Применение искусственного интеллекта в спорте

Искусственный интеллект стремительно меняет спортивную индустрию: его используют тренеры, их подопечные, судьи, журналисты, букмекеры, административный персонал и другие участники сферы. В статье GigaChat расскажем о принципе и направлениях работы ИИ в спорте, а также попробуем заглянуть в будущее таких технологий.

Как работает искусственный интеллект в спорте

ИИ в спортивной сфере — это совокупность инструментов, которые решают разные задачи: от создания программы тренировок до прогнозирования победителя матча. Несмотря на различия в функциях, все они обучены работе с данными.

Каков принцип функционирования ИИ:

• Сбор данных. Источники зависят от назначения технологии — это могут быть носимые устройства (умные браслеты и другие датчики), камеры, статистика выступлений, медицинские данные (результаты различных методов диагностики, информация о прошлых травмах). Далее эти сведения структурируются, чтобы стать более пригодными для анализа.
• Алгоритмы машинного обучения. В зависимости от задач это может быть кластеризация, рекомендательный алгоритм, модели классификации и предсказания.
• Анализ данных, визуализация результатов, формирование списка рекомендаций (если это предусмотрено моделью).
• Постоянное обучение. Со временем система накапливает знания о спортсмене, его соперниках, турнирах и так далее. Поэтому чем дольше программа применяется, тем более ценной она становится.

Основные направления применения ИИ в спорте

Перечислить все области использования ИИ в спорте тяжело, поэтому сконцентрируемся на главных направлениях:

• Разработка планов тренировок. Искусственный интеллект умеет анализировать форму спортсменов, сравнивать ее с предыдущими данными, находить сильные стороны и зоны улучшений. Тренировочный план создается с учетом этой информации — это позволяет исключить перегрузки, снизить риск травм и улучшить спортивные навыки человека.
• Сбор статистики. Речь идет не только об общих показателях (количество голов, ударов и прочее), но и о персональной статистике. Например, в ходе хоккейных игр появляются данные о пройденной каждым игроком дистанции, скорости бросков и движения.
• Разработка систем питания. Искусственный интеллект учитывает энергозатраты, вес, состав тела, состояние организма, цели, предпочтения человека в еде и фазу (подготовка к соревнованиям, восстановление после травмы и т. д.). На основе этой информации он формирует план питания, который будет поддерживать тело: обеспечивать его витаминами, макро- и микроэлементами, нормальным количеством белков, жиров, углеводов, жидкости, электролитов. Эта функция полезна не только для профессиональных спортсменов, но и для всех людей, желающих питаться рационально. Создать план питания, исходя из своих физических данных и целей, можно с помощью ИИ общего назначения, например, GigaChat.
• Судейство. ИИ используют на профессиональных соревнованиях во многих дисциплинах. Он помогает сделать судейство более объективным и справедливым, усиливая культуру фейр-плей. Самый яркий пример здесь — технология Hawk-Eye в теннисе. Она отслеживает траекторию полета мяча и исключает человеческие ошибки оценки "аут"/"поле«, когда снаряд приземляется близко к линии.
• Анализ техники. Искусственный интеллект умеет работать с видеозаписями выступлений спортсменов и выделять технические ошибки, например, неправильное отталкивание перед прыжком в фигурном катании. Некоторые программы также могут моделировать движения атлета и сравнивать их со стандартом техники.
• Подготовка атлетов. В некоторых дисциплинах, например, в лыжном спорте, активно используются тренажеры-симуляторы. Они работают за счет технологии VR, но могут включать ИИ для адаптации условий катания к потребностям спортсмена.

Так, искусственный интеллект работает на улучшение тренировочного процесса и состояния здоровья атлетов, а также повышает честность спорта.

