Чемпион тенниса использовал ИИ, чтобы помочь выиграть турнир Уимблдона

Аманда Лаудин написала для OneZero о том, как действующий чемпион Уимблдона Новак Джокович использовал помощь ИИ, чтобы помочь ему выиграть изнурительный 5-часовой чемпионский матч против Роджера Федерера.

Эд и Эндрю Фразелле, отец и сын, которые являются владельцами RightChain, компании по оптимизации, планированию и анализу цепочки поставок, базирующейся в Атланте. В то же время Фразеллы являются любителями тенниса и были заинтересованы в том, чтобы увидеть, можно ли применить их концепции планирования к спорту.

Эд Фразелле связался с Крейгом О’Шэнесси, который руководит компанией по анализу матчей Brain Game Tennis, которая работает с Джоковичем, среди других профессионалов, с 2017 года. Как отмечает Лаудин, “он анализирует их закономерности игры и помогает им понять, как улучшить свою собственную игру, а также какие стратегии следует применять против конкретных соперников”.

Партнером О’Шэнесси в его работе является Уоррен Преториус, генеральный директор Tennis Analytics, “который разработал модель видеоанализа, которая использует ручную маркировку, которую он запатентовал в 2013 году”. Его метод заключается в том, чтобы отслеживать матчи по 25 ключевым показателям, а затем “объединять анализ данных и визуализацию, чтобы извлечь информацию о матче и сгенерировать ключевые слова на индексированном видео”.

Фразелле говорит, что он встретился с О’Шэнесси и Преториусом на Уимблдоне и что “мы буквально начали запускать данные той же ночью”. Оказалось, что приложения ИИ RightChain помогают компаниям Colgate, Caterpillar, Ford, Baxter и Coca-Cola (KO ) упростить свои цепочки поставок, разбивая процесс на 25 компонентов. Лаудин дает пример, в котором прогнозирование использует “алгоритм, основанный на ИИ, для создания и постоянного обновления уникальной модели для каждого продукта. Оптимизация сети использует алгоритм, который определяет, где разместить центры распределения на основе множества пользовательских критериев”.

Чтобы применить свою методологию к теннису, Фразелле решил разбить путь теннисного мяча от начала до конца аналогичным образом. Как он объясняет, “для тенниса мы изменили поля, чтобы сосредоточиться на пункте назначения и происхождения мяча. Это очень формальная система координат, которая отображает теннисный корт на уровне детализации, ранее не доступном”. (В данном случае каждая зона обслуживания делится на 12 подзон, а задний корт делится на восемь таких зон.)

Анализ только теннисной игры сам по себе довольно одномерен, и как объяснил О’Шэнесси, ИИ может найти повторяющиеся закономерности, измерить длину ралли и определить, где именно игрок ударил по мячу. “Технология предлагает нам дополнительные слои и закономерности для более подробного анализа. Это одно дело – сказать игроку, что происходит, и совсем другое – показать ему с помощью таблиц и графиков. Графики, которые предоставляет Эд, разрезают данные несколькими способами и легко ведут наш взгляд к тому, где живут настоящие ключи победы”.

О’Шэнесси также сказал, что одним из самых трудных моментов для него было убедить игроков в том, что последовательность игры – длинные ралли, которые происходят на тренировках – “была переоценена, что видеоанализ не может доказать, но ИИ может”. Преториус добавил, что “вместо того, чтобы смотреть на данные в изоляции, с ИИ они теперь могут получить историю эволюции своей игры”.

В конце концов, Новак Джокович выиграл турнир Уимблдона 2019 года, и О’Шэнесси добавил, что использование ИИ – “только начало того, куда технология может привести спорт”.