Исследователи научились предсказывать итог матчей по хоккею

Спортивные соревнования - это та сфера, где сложнее всего предсказать результат, однако люди продолжают делать ставки, обращаются к статистике и даже предсказателям, чтобы угадать победителя соревнований. Шансов мало, но люди склонны верить в чудо. Однако скоро предсказать итоги матчей или забегов станет реально благодаря технологиям.

На глобальный рынок вышел российский стартап, который занимается спортивной аналитикой, в частности - соревнованиями по хоккею.

Интеллектуальная система Iceberg работает на основе технологий искусственного интеллекта, машинного зрения и методов анализа больших данных. Решение предназначено для менеджеров и тренеров хоккейных клубов. Сервис создает около миллиона строк данных по каждой игре, фиксируя все, что происходит на площадке, каждую десятую долю секунды с помощью трех видеокамер. Глубинный анализ данных, производимый за счет специальных алгоритмов, помогает получать информацию об оптимальном сочетании игроков, технике игры конкретных спортсменов, звеньев и команды в целом.

Данные системы помогают вырабатывать рекомендации по итогам каждого матча и сделать прогноз по вероятности победы команды в следующем году. А использование облачного решения для хранения данных обеспечивает высокий уровень защиты от киберугроз и конфиденциальность. По оценкам разработчиков, основные выгоды от использования системы - оптимизация расходов, повышение эффективности тренировок и рост вероятности победы команды в каждой отдельной игре и в чемпионате.

Среди клиентов сервиса уже такие клубы, как ХК "Сочи", один из самых молодых клубов КХЛ, New York Islanders, входящий в десятку самых успешных клубов NHL. А хоккейная академия Red Bull (Зальцбург, Австрия) использует технологию для подготовки молодых спортсменов.

"Задачи спортивного анализа в хоккее сегодня в большинстве случаев решаются вручную. Это трудоемко, медленно, ведет к большому количеству ошибок и дополнительных расходов", - рассказал "Российской газете" идеолог аналитического сервиса для хоккея Александр Мартынов.

По его словам, система аналитики может работать в автоматическом режиме. "Сбор и анализ данных производятся программно-аппаратной платформой без участия человека. Система делает около миллиона записей по каждому матчу, фиксирует 500 параметров по каждому игроку", - говорит Мартынов.

В перспективе технологии могут радикально изменить мир спорта, который можно будет увидеть по-другому, - через статистику и цифры.

"Использование информационных технологий и аналитических платформ будет влиять на исход соревнований, - считает заслуженный тренер России по хоккею Вячеслав Быков. - Каждый хоккейный клуб в течение нескольких лет начнет использовать такие платформы. Те, кто этого не сделают, останутся вне игры".

По оценкам агентства WinterGreen Research, мировой рынок цифровой спортивной аналитики только зарождается, в 2014 году он составил 125 миллионов долларов, но уже к 2021 году вырастет до 4,7 миллиарда.

Конечно, аналитику используют уже не только в хоккее, но и в других видах спорта. Например, сборная Германии выиграла ЧМ-2014 в Бразилии, в том числе благодаря использованию аналитики.

"Тренерский штаб сборной проанализировал, что игрок контролирует мяч в среднем 4,5 секунды - это очень много, потому что за это время соперник успевает перестроиться, - рассказали эксперты ИТ-компании SAP. - Была поставлена задача: сократить время с 4,5 секунды до 1 секунды, и этот алгоритм заложили в решение".

Сборная создала также трехмерную модель игры и могла анализировать действия каждого игрока и команды в целом, находя слабые места, в том числе игроков со стороны противника. Оперативный мониторинг данных с видеокамер, расположенных по периметру игрового поля, позволил сделать правильные выводы относительно расстановки сил на поле, стратегии защиты и нападения. Все собранные данные загружаются в систему, далее проходит их тегирование, например, отбор мяча, точная передача, потеря мяча, переход в атаку, травма и так далее. После матча футболист получает на свой мобильный сводку игровых моментов, в которых он участвовал, и статистику по ним, чтобы проанализировать свои действия и выработать лучшую стратегию.

А в России на одном из этапов международной регаты катамаранов Extreme Sailing Series в Санкт-Петербурге решение для аналитики позволяло спортсменам менять стратегию благодаря анализу данных с датчиков на катамаранах. Так, можно было увидеть траекторию движения лодок в формате 2D или 3D, узнать среднюю скорость, время отставания от лидера.

Аналитика используется и в американском футболе, а также в НБА. Например, на основе подобной аналитической системы создан новый сайт НБА с огромным архивом данных по командам и игрокам за много лет. У фанатов теперь есть возможность заглянуть в историю игры и изучить кумиров. Такая информация важна журналистам и экспертам, которые используют ее для прогнозов и анализа, а рекламодателям - для эффективного контакта с целевой аудиторией.