитт в интервью The Athletic. - Игроки могут просматривать свои действия, анализировать ошибки и проверить, что нужно было сделать, чтобы не допустить случившегося. Они также могут проанализировать своих будущих соперников. В наше время существует очень много данных – и это проблема. "Уотсон" упростит жизнь аналитикам при подготовке к матчам. Наше изобретение позволит получить доступ к необходимым данным гораздо быстрее. Это очень актуально в условиях очень плотного графика матчей. Вместо того чтобы вручную проанализировать три игры, ИИ поможет более эффективно проанализировать 10 матчей".
Незаменимый помощник для тренеров и аналитиков
"Уотсон" уже прошел экспериментальную проверку. В прошлом сезоне программа тестировалась в Истмийской Лиге (7 дивизион Англии) в клубе "Летерхед". "Зелено-белые" выдали ужасный старт, в девяти матчах потерпев шесть поражений. Но "Уотсон" помог клубу исправить ситуацию. В итоге "Летерхед" финишировал восьмым всего лишь в пяти очках от зоны плей-офф.
Главной фишкой "Уотсона" называют быстрый доступ к данным с помощью "диалогового интерфейса". Говоря простыми словами, для получения необходимой информации нужно просто попросить об этом программу. "Обычно, чтобы получить нужные данные, аналитику нужно проделать множество операций в выпадающем меню и фильтрах. Наш ИИ понимает человеческий язык. Просто запросите нужную информацию – и он сразу выведет ее на экран. Например, скажите ему: "Покажи мне голы Джейми Варди". И программа сразу перейдет к кадрам с голами форварда "Лестера".
При изучении соперника "Уотсон" умеет анализировать онлайн-отчеты о матчах и даже публикации в твиттере, чтобы получить больше информации о каждом футболисте и команде, причем ИИ различает положительные и негативные отзывы и комментарии. Машина также может использоваться при наборе персонала. Она способна подобрать подходящих кандидатов на определенные должности, используя свою большую базу данных. Но самое интересное – "Уотсон" может предсказать будущее! Используя данные сезона 2016-2017, ИИ сопоставил футболистов с клубами в зависимости от ряда критериев (например, сильные и слабые стороны, продолжительность контрактов). Он правильно предсказал переход Рияда Мареза в "Манчестер Сити", хотя в то же время не увидел предпосылок для перехода Дэнни Дринкуотера в "Челси".
"Мы общались с представителями команд Лиги чемпионов и чемпионата Испании. Большинство из них знают, что ИИ будет массово использоваться в футболе через 5-10 лет. Но они не знают, что это такое и как это работает. Другие же заявили, что не знают об ИИ, но хотели бы попробовать. В настоящее время не так много клубов, которые используют ИИ или "Уотсон", - говорит Павитт. - Когда я начал изучать профессиональный футбол несколько лет назад, меня удивило, что только в нескольких командах АПЛ есть аналитики. Я не имею в виду людей, которые просто просматривают игры - они не анализируют данные. Есть только три клуба, которые делают это правильно: "Ливерпуль", "Манчестер Сити" и "Лестер". Не случайно именно сейчас входят в топ-3 чемпионата Англии. Используя данные АПЛ, начиная с сезона 2017-2018, ИИ заметил, что 20% ударов по воротам были нанесены после вбрасывания мяча из аута. В прошлом сезоне Юрген Клопп назначил тренера по этому компоненту. Многие этого не поняли, но посмотрите, где "Ливерпуль" сейчас".
В "Лестере" восхищены возможностями, которые предоставит "Уотсон". Но в то же время твердо убеждены, что залогом успеха останется работа на тренировках. "Виртуальная реальность может стать хорошим инструментом для обучения молодых футболистов, которых смогут увидеть себя на месте игроков первой команды. Ребятам можно много чего показать, но затем все это необходимо закрепить во время тренировок. Успешные тренеры будущего смогут понять и использовать преимущества этой технологии, получить множество данных. Однако основная работа будет все равно проводится на траве – основы успеха будут закладываться во время тренировок", - отметил руководитель департамента инноваций "Лестера" Поль Бальсом.
