Ce efecte va avea pe viitor integrarea inteligenței artificiale în sport

De la identificarea noilor talente și recrutarea jucătorilor potriviți până la elaborarea de strategii infailibile și clonarea digitală a inimilor atleților, integrarea inteligenței artificiale în sport deschide uși către o nouă eră a performanței.
Ashley Brown se obișnuise să vadă prin ecranul telefonului, în timp ce le filma, meciurile de volei ale echipei liceului din Caledonia, Michigan (SUA), pentru care juca și fiica sa, temându-se de fiecare dată să-l lase din mână și să rateze astfel dovada video a unui schimb de mingi sau a unui atac imparabil care ar fi putut atrage atenția unui căutător de talente de la facultăți. De anul acesta, în schimb, liceul a cumpărat un serviciu de inteligență artificială numit Balltime, scriu cei de la Mashable. Un singur telefon (sau o tabletă) plasat în spatele liniei de capăt a terenului înregistrează fiecare meci și îl încarcă pe platforma companiei, care folosește algoritmi de recunoaștere corporală și a obiectelor pentru a-i urmări pe jucători, monitorizându-le clipă de clipă performanța.
La finalul meciurilor, serviciul poate pregăti rapoarte de statistici personalizate cu o mulțime de date disponibile până de curând doar pentru echipele profesioniste. Balltime măsoară automat, de exemplu, înălțimea la care intră jucătorii în contact cu mingea, traiectoria acesteia, viteza serviciului sau eficiența atacurilor, determinând totodată schimburile de jucători care au adus cele mai multe puncte. Programele de acest gen sunt parte a unei industrii în creștere a tehnologiei sportive, care vinde algoritmi de viziune computerizată, senzori biometrici portabili și servicii de analiză predictivă cluburilor de tineret și departamentelor de atletism ale școlilor, deschizând o nouă lume a analizei video și a datelor care schimbă, în bine sau în rău, felul în care tinerii experimentează sportul.
1% TALENT, 99% DATE.
Un raport citat frecvent de investitorii în tehnologie sportivă estimează că piața sportului pentru tineri a avut o valoare globală de 37,5 miliarde de dolari în 2022 și că va crește la 69,4 miliarde de dolari până în 2030, rivalizând cu unele dintre cele mai populare ligi profesioniste din lume.
Dan Banon, chief executive officer (CEO) al Balltime, spune că a început să construiască platforma cu gândul la adulți, dar că a realizat în scurt timp că cel mai mare potențial de creștere se află la echipele de club și la cele ale liceelor. Un potențial alimentat în primul rând de perspectiva că instrumentele AI i-ar putea ajuta pe tinerii sportivi să prindă mai ușor un loc într-o echipă a unei facultăți, loc ce le-ar putea aduce zeci de mii de dolari în burse și, la cele mai înalte niveluri, sponsorizări de sute de mii de dolari.
De altfel, unele aplicații, cum ar fi SwimIntel, se concentrează doar pe partea de recrutare. Platforma colectează date de la competițiile la care participă înotători de până la 15 ani, pe care le folosește pentru a crea modele care prezic cum ar putea evolua sportivul X dacă va ajunge să urmeze programul de antrenament al facultății X, Y sau Z. Serviciul costă 40 de dolari pe lună, iar cei interesați – sportivi și recrutori, deopotrivă – primesc rapoarte de analiză de peste 60 de pagini care proiectează modul în care performanța unui anumit înotător s-ar putea îmbunătăți sau înrăutăți la diferite colegii.
„Îi ajutăm pe antrenori să folosească inteligența artificială pentru depistarea talentelor, dar îi ajutăm și pe tinerii sportivi să găsească programele cele mai potrivite pentru ei. Pentru că, în cele din urmă, ceea ce încercăm să facem este să reducem rata de abandon. Unu din șase înotători de facultate nu se mai întoarce la școală în anul doi“, explică Jamie Bailey, fondator al SwimIntel.
„Odată cu creșterea AI și partajarea datelor, a devenit mult mai ușor să-ți compari rezultatele cu ale altora“, spune Ben Bahr, analist de date care acum lucrează ca director sportiv pentru Adrenaline Volleyball din Iowa (SUA), echipă care folosește de ceva vreme Balltime. Fost antrenor de volei la Universitatea Baylor, el mai spune că echipa primea uneori și 600 de e-mailuri pe zi de la potențialii recruți. Iar dacă un jucător nu reușea să atragă atenția recrutorului în primele 30 de secunde ale videoclipului său de prezentare, acesta nu mai avea nicio șansă.
