Спортивный ИИнтерес: как нейросети помогают атлетам
Нейросети широко применяются в спорте: это вспомогательный инструмент для атлетов и тренеров, для организаторов соревнований и болельщиков, для судей и букмекеров. Ожидается, что к 2030 году объем рынка решений на базе ИИ в спорте вырастет в 13 раз и достигнет $19,2 млрд. В России технологии стали появляться недавно, но уже есть несколько своих ценных наработок. Эксперты сходятся во мнении, что данная отрасль интересна инвесторам, поскольку присутствие ИИ-технологий в спорте будет только возрастать, особенно в тех видах, где нужно принимать обоснованные и точные решения. Как нейросети меняют спорт, разбирались «Известия».
Инвестиции в ИИ-технологии в спорте растут
Согласно отчету Allied Market Research, рынок искусственного интеллекта в спорте к 2030 году достигнет $19,2 млрд (при стартовых $1,4 млрд в 2020 году). В отчете представлен обширный анализ меняющейся динамики рынка, основных сегментов, цепочки создания стоимости, конкурентного сценария и регионального ландшафта.
Благодаря растущему внедрению ИИ в спортивную сферу тема заинтересовала инвесторов. Вкладываться готовы не только в программное обеспечение, но и в разработку спортивных датчиков, умных камер, умного снаряжения, пояснила «Известиям» руководитель QA-отдела ИТ-компании SimbirSoft Галина Яшина.
По мнению директора Межконтинентальной киберспортивной лиги, экс-главы Федераций компьютерного спорта России и Москвы Александра Горбаченко, конечный объем инвестиций в эту сферу напрямую определит популярность у целевой аудитории, рост активных потребителей киберспортивного контента и количество новых видеоигр.
— Скажется на денежном потоке и динамика развития российского компьютерного рынка. Если вокруг цифровых видов спорта возникнут маржинальный бизнес и соответствующая инфраструктура, то инвестиции в необходимом для развития объеме придут, — уверен Александр Горбаченко.
Перспективно использовать компьютеры, принимающие решения на основе алгоритмов и корректирующие стратегии с учетом новых данных, пояснил IT-маркетолог, руководитель маркетингового агентства «РОСТСАЙТ» Владимир Кривов.
— В отрасли ставок и прогнозирования ИИ — первый кандидат на инвестиции. Здесь автоматизация может пройти достаточно быстро, — считает он.
Повсеместное использование нейросетей в спорте
Сегодня цифровые технологии широко применяются в спорте: это вспомогательный инструмент для атлетов и тренеров, организаторов соревнований и болельщиков, судей и букмекеров. Особенно популярны нейросети при подготовке к олимпиадам и крупным чемпионатам: их используют и на тренировках атлетов, и для помощи судьям.
ИИ может анализировать состояние спортсмена, собирать данные о спортсменах прямо во время матча и подавать при необходимости сигналы медицинской службе, помогать в сборе и анализе статистики и даже прогнозировать исход игры. Букмекерам нейронные сети помогают определять коэффициенты, на раннем этапе отслеживают нежелательных игроков и предсказывают поведение пользователей.
Анализ физического состояния спортсмена — первоочередная задача нейросетей, считает Галина Яшина. По словам эксперта, на основе данных о физической подготовке, состоянии здоровья и намеченных целях нейросети могут создавать индивидуальные тренировочные программы с учетом сильных и слабых сторон атлета. Также ИИ помогает выявить ошибки в технике спортсмена и усовершенствовать подход к тренировкам. А оценка игрового поведения позволяет нейросетям прогнозировать исход соревнований.
— Как пользователи мы привыкли, что умные часы анализируют наш сон, пульс, дыхание и другие параметры. Сейчас большое распространение получили фитнес-приложения для ежедневного использования с элементами искусственного интеллекта. Основная работа ИИ в подобных приложениях заключается в оценке предпочтений пользователя, его физических параметров и результатов тренировок, — пояснила аналитик.
Разносторонний анализ физической формы спортсмена — главный тренд спортивных приложений для непрофессионалов, подчеркнула Галина Яшина.
По словам основателя инвестсообщества SPB Founders Global Виталия Янко, предиктивная аналитика помогает скаутам клубов в игровых видах спорта выявить наиболее выносливых и быстрых кандидатов, а родителям и агентам спортсменов — понять, есть ли шансы у воспитанника пробиться на соревнования более высокого уровня. Так работает несколько сервисов по поиску перспективных игроков в футболе.
— Индивидуальные планы питания и тренировок для российских спортсменов чаще всего разрабатывают именно нейросети. Приложения учитывают физические особенности человека и выстраивают индивидуальную систему конкретно для него. Чат-боты типа GPT также способны справиться с этой задачей: здесь главное — составить четкое техническое задание, — уточнил Виталий Янко.
Сфера применения ИИ в спорте
Нейросети довольно широко применяются как в профессиональном, так в любительском спорте. Например, систему компьютерного зрения Hawk-Eye уже много лет используют в футболе, теннисе, бадминтоне, волейболе и крикете. Наибольшую популярность ей принес теннис: Hawk-Eye фиксирует, попал ли мяч в границы корта.
Тренерам ИИ позволяет упростить анализ видео, снятых во время соревнований и тренировок. Благодаря нейросетям можно быстро найти ключевые моменты игры, выделить индивидуальные действия спортсменов и выявить их слабые места.
