"მიდის სანახავად!"
გიგა გვენცაძე
ევრო 2024 საქართველოსთვის სადებიუტო საფეხბურთო ჩემპიონატი იყო, რამაც მთელი ქვეყანა საოცარი ემოციებით გააერთიანა. საქართველოს ევროპაზე გასვლამ გულშემატკივართა რაოდენობა საგრძნობლად გაზარდა და თითოეული მათგანი ჩართული იყო თამაშის წესების დეტალურად გაგებაში, მატჩების სხვადასხვა სტატისტიკების ანალიზში და შედეგების პროგნოზირების პროცესში.
საქართველოს ეროვნული ნაკრების ფეხბურთელების ერთდოულად გუნდური და ინდივიდუალური შთამბეჭდავი თამაშის პარალელურად, თავი განსაკუთრებით დაგვამახსოვრა კომენტატორი გიგა გვენცაძის სიტყვებმა “მიდის სანახავააად!” და ასე იქცა VAR (ვიდეო ასისტენტ მსაჯი) საქართველოს ისტორიულ მატჩებში ერთ-ერთ მთავარ გმირად.
საინტერესოა, რომ ფეხბურთში AI ტექნოლოგიები ფართოდ გამოიყენება - დაწყებული ფეხბურთელთა ვარჯიშითა და სათამაშო ტაქტიკის არჩევით, დამთავრებული თამაშის მიმდინარეობის პროცესში მისი გამოყენებითა და მატჩების ანალიზით.
ამ სტატიაში მოგიყვებით, როგორ იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს ფეხბურთში. შემდეგ სტატიაში კი უფრო დეტალურად მოგიყვებით, როგორ შექმნა Google-ის DeepMind-მა AI მოდელი Tactic, რომელიც სამწვრთნელო შტაბს საფეხბურთო ტაქტიკის შემუშავებაში ეხმარება.
ფეხბურთელების ვარჯიშის ეტაპი: კონკურენტის მიერ ჩატარებული მატჩების ანალიზი და ტაქტიკის არჩევა
ფეხბურთელის შედეგები
ფეხბურთელები ვარჯიშის დროს იყენებენ GPS Vest-ს (მოკლე მაისური), რომელშიც მოთავსებულია სპეციალური GPS მოწყობილობა. ეს მოწყობილობა ითვლის ფეხბურთელის სხვადასხვა მონაცემებს კონკრეტულ დროში, მაგალითად, გავლილ მანძილს და სიჩქარეს, გულისცემის სიხშირეს და სხვა მაჩვენებლებს. ეს ტექნოლოგია ეხმარება სამწვრთნელო შტაბს, დეტალურად შეისწავლოს თითოეული მოთამაშის ფიზიკური მდგომარეობა და ეფექტურობა ვარჯიშის დროს.
გარდა ამისა, ვარჯიშისა და ასევე თამაშის დროსაც გამოიყენება AI-ზე დაფუძნებული კამერები და სენსორები, რომლებიც აკვირდება მოთამაშეების მოძრაობებს რეალურ დროში. ეს კი საშუალებას იძლევა, რომ დეტალურად გაანალიზდეს ფეხბურთელების ფიზიკური მდგომარეობა და ტაქტიკური გადაწყვეტილებები.
ტაქტიკის არჩევა
AI მწვრთნელებს კონკურენტი გუნდის შეფასებაში და სათამაშო ტაქტიკის არჩევაშიც ეხმარება. ჩატარებული თამაშების ტაქტიკური ანალიზის სისტემები იყენებენ მანქანურ სწავლებას, რათა მოწინააღმდეგე გუნდების თამაშის სტილი გააანალიზონ და შეიმუშაონ ოპტიმალური სტრატეგიები. ამაზე ცალკე სტატიაში მოგიყვებით.
მატჩის შედეგების პროგნოზირება
წინასწარი შედეგების პროგნოზირება
თამაშების ყურებისას ალბათ თქვენც შეგიმოწმებიათ გუგლის პროგნოზები. ამ ფოტოზე გამოსახულია პროგნოზი, ვინ გახდებოდა ევრო 2024-ის ჩემპიონი. ეს პროგნოზი გუნდების წინა თამაშების შედეგების საფუძველზე დგება ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით.
თამაშის მიმდინარეობა
მოსალოდნელი შედეგის პროგნოზი რეალურ დროში
მატჩების მიმდინარეობისას ლაივ რეჟიმში ასევე გამოიყენება პროგნოზირების მოდელები - ალგორითმები, რომლებიც აანალიზებენ დიდი მოცულობის მონაცემებს მოთამაშეების და გუნდების შესახებ, რათა იწინასწარმეტყველოს მატჩის შედეგები ანუ რა შედეგით დასრულდება თამაში და თითოეული შედეგის დადგომის ალბათობა პროცენტებში.