Примеры кейсов внедрения ИИ для тренировок и анализа результатов

• JuniStat — российский стартап, который использует компьютерное зрение и ИИ для скаутинга молодых футболистов. Его используют академии ПФК ЦСКА, «Зенита» и других клубов, включая заграничные. Платформа позволяет создавать цифровые профили юных игроков с отображением позиции в рейтинге, возраста, страны и игровых показателей. Это нужно, чтобы лучшие из них смогли попасть на просмотр в футбольные школы топовых команд.
• Zone7 — ИИ-инструмент для отслеживания данных о тренировках и состоянии здоровья спортсменов. Им пользуются профессиональные футбольные команды из нескольких топ-лиг Европы. Zone7 формирует рекомендации по улучшению тренировочного процесса и оценивает риск травм разных типов для каждого спортсмена. Пользователи сервиса получают доступ к приложению, где могут следить за аналитикой в реальном времени.
• OFFSkate — относительно новое приложение. Оно разработано для анализа техники в фигурном катании. Оно умеет точно определять количество оборотов во время прыжков или вращений и правильность ребра, на которое приземлился фигурист. Также OFFSkate подсчитывает высоту прыжков и скорость вращения. Пока что технология тестируется и скорее направлена на помощь тренерам, но, возможно, в будущем она будет помогать судьям оценивать техническую часть выступлений.

Будущее искусственного интеллекта в спортивной индустрии

Разберем прогнозы развития ИИ в спорте по направлениям, чтобы сделать их более структурированными:

• Персонализация спортивной подготовки. Искусственный интеллект сможет более точно анализировать показатели разных систем организма, а также психоэмоциональное состояние человека. Более того, технология будет оценивать влияние разных типов нагрузок на форму спортсмена и учитывать эти данные при разработке плана тренировок.
• Виртуальные тренеры. Инструменты, анализирующие технику и статистику атлетов уже существуют. Здесь же речь идет о программах, которые смогут разрабатывать тактику и стратегию для игр (турниров) с конкретным соперником.
• Автоматизация судейства. Несмотря на то что подобные технологии используют уже сейчас, большую часть судейской работы выполняют люди. Они определяют нарушения (например, в хоккее или футболе), оценивают выступления (в гимнастике или фигурном катании) и, хотя судьи работают в пределах правил, их решения часто остаются спорными. Искусственный интеллект поможет минимизировать человеческий фактор — судейство станет более прозрачным и справедливым. Но у такого будущего есть противники: некоторые люди считают спорные моменты частью соревнований, подогревающей интерес болельщиков к спорту. Поэтому, возможно, полную автоматизацию судейства мы увидим нескоро.
• Инфраструктура. Новые спортивные арены проектируются с учетом ошибок прошлого, а меры безопасности во время проведения соревнований усиливаются. Тем не менее риск возникновения давки и других опасных ситуаций сохраняется. ИИ сможет создать условия, при которых безопасность болельщиков повысится, например, за счет регулирования потока людей в реальном времени и совершенствования процедуры досмотра.
• Скаутинг (поиск перспективных атлетов в команду). Здесь ИИ-инструменты смогут отслеживать действия и статистику спортсменов, а затем проводить анализ этой информации. Тренеры или спортивные менеджеры будут получать готовые отчеты — это позволит подбирать наиболее полезных игроков для команды.

С усилением роли ИИ в спорте более актуальными станут вопросы защиты личной информации, уравнивания сил спортсменов (часть из них может осознанно отказаться от внедрения подобных инноваций), регулирования использования новых технологий.

Частые вопросы и ответы

Итоги

• Компьютерный разум уже сейчас решает много задач в спорте: он улучшает результаты атлетов, помогает сохранить здоровье и не допустить перегрузок, делает судейство более справедливым, глубоко анализирует статистику.
• Хотя не все клубы (или другие спортивные организации) делятся опытом использования искусственного интеллекта, известно, что такая практика есть. Более того, мы знаем названия программ и можем изучить, как они влияют на спорт в открытых источниках — сервисы ведут прозрачную деятельность.
• Потенциал развития ИИ в спортивной индустрии пока не раскрыт: зоны роста есть по каждому направлению. В будущем можно рассчитывать на тотальное снижение риска травм, более качественное отслеживание плана тренировок, питания и восстановления спортсменов, появление технологичной инфраструктуры, автоматизацию судейства.