Непосредственно во время матчей нейросетям передадут контроль за безопасностью на поле, рассказал «Известиям» ведущий эксперт Центра искусственного интеллекта «СКБ Контур» Дмитрий Иванков. Например, они автоматически зафиксируют опасные ситуации, нарушение правил или потенциально опасные столкновения между игроками, которые мог пропустить судья.
— Анализ тренировок помогает точнее оценивать спортсменов, выявлять тренды и паттерны, а далее улучшать технику либо вносить в занятия тактические изменения. В командных видах спорта с помощью нейросетей можно лучше подобрать игроков для покупки, — подчеркнул Дмитрий Иванков.
В более подвижных видах спорта, например футболе или хоккее, для сбора аналитики об игре широко используются возможности компьютерного зрения. Нейросети отлично обнаруживают игроков, мяч, другие игровые объекты и события (гол или касания), могут вычислить скорость спортсмена, оценить его состояние и принять решение по ходу игры. По такому принципу действует система хоккейной видеоаналитики Iceberg Sports Analytics, пояснил доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Дмитрий Сошников.
— Компьютерное зрение используется не только для сбора статистики, но и для автоматизации трансляций. За счет отслеживания движений и поз игроков такие системы сами принимают решение, какую картинку выдать в эфир. Примером может служить система SportRecs от компании EORA, — поделился эксперт.
Киберспортивные дисциплины тем более не обходятся без интеграции технологий искусственного интеллекта. Так, в Dota 2 главной «боевой ареной» для анализа профессиональных игр в рамках турниров Tier 1 и Tier 2 стала разработка HackProDota. Она создана на языке Python 3 с помощью систем машинного обучения нейросетей TensorFlow и Keras. Приложение позволяет с очень высокой точностью предсказывать результаты игр и помогает в тестировании, проверке и переобучении игроков, пояснил «Известиям» Александр Горбаченко.
Искусственный интеллект в российском спорте
Интеграция ИИ в спортивную отрасль России является сейчас очень актуальной задачей, особенно в спорте высших достижений, считает Александр Горбаченко. Внедрение новых цифровых технологий позволит добиться прогресса и оптимизировать рабочие процессы во всех сферах жизни, спорт здесь не исключение.
— Спорту искусственный интеллект однозначно нужен и сильно поможет. Однако пока эта технология находится у нас в стране в состоянии исследования и апробации, а для массового внедрения нужно, чтобы это был уже готовый работающий инструмент. Тем не менее подготовка кадров в этой области уже активно ведется. Например, в настоящее время в рамках реализации проекта Минцифры «Код будущего» компания-провайдер «Мобильное электронное образование» (МЭО) обучает молодых специалистов программированию ИИ на языке Python для анализа видеоигр, в том числе относящихся к дисциплинам компьютерного спорта, — рассказал эксперт.
Несколько лет назад в рамках масштабного форума Sport Forum Live, который проходит под эгидой Минспорта РФ, обсуждалась инициатива внедрения цифровых технологий для улучшения результатов на олимпиадах и чемпионатах. По словам основателя и CEO компании Mirey Robotics Андрея Наташкина, сейчас фокус немного сместился.
— Процесс в России запущен, но нельзя сказать, что нейросети стали использовать повсеместно. Например, в рамках федеральной программы «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» почти нет спортивных проектов. Там больше внимания посвящено развитию промышленности, — уточнил разработчик.
Однако если обратить внимание на проекты Фонда содействия инновациям, то можно найти отдельные инициативы, которые были поддержаны грантами от государства. Например, успешно стартовала цифровая экосистема для фитнес-клубов.
— Если говорить о российских разработках, то недавно я познакомился с учеными, которые использовали неинвазивный метод диагностики спортсменов. Они объединили классический спектральный анализ выдоха и анализ нейросетей. Разработка может оценить важнейшие показатели: анаэробный порог, аэробный порог, липолиз, гликолиз и так далее. Цель такой диагностики — повышение работоспособности, силы и выносливости спортсменов, — рассказал Наташкин.
Российский статистический инструмент InStat — одна из ключевых платформ, использующих нейросети для разнопланового анализа в отечественной спортивной индустрии. Платформа помогает тренерам, аналитикам, игрокам и болельщикам получать детальный анализ игр и производительности спортсменов. Ее основал спортивный журналист из Чебоксар Александр Иванский, рассказал маркетолог «РОСТСАЙТ» Владимир Кривов.
Эксперт также считает, что интеграция нейросетей в российский спорт — задача крайне актуальная.
— Я много раз находил на просторах интернета негативные отзывы о работе нейросетей в сфере прогнозов игр и ставок на спорт. По-моему, решение очевидно: для этой сферы имеет смысл объединить нейросети, человеческий интеллект и интуицию, — предложил Владимир Кривов.
По его словам, спортиндустрия в целом готова к изменениям, связанным с внедрением ИИ-технологий, весь вопрос в объемах финансирования.
— В способностях и знаниях ребят-айтишников, которые будут этим заниматься, я даже не сомневаюсь. В стране нет недостатка кадров для IT-сферы, но есть недостаток заработной платы и условий, которые предлагают специалистам, — заключил эксперт.