პროგნოზირების AI მოდელები ასე მუშაობს:
მონაცემების შეგროვება:
ეს ეტაპი მოიცავს ძალიან დიდი რაოდენობით მონაცემების შეგროვებას. ეს მოიცავს მატჩების ისტორიულ მონაცემებს, მოთამაშეების სტატისტიკას, გუნდის ეფექტურობის მაჩვენებლებს, ფეხბურთელების ტრავმებისა და დაზიანებების ისტორიას და სხვა მონაცემებს. რა თქმა უნდა, ისტორიულ მონაცემებში ასევე შედის თითოეული მატჩის საბოლოო შედეგის შესახებ ინფორმაციაც: ვინ მოიგო და როგორი ანგარიშით. რაც მეტია მონაცემი, მით უფრო უკეთესია პროგნოზი.
მონაცემების დამუშავება
ეს მონაცემები საწყის ფორმაში შეიძლება არეული იყოს და ერთ ფორმატშიც არ იყოს შენახული. AI სისტემები ამუშავებენ ამ მონაცემებს, წმენდნენ და გადაჰყავთ ფორმატში, რომლის "გაგებაც" მანქანური სწავლების ნეირონულ მოდელებს შეუძლია.
მახასიათებლების ამოცნობა (Feature Extraction)
ეს ეტაპი მოიცავს იმ ძირითადი ფაქტორების (მახასიათებლების, Features) ამოცნობას, რომელიც მატჩის შედეგზე ახდენს გავლენას, როგორიცაა მოთამაშის ფორმაში ყოფნა, გუნდის დაცვის მდგომარეობა, ბურთის ფლობა, პასების სიზუსტე ან წამყვანი მოთამაშის ტრავმის გავლენა. ამ ეტაპზე ხდება ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორების იდენტიციფირება, რომელიც შემდეგ ლაივ რეჟიმში შეფასდება და შეცვლის მატჩის პროგნოზს.
მოდელის ტრენინგი
ნეირონული ქსელი, რომელიც მანქანური სწავლების ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი და გამოყენებადი არქიტექტურაა, შემდეგ ტრენინგდება ისტორიული მონაცემების გამოყენებით. ნეირონული ქსელი სწავლობს სხვადასხვა მახასიათებლებს/ფაქტორებსა და მატჩის შედეგებს შორის კავშირებისა და დამოკიდებულების ამოცნობას. ეს ეტაპი მილიონობით პარამეტრის დაზუსტებას გულისხმობს, რათა მოდელმა მინიმუმამდე დაიყვანოს პროგნოზისას დაშვებული შეცდომები.
პროგნოზირება
როცა AI მოდელი დატრენინგდება, მას შეუძლია მომავალი თამაშების შედეგების პროგნოზირება ახალი, მიმდინარე მონაცემების საფუძველზე. მაგალითად, თუ მანჩესტერ სიტის 75%-იანი გამარჯვების მაჩვენებელი აქვს, როცა სახლში თამაშობს მსგავსი გუნდის წინააღმდეგ და მისი ძირითადი მოთამაშეები საუკეთესო ფორმაში არიან, AI-მ შეიძლება ივარაუდოს, რომ ისინი გაიმარჯვებენ. მაგრამ, თუ წამყვან მოთამაშეებს ტრავმა აქვთ და სტუმრად თამაშისას მხოლოდ 20%-იანი მოგების მაჩვენებელი აქვთ, AI სავარაუდოდ უფრო მაღალი ალბათობის მანჩესტერ იუნაიტედის გამარჯვებას იწინასწარმეტყველებს.
მუდმივი გაუმჯობესება
AI მოდელები მუდმივად სწავლობენ და ვითარდებიან. როცა ახალი მონაცემები ხელმისაწვდომი ხდება, მოდელი თავის პროგნოზებს აახლებს და დროსთან ერთად უფრო ზუსტი ხდება, რადგან მეტი ცოდნა აქვს.
და სად მიდის სანახავად: VAR
თუ ფეხბურთის აქტიური მაყურებელი ხართ, გეცოდინებათ, რამდენი ხანი მიდიოდა კამათი VAR-ის დანერგვაზე. რა არის, როგორ მუშაობს და როგორ აუმჯობესებს თანამედროვე ფეხბურთს ხელოვნური ინტელექტი, ამაზე On.Ge-ის ამ ძალიან კარგ სტატიაში გაიგებთ.