AI Revolution in Football: Bagaimana pemain membantu klub Liga Premier untuk membuat keputusan yang lebih baik | Berita sepak bola

“Analisis data adalah langkah besar,” kata Jan Ventt Sports Sky. “Ini adalah lompatan besar dalam evolusi data sepakbola.” Ventilasi adalah salah satu pendiri PemainSebuah perusahaan yang membantu mewujudkan teknologi kecerdasan buatan di Liga Premier.

Mereka sudah bekerja dengan empat klub di Liga Premier dan 10 kali lebih banyak dari jumlah itu secara global. Dengan mengumpulkan data besar dan menggunakan AI untuk memikirkannya, mereka memberikan panduan transfer, kohesi tim dan apakah sudah waktunya untuk menyingkirkan pelatih sekarang.

Rencana awal Wende dan mitra bisnisnya adalah menggunakan AI sebagai alat peramalan, tetapi segera menyadari bahwa hanya pengukuran sepak bola yang merupakan tantangan utama bagi para pembuat keputusan dalam permainan. “Ini sama pentingnya saat ini untuk membuat keputusan yang lebih baik.”

Setelah membangun apa yang mereka klaim sebagai basis data terbesar yang pernah dibuat dalam sepak bola – “Jaringan data data eksotis, cedera dan data gaji di lebih dari 100 liga” – mereka bekerja dengan semua, dari pemilik ke analis data untuk membantu mengubah permainan.

“Kami melihatnya dalam tiga langkah. Satu, kami dapat memberi tahu Anda seberapa kuat komposisi Anda dan seberapa kuat Anda perlu mencapai tujuan Anda. Dua, kami dapat memberi tahu Anda dampak yang diharapkan dari setiap pemain pada perbedaan tujuan tim Anda di akhir musim ini.

“Kami memberikan wawasan yang sangat jelas, jadi Anda tahu persis posisi mana yang akan diarahkan untuk diperkuat. Bagian ketiga membantu klub untuk menemukan pemain yang tepat, untuk menginvestasikan uang dengan cara terbaik. Lebih baik membantu membuat keputusan yang lebih baik, pada dasarnya.

“Bayangkan Anda adalah seorang dokter dan Anda harus membuat diagnosis tanpa x -ray. Anda hanya bisa mendengarkan batuk.

“Lalu, seorang pria dengan rontgen bersatu. Itu tidak berarti bahwa keputusan masa lalu salah, itu hanya memberi Anda tingkat wawasan tambahan tentang apa yang terjadi. Kami menawarkan alat tambahan. Ini memberi pemiliknya yang sangat transparan Pemandangan apa yang terjadi di klub mereka.

“Jika Anda ingin pergi ke Eropa, ini adalah pesaing Anda dan mereka kuat. Anda ingin mengatasinya? Will harus melakukan ini dan kami dapat menunjukkan seberapa kuat komposisi Anda, memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana sampai ke sana Level berikutnya. “

Sementara semua klub memiliki akses ke data yang sama PemainBagaimana mereka menggunakannya bervariasi. Beberapa siap menggunakannya sebagai filter untuk mengarahkan pengintai mereka dengan lebih baik, sementara yang lain lebih banyak keadaan dan lebih suka memilikinya di sana sebagai perasaan merasakan tanda tangan mereka.

“Mereka membuat daftar pemain yang mereka sukai, kami membuat daftar pemain yang merekomendasikan sistem kami dan kami melihat apakah ada tumpang tindih. Beginilah cara kerja klub yang lebih hati -hati. Ini adalah cara yang lebih maju untuk menggunakannya untuk menemukan rekomendasi .

Kejutan prediksi Kane

Apa pelajaran yang dipetik? “Posisi defensif lebih murah daripada posisi ofensif.” Tidak mengherankan di sana, mungkin. Tetapi konsekuensi dari memperoleh striker baru yang mahal itu bisa rumit. Ada lebih dari itu daripada tujuan Mereka skor.

Beberapa wawasan bisa terkejut. Ketika Harry Caine menandatangani untuk Bayern Munich, misalnya, Pemain Made Titles di Jerman ketika ditemukan bahwa model mereka memperkirakan penandatanganan rekor Bundesliga tidak akan memiliki dampak positif pada tim.

“Pada akhirnya, mereka memiliki perbedaan gol 54 tanpa dia dan 49 bersamanya,” kata Vent. Bayern berusia 13 tahun. “Tottenham juga menjadi lebih baik, mencetak lebih banyak poin, mencetak lebih banyak gol dan memiliki perbedaan yang lebih baik di gawang. Begitulah cara kami mensimulasikannya. “

Tidak kecil untuk Kane, hanya pengakuan bahwa sepak bola adalah olahraga tim dengan banyak bagian yang bergerak. Tambahkan sesuatu ke tim dan Anda bisa kehilangan sesuatu yang lain. “Musim pertama dengan Erling Haaleand, Manchester City juga mencetak lebih sedikit gol,” tambah Wend.

Perhitungan pengaruh individu pemain sangat berguna untuk klub saat membuat pekerjaan dan retensi. “Ini adalah alat yang paling banyak digunakan.” Dengan mengklik tombol, Wend dapat menunjukkan kemungkinan konsekuensi dari mengganti satu pemain dengan yang lain.

“Data acara sekitar 15 tahun atau lebih sekarang. Yang ingin kami ukur adalah efisiensi sistem, bukan bagaimana mereka bisa drib atau seberapa cepat mereka. Bagaimana pemain berkontribusi pada keberhasilan tim? Itulah yang harus kami kerjakan keluar.