Grație unor programe gen Balltime, sportivii au acces la mai multe înregistrări video decât au avut vreodată, iar algoritmii de măsurare au schimbat modul în care programele universitare evaluează prezentările. „Recrutorii nici nu mai trebuie să vadă videoclipurile de prezentare ale candidaților. Arată analizele că atingi mingea la o înălțime mai bună decât competitorii direcți? Ești ceea ce se caută“, mai spune Bahr.
PREDICȚIA BUNĂ TRECE ACCIDENTAREA REA.
Ce nu s-a schimbat e însă presiunea obținerii performanței. Dar se pare că există – sau va exista – câte o aplicație pentru orice. În lumea sporturilor competitive, diferența dintre victorie și înfrângere se reduce adesea la miimi de secundă sau milimetri. Un vârf de unghie poate face diferența dintre o medalie de argint și una de bronz într-o cursă de înot la 100 de metri liber. Fiecare detaliu contează. Iar noile tehnologii bazate pe AI transformă radical modul în care sportivii se antrenează, se recuperează și performează. AI este capabilă să le ofere antrenorilor informații de o complexitate fără precedent nu doar despre performanțele individuale ale sportivilor lor, ci și despre cele ale echipelor adverse și ale adversarilor direcți.
Cel mai bun exemplu în acest sens vine din liga profesionistă de fotbal american, NFL, despre care se și spune că a deschis calea în integrarea inteligenței artificiale în sport. Liga a colaborat cu Amazon Web Services (AWS) încă din 2017, iar la începutul acestui an a creat Digital Athlete, un instrument care folosește AI și învățarea automată pentru a „construi o imagine completă a experienței jucătorilor, care permite echipelor NFL să înțeleagă de ce au nevoie jucătorii pentru a rămâne sănătoși, pentru a se recupera rapid și pentru a performa cel mai bine“.
Tehnologia colectează date din mai multe surse – videoclipuri, statistici din antrenamente și meciuri etc. –, folosind apoi tehnologia AWS pentru a „rula milioane de simulări ale meciurilor NFL și scenarii specifice de joc“, cu scopul de a-i identifica pe jucătorii cu cel mai mare risc de accidentare. Tehnologia a fost folosită de toate cele 32 de echipe în ultimul sezon NFL, pentru a dezvolta programe de antrenament, de prevenire a accidentărilor și de recuperare.
„AI și învățarea automată sunt coloana vertebrală a programului. Suntem capabili să analizăm o cantitate uriașă de date și să generăm automat informații despre jucătorii care ar putea avea beneficii din modificarea rutinelor de antrenament sau de recuperare, un proces care înainte obișnuia să fie înfiorător de greoi“, detaliază Jennifer Langton, vicepreședinte senior pentru inovare în sănătate și siguranță al NFL.
Inteligența artificială a fost antrenată să identifice inclusiv care sunt riscurile de accidentare ale unui jucător care poartă un anumit tip/marcă de cască și ce tip de leziuni ar putea suferi la cap într-un anumit context de joc. Programul Digital Athlete a fost lansat sub o formă pilot anul trecut, cu patru echipe înscrise, de anul acesta fiind disponibil printr-un portal online dedicat pentru toate cele 32 de echipe din NFL.
AI a intrat și în lumea baseballului (MLB), fiind folosită pentru depistarea noilor talente, pregătirea tehnică a jucătorilor, evaluarea riscului de accidentare sau elaborarea de strategii de joc. Există, de pildă, chatboturi AI care pot crea rapoarte de recrutare pentru potențialii viitori jucători profesioniști ai MLB, pe care îi evaluează în funcție de anumite valori pe care algoritmul consideră că sunt ilustrative pentru abilitățile lor.
Alte aplicații, precum Uplift Labs, folosesc tehnologii video de urmărire a mișcării și de analiză 3D pentru a „capta cu precizie mișcările sportivilor, obținând informații despre optimizarea performanței“. Tot în MLB, New York Mets a devenit prima echipă care a implementat tehnologia de recunoaștere facială pentru a permite accesul fanilor în tribune, iar San Francisco Giants a folosit AI și învățarea automată pentru a înțelege ce produse-cadou de promovare ar trebui să le ofere spectatorilor pentru a-i avea permanent în număr mare pe stadion.
