Mistrz tenisa wykorzystał AI, by pomóc wygrać turniej Wimbledon

Amanda Loudin napisała dla OneZero o tym, jak obecny mistrz Wimbledonu Novak Djokovic wykorzystał pomoc AI, by wygrać wymagający 5-godzinny mecz mistrzowski przeciwko Rogerowi Federerowi.

Ed i Andrew Frazelle, ojciec i syn, którzy są właścicielami RightChain, zaawansowanego oprogramowania do optymalizacji, planowania i analizy łańcucha dostaw, firmy z siedzibą w Atlancie. Jednocześnie Frazelle są miłośnikami tenisa i byli zainteresowani, aby zobaczyć, czy ich koncepcje planowania mogą być stosowane w sporcie.

Ed Frazelle skontaktował się z Craigiem O’Shannessy, który prowadzi firmę Brain Game Tennis, która od 2017 roku współpracuje z Djokoviciem i innymi profesjonalistami. Jak zauważa Loudin, „on analizuje ich wzorce gry i pomaga im zrozumieć, jak poprawić swoją własną wydajność, a także jakie strategie powinni stosować przeciwko konkretnym przeciwnikom.”

Partnerem O’Shannessy’ego w jego pracy jest Warren Pretorius, dyrektor generalny Tennis Analytics, który opracował model analizy wideo, wykorzystujący ręczne tagowanie, które wprowadził w 2013 roku. Jego metoda polega na wykreśleniu meczów według 25 kluczowych wskaźników, a następnie „łączy analizę danych i wizualizację, aby wydobyć informacje o meczu i wygenerować słowa kluczowe w indeksowanym wideo.”

Frazelle mówi, że spotkał się z O’Shannessy i Pretoriusem na Wimbledonie, i że „dosłownie zaczęliśmy uruchamiać dane tej nocy”. Okazało się, że aplikacje AI RightChain pomagają firmom Colgate, Caterpillar, Ford, Baxter i Coca-Cola uprościć swoje łańcuchy dostaw, rozkładając proces na 25 komponentów. Loudin podaje przykład, w którym prognozowanie wykorzystuje „algorytm oparty na AI do tworzenia i ciągłego aktualizowania unikalnego modelu dla każdego produktu. Optymalizacja sieci wykorzystuje algorytm, który określa, gdzie umieścić centra dystrybucyjne na podstawie wielu kryteriów zdefiniowanych przez użytkownika.”

Aby zastosować swoją metodologię do tenisa, Frazelle postanowił rozbić podróż piłki tenisowej od końca do końca w podobny sposób. Jak wyjaśnia, „dla tenisa zmieniliśmy pola, aby skupić się na miejscu docelowym i pochodzeniu piłki. Jest to bardzo formalny system współrzędnych, który mapuje kort tenisowy na poziomie szczegółowości, który nie był wcześniej dostępny.” (W tym przypadku każda strefa serwisowa jest podzielona na 12 podstref, a pole tylove jest podzielone na osiem takich stref.)

Analiza samej gry tenisowej jest dość jednowymiarowa, a jak wyjaśnił O’Shannessy, AI może znaleźć powtarzalne wzorce, mierzyć długość wymian, i określić, gdzie dokładnie gracz uderzył piłkę. „Technologia oferuje nam dodatkowe warstwy i wzorce do bardziej szczegółowej analizy. To jedna rzecz, aby powiedzieć graczowi, co się dzieje, a inna, aby mu to pokazać za pomocą tabel i wykresów. Wykresy, które Ed zapewnia, dzielą dane na wiele sposobów i łatwo prowadzą nasze oczy do miejsc, gdzie tkwią prawdziwe klucze zwycięstwa.”

O’Shannessy również powiedział, że jednym z jego najtrudniejszych sprzedaży do graczy było przekonanie ich, że spójność gry — długie wymiany, które występują w treningu — „była przereklamowana, coś, czego analiza wideo nie może całkowicie udowodnić, ale AI może.” Dla swojej części Pretorius dodał, że „zamiast patrzeć na dane w izolacji, z AI, teraz mogą uzyskać historię swojej ewolucji gry.”

W końcu Novak Djokovic wygrał turniej Wimbledonu 2019, a O’Shannessy dodał, że użycie AI to „tylko początek tego, dokąd ta technologia może zaprowadzić ten sport.”