“Hanya itu yang penting karena ini adalah olahraga tim dengan banyak kecanduan dan korelasi. Apa yang AI lakukan seperti helikopter, perlu ditinjau. Kemudian mencoba menemukan pola dalam miliaran korelasi ini. Ada banyak data, yang yang, yang yang, yang yang, yang yang, yang mana, yang mana, yang mana, yang ada data. apakah penting?

“Jika kami menyarankan pemain bergabung dengan Manchester City, kami akan mensimulasikan 38 pertandingan melawan setiap tim Liga Premier 100.000 kali untuk melihat cara kerjanya. Anda tidak dapat memproses data itu secara manual, itu akan membunuh komputer. Anda membutuhkan kecerdasan buatan. “

Melanjutkan dengan Manchester City, dia menyampaikan maksudnya. “Misalnya, Ederson atau Stefan Ortega? Hasilnya hampir sama. ” Tapi kemudian dia melepaskan Rodrov dari sisi kota. “Ini memiliki dampak besar.” Dan ini akan ditandai sebagai risiko jauh sebelum cedera.

“Pemain seperti Rodri berada di kisaran ke -7.000 metrik kami. Mungkin ada 200 atau lebih banyak pemain di dunia di atas level 6000, jadi ada risiko memiliki pemain yang bagus. Mengganti mereka sangat sulit. Can Can. Can Can. Can Can. Can Can. Can Can. Anda menggantikan Roger Federer di tim Piala Davis Anda? “

Dampak pelatih berlebihan

Tidak seperti pandangan Wend tentang pengaruh signifikan pemain kelas dunia, pengaruh pelatih adalah sesuatu yang ia anggap kewalahan. Dia tidak memasukkannya dengan ide -ide yang sebelumnya dibayangkan. Itu adalah temuan. “Ini semacam kejutan bagi kami,” akunya.

“Salah satu ajaran AI yang lebih menarik adalah bahwa kualitas pemain bertanggung jawab atas sekitar 90 % dari keberhasilan olahraga dan kontribusi pelatih hanya sekitar 10 %. Sekarang, ingat, 10 % masih bisa membuat perbedaan.

“Tetapi pelatih cenderung hanya mengatasi satu tahun selama maksimal satu tahun. Tidak ada pelatih dalam sistem kami yang berlebihan selama 10 tahun terakhir, dengan beberapa pengecualian. ” Siapa mereka? “Christian Strich di Freiburg dan Pep Guardiola di Manchester City.”

Pertarungan Guardiola baru -baru ini – tanpa Rodri, tentu saja – melayani hanya untuk menekankan intinya. Itu bisa bekerja dengan cara lain. Model -model juga menyarankan, bertentangan dengan pendapat populer pada saat itu, bahwa Jurgen Klopp tidak terlalu lazim di Liverpool.

Wend menunjukkan bagan yang memiliki KLOPP tepat di garis di mana hasilnya dapat diharapkan untuk tim dengan kualitas itu. “Dapat dilihat bahwa Jurgen ada di sini, tepat di garis hijau, seperti di musim sebelumnya.” Baris itu adalah eksekusi sesuai dengan harapan.

Sekali lagi, itu bukan untuk mendiskreditkan Klopp. Bagian dari alasan pemain ini dinilai sangat tinggi karena Klopp meningkatkannya. “Jurgen berkontribusi pada itu, tentu saja. Dan bukan karena slot untuk Arne tidak pantas mendapatkan kredit. Tapi itu adalah komposisi yang sangat kuat, “kata Vent.

“Sekarang, saya pikir model kami menunjukkan bahwa Liverpool memiliki komposisi terkuat di Eropa, mungkin skuad terkuat kedua. Jika seorang pelatih baru masuk dengan motivasi baru, dan ia dapat menambahkan dua persen, maka hasilnya mungkin mencengangkan.”.

Godaan untuk mengubah pelatih hanya akan tumbuh sekarang, jendela yang ditransformasikan ditutup. “Itulah satu -satunya hal nyata yang bisa Anda ubah sekarang. Ini seperti kota yang diukur untuk lewat sepak bola. ” Tetapi melalui wawasan yang diamankan PemainIni adalah harapan bahwa keputusan yang lebih baik akan dibuat.

“Pemilik selalu memiliki masalah itu, apakah pasukan saya tidak cukup baik atau bukan yang terbaik? Thomas Tuchel di Chelsea, misalnya. Itu tidak perlu. Dia pada dasarnya sebagus tim. “

Wend berbicara tentang “pendidikan pasar” dan “memberikan dasar yang lebih tepat untuk keputusan” di industri yang masih dapat dipandu oleh emosi dan perasaan usus. Seseorang meragukan bahwa ini hanya bisa menjadi awal karena Pemain Itu bermaksud untuk memperluas jangkauannya.

“Sekarang kami memiliki beberapa parameter psikologis. Kami dapat memprediksi cedera. Ini adalah alat yang hebat dan menambahkan hal -hal setiap beberapa minggu, tetapi dengan cara yang cermat karena ada terlalu banyak. Jika kami meletakkan semuanya, orang hanya akan menemukannya sekeras itu untuk melakukannya bekerja. “

Sepak bola tampaknya semakin rumit. Ironisnya, tujuan dari semua ini adalah untuk membuat keputusan lebih sederhana. “Kami ingin menjadikannya hitam dan putih untuk klub. Pemain ini cukup baik untuk membuatmu lebih baik atau tidak. Sama seperti itu.” Selamat datang di dunia AI.