CITIUS, ALTIUS, FORTIUS.
Pe Bătrânul Continent, FC Liverpool a bătut palma cu Google DeepMind într-un parteneriat care folosește AI-ul companiei în elaborarea de strategii pentru loviturile de colț. TacticAI a fost antrenat cu date din aproape 10.000 de cornere colectate din sezoanele Premier League 2020-2023, iar acum poate prezice care este jucătorul cu cele mai mari șanse să primească mingea într-un scenariu dat, dacă faza va continua sau nu cu șut pe poartă, recomandând totodată moduri de poziționare a jucătorilor în careul advers pentru a crește șansele de a marca un gol.
Programul folosește o tehnică numită „învățare profundă geometrică“ pentru a identifica modele strategice cheie, iar cercetătorii spun că această abordare ar putea fi folosită în toate sporturile în care o oprire a meciului permite echipelor să-și planifice următoarea secvență de joc și să-și repoziționeze în mod deliberat și fără opoziția adversarilor jucătorii. În fotbal, algoritmul ar putea fi extins pentru a include rutinele de aruncare de la margine sau loviturile libere.
Dar noile tehnologii aduc nu doar bani și așa-numitele „marginal gains“ – concept potrivit căruia mai multe modificări simple și mici, aparent neimportante, pot aduce beneficii majore pe termen lung –, ci și medalii. De preferat, olimpice. Dispozitivele purtabile au devenit unele dintre cele mai folosite instrumente din arsenalul olimpic, din câte spune dr. John Barden, profesor de biomecanică la Universitatea din Regina, Canada. „Unul dintre avantajele evidente ale tehnologiei purtabile este capacitatea sa de a furniza informații care nu erau disponibile anterior. De exemplu, rezistori de detectare a forței plasați în pantofi, ghete de schi sau pedale de bicicletă pot oferi un flux continuu de date pentru întreaga sesiune de antrenament“, detaliază acesta.
Echipele olimpice folosesc biomecanica și analiza datelor pentru a examina tehnica unui sportiv și a cuantifica orice progres sau regres survenit în urma unei schimbări în antrenament. În cazul înotului, de exemplu, camere video de mare viteză și senzori încorporați în blocurile de start sunt folosiți pentru a măsura și evalua forța împingerii cu picioarele și mișcările unui înotător la startul unei curse.
Nikkei Asian Review scrie că echipa de baseball a Japoniei a folosit un dispozitiv al producătorului danez de tehnologie sportivă TrackMan – bazat pe tehnologie militară de urmărire a rachetelor și aeronavelor – pentru a analiza în detaliu aruncările și loviturile jucătorilor și a le îmbunătăți astfel performanța sau a evalua dacă sunt în formă maximă sau încă sunt obosiți după un joc anterior. Calificată în finala de la Tokio, naționala japoneză de baseball a învins echipa SUA cu 2-0 și a câștigat aurul olimpic.
Pentru Olimpiada de anul acesta, de la Paris, echipa de surfing a Statelor Unite a încheiat un parteneriat cu Microsoft. Antrenorii îi filmează pe surferi în acțiune, iar înregistrările sunt încărcate apoi într-un algoritm AI care analizează mișcările corpului și ale plăcii pentru a determina ce merge bine și ce anume ar putea fi îmbunătățit. Un prim rezultat: SUA au câștigat o medalie de aur la feminin, prin Caroline Marks.
„DOAR DEVENIM MAI RAPIZI.“
Intel Olympic Technology Group a dezvoltat o aplicație comercială numită 3D Athlete Tracking (3DAT) care creează modele tridimensionale ale întregului corp al unui sportiv, pe care antrenorii le folosesc pentru a-i analiza și îmbunătăți performanța. „Dintr-odată suntem capabili să observăm lucruri care sunt imposibil de văzut doar cu ochiul uman“, spune Jonathan Lee, director de produs la compania de tehnologie sportivă Ai.io, din Londra, care a achiziționat recent sistemul dezvoltat de Intel.
3DAT a fost adoptat și adaptat și de Exos, o companie din Scottsdale, Arizona (SUA), care pregătește jucători de fotbal american din colegii pentru selecția anuală făcută de NFL. „Când identificăm un posibil candidat, acesta trece printr-un proces de evaluare care ne oferă informații esențiale despre raportul mușchi-oase, despre forța lor și despre modul în care se mișcă. Astfel, știm că unii sportivi vor alerga mai repede prin dezvoltarea mai multor mușchi, în timp ce performanța altora ar putea fi afectată negativ de o creștere a masei musculare“, explică Anthony Hobgood, directorul de performanță al companiei.
