Чемпіон з тенісу використовував штучний інтелект, щоб допомогти виграти турнір Вімблдону

Amanda Loudin написала для OneZero про те, як чинний чемпіон Вімблдону Новак Джокович використовував допомогу штучного інтелекту, щоб допомогти йому виграти виснажливий 5-годинний чемпіонський матч проти Роджера Федерера.

Ед і Ендрю Фразелле, батько і син, які є власниками RightChain, компанії з просунутим оптимуванням, плануванням та аналітикою ланцюгів постачання, базованої в Атланті. Водночас Фразелле є любителями тенісу і були зацікавлені побачити, чи можна застосувати свої концепції планування до спорту.

Ед Фразелле контактував з Крейгом О’Шонессі, який керує компанією з аналізу матчів Brain Game Tennis, яка працює з Джоковичем, серед інших професіоналів, з 2017 року. Як зазначає Лаудін, “він аналізує їхні моделі гри та допомагає їм зрозуміти, як покращити свою власну гру, а також які стратегії вони повинні застосувати проти конкретних суперників”.

Партнером О’Шонессі в його роботі є Воррен Преторіус, генеральний директор Tennis Analytics, “який розробив модель відеоаналізу, який використовує ручне тегування, яке він започаткував у 2013 році”. Його метод полягає у тому, щоб розбити матчі на 25 ключових показників, а потім “об’єднує аналіз даних та візуалізацію для отримання інформації про матч та генерації ключових слів на індексованих відео”.

Фразелле каже, що він зустрівся з О’Шонессі та Преторіусом на Вімблдоні і що “ми буквально почали запускати дані тієї ночі”. Виявилося, що додатки штучного інтелекту RightChain допомагають компаніям Colgate, Caterpillar, Ford, Baxter та Coca-Cola спрощувати свої ланцюги постачання, розбиваючи процес на 25 компонентів. Лаудін дає приклад, де прогнозування використовує “алгоритм на основі штучного інтелекту для створення та постійного оновлення унікальної моделі для кожного продукту. Оптимізація мережі використовує алгоритм, який визначає, де розмістити центри розподілу на основі великої кількості критеріїв, визначених користувачем”.

Щоб застосувати свою методологію до тенісу, Фразелле вирішив розбити шлях тенісного м’яча від початку до кінця подібним чином. Як він пояснює, “для тенісу ми змінили поля, щоб зосередитися на пункті призначення та походження м’яча. Це дуже формальна система координат, яка відображає тенісний корт до рівня деталізації, який раніше не був доступний”. (У цьому випадку кожна зона сервісу розділена на 12 підзон, а задній корт розділений на вісім таких зон.)

Аналітика лише самої тенісної гри досить однорозмірна, і як пояснив О’Шонессі, штучний інтелект може знайти повторювані моделі, виміряти довжину ралі, і визначити, де саме гравець вдарив по м’ячу. “Технологія пропонує нам додаткові шари та моделі для більш детального аналізу. Це одне річ告诉ити гравцеві, що відбувається, і зовсім інше показати їм таблицями та графіками. Графіки, які надає Ед, розрізняють дані багатьма способами і легко ведуть наш погляд до місця, де живуть справжні ключі перемоги”.

О’Шонессі також сказав, що одним з його найбільш важких продажів гравцям було переконати їх у тому, що послідовність гри – довгі ралі, які відбуваються під час тренування – “була переоцінена, щось, що відеоаналітика не може довести, але штучний інтелект може”. Для своєї частини Преторіус додав, що “замість того, щоб дивитися на дані в ізоляції, з штучним інтелектом вони тепер можуть отримати історію еволюції своєї гри”.

У підсумку Новак Джокович виграв турнір Вімблдону 2019 року, з тим, що О’Шонессі додав, що використання штучного інтелекту “лише початок того, куди технологія може привести спорт”.