Un sistem de senzori și camere video digitale poziționate de-a lungul terenului de joc captează date despre accelerația, viteza și unghiul de atac ale unui jucător aflat în alergare. Cu aceste date, algoritmul AI îi construiește instantaneu un model scheletic personalizat pentru o analiză imediată. „Odată ce acest model este creat, antrenorul poate sfătui un jucător înainte de următorul său sprint să stea mai drept sau mai aplecat în timp ce aleargă, să își miște sau nu într-un anumit fel mâinile etc.“, explică Jonathan Lee. Anul acesta, cu o singură excepție, toate echipele din NFL au angajat cel puțin un jucător care a trecut prin programele de pregătire ale Exos.
O altă tehnologie AI care își face loc în antrenamentul sportivilor de elită este „geamănul digital“, adică o replică virtuală a unui obiect fizic, proces sau sistem care poate fi folosit pentru a simula, prezice și îmbunătăți scenarii din lumea reală. Tata Consultancy Services (TCS), parte a colosului indian Tata Group, a anunțat recent un parteneriat cu dezvoltatorul francez de tehnologie Dassault Systèmes pentru producerea unui duplicat digital al inimii lui Desiree „Des“ Nicole Linden (41 de ani), de două ori câștigătoare a maratonului de la Boston, cea care a reprezentat SUA în proba de maraton la Jocurile Olimpice de la Londra (2012) și de la Rio de Janeiro (2016).
Creată de o inteligență artificială care a analizat datele obținute din scanări CT și RMN, inima virtuală a lui Linden poate simula ritmul său cardiac, fluxul sangvin și nivelul de oxigen, oferind feedback imediat, care poate fi interpretat pentru a-și ajusta antrenamentul. „În loc să o punem să alerge pe o bandă sau în aer liber, putem rula simulări folosind inima ei geamănă digitală pentru a varia diferiți parametri cardiovasculari și a-i ajusta antrenamentul în funcție de aceștia“, explică dr. Srinivasan Jayaraman, de la TCS. „Inima geamănă digitală va fi următorul cel mai bun lucru. Să pot să-mi elaborez antrenamentul și să văd din timp câștigurile și dezavantajele îmi vor permite să lucrez mai inteligent, nu mai greu“, spune și Linden.
Încă nu există informații despre existența unui geamăn digital al sistemului digestiv uman, dar AI este implicată și în planificarea dietei și nutriției sportivilor. Alicia Glass, dietetician sportiv în cadrul Comitetului Olimpic al Statelor Unite, e responsabilă de personalizarea meniurilor a aproximativ 300 de sportivi, o sarcină sisifică până de curând, dar simplificată la maximum odată cu apariția unei aplicații bazate pe inteligență artificială numită Notemeal.
„Creatorii acesteia au colectat seturi de date de la 37 de dieteticieni ai unor echipe și organizații sportive profesioniste și le-au folosit pentru a genera planuri alimentare individualizate. Astfel, cei mai buni dintre cei mai buni dieteticieni sportivi lucrează cu cei mai buni dintre cei mai buni sportivi din lume fără a mai fi nevoie nici măcar să se întâlnească“, detaliază Glass. Sportivii își primesc meniurile printr-o aplicație pe telefon, care le pune la dispoziție și rețetele de preparare, și informații despre cele mai apropiate locuri de lângă ei de unde ar putea cumpăra ingredientele necesare.
E adevărat, Glass se bazează în continuare pe experiența sa profesională pentru a înțelege evenimentele la care concurează fiecare sportiv în parte, regimul alimentar și obiectivele de antrenament. Pentru că până și sportivii care se antrenează împreună și concurează la aceleași evenimente au nevoie de planuri de masă complet individualizate, dată fiind structura lor genetică diferită. Numai că, mai spune ea, „Notemeal face acest proces foarte ușor“.
Pentru sportivi, în schimb, restul înseamnă muncă și transpirație. La fel de multă ca-ntotdeauna. Așa cum spunea odată ciclistul american LeMond (63 de ani), triplu câștigător al Turului Franței, „nu e niciodată mai ușor, doar devenim mai rapizi“.
SURSA FOTO: Getty Images