Логотип Логотип Логотип Логотип
Кейсы

Анализ данных и машинное обучение помогают «Бенфике» развиваться

С португальцами сотрудничает Microsoft.

По итогам сезона-2017/2018 «Бенфика» впервые за 5 лет осталась без чемпионского титула в Португалии. В Лиге чемпионов дела шли и того хуже: ни одного очка в группе с «Манчестер Юнайтед», «Базелем» и ЦСКА. При этом летом-2017 клуб традиционно расстался с рядом ключевых игроков: Семеду перешел в «Барселону» за 35 миллионов евро, а Эдерсон и Линделеф отправились в Манчестер, принеся клубу еще 75 миллионов. За последние 7 лет клуб заработал на продажах игроков более 400 миллионов евро, открыв миру Давида Луиса, Анхеля Ди Марию, Яна Облака и многих других.

Португальские клубы уже традиционно зарабатывают огромные деньги на трансферах, а скауты «Порту», «Бенфики» и «Спортинга» превратились в звезд индустрии. Но точечного поиска новых игроков недостаточно – в клубах очень внимательно относятся к последующей работе, что и позволяет зачастую сырым молодым футболистам резко прогрессировать.

Исследование ArsTechnica показывает, как устроена работа с технологиями внутри «Бенфики» и какую пользу она приносит.

На базе «Бенфики» Caixa Futebol Campus располагаются семь полей с натуральным покрытием, два с искусственным, собственная лаборатория и общежитие для 65 молодых игроков. В кампусе постоянно тренируются три полноценных команды: «Бенфика», «Бенфика Б» и «Бенфика Джуниорс», всего – более 100 игроков, и практически каждый аспект их жизни отслеживают, анализируют и улучшают с помощью технологий. Питание, сон, двигательная активность, восстановление, психологическое состояние – все эти данные стекаются воедино и используются для подготовки мировых звезд.

«Бенфика» тесно сотрудничает с Microsoft: на платформе Azure клуб использует механизмы машинного обучения и предиктивной аналитики, разрабатываемые штатными специалистами по анализу данных. Их совместная работа с тренерским штабом позволяет сформировать индивидуальный план для каждого игрока, развивая сильные стороны, подтягивая слабости и снижая риск получения травм.

Сенсоры, Hawk Eye и сбор данных

Ключевая преграда для использования аналитических систем – доступность данных. Большая часть того, что собирает «Бенфика», приходит с сенсоров, но что-то (психология, диеты) можно собрать только вручную. Так как носимые сенсоры – достаточно новая индустрия, ей свойственна крайне низкая степень стандартизации: каждая система использует свои протоколы и файловые форматы. Сотни тысяч значений собираются за каждую игру или тренировочную сессию, что создает огромную проблему для обработки данных с учетом общего числа различных систем. Datatrax во время матчей, Prozone, биосенсоры от Philips Actiware, GPS от Statsports и так далее – в общей сложности более десятка независимых систем. Данные очищаются, приводятся к одному формату и вносятся в огромную базу, для работы который клуб создал собственный дата-центр.

Вот один из примеров того, что собирает клуб:

Пример визуализации данных от ProZone

И оборудование, которое для этого нужно:

Антенны StatSports на тренировке Бенфики

По словам CIO (Chief Information Officer) «Бенфики» Жоау Копету, ключевой аспект в работе с подобными данными – приватность, регламентированная законами ЕС. Даже аналитики клуба имеют доступ только к анонимным данным, полная информация доступна лишь узкому кругу руководителей.

Технологии постоянно развиваются, и «Бенфика» активно работает с IT-компаниями как над разработкой новых, более надежных и точных сенсоров, так и над внедрением решений, схожих с Hawk-Eye. По словам Копету, игрокам почти всегда интересно тестировать новые гаджеты, но постоянное и обязательное их ношение создает проблемы. Технологии компьютерного зрения активно используются в теннисе, снукере и, с недавних пор, в футболе для определения гола. Потенциально за счет того же принципа – создания 3D-модели пространства и движущихся в нем объектов – можно получать больше информации об игроках во время тренировок и игр. Базовый GPS используется клубами повсеместно, но дает лишь информацию о движении. Чтобы оценивать рывки или высоту прыжков, нужны более сложные системы.

Машинное обучение для борьбы с травмами

Чтобы выжимать максимум из данных, в «Бенфике» экспериментируют с искусственным интеллектом и машинным обучением – наиболее современным и быстро развивающимся разделом анализа данных, основная идея которого в том, что система обрабатывает большие объемы данных, сама выявляет закономерности и использует их для прогнозирования. Ключевая сложность для «Бенфики» – отсутствие профильных специалистов и разрыв между обычными специалистами по данным и теми, кто понимает, что именно требуется футбольному клубу.

Основная цель на текущий момент – развитие моделей, позволяющих оценивать физическое состояние футболистов и предотвращать травмы. На их основе игроки могут получать индивидуальные планы тренировок, а тренерский штаб – принимать более взвешенные решения по составу на матчи.

Клуб начал собирать данные около 10 лет назад, когда за сезон в основной команде случились 8 серьезных травм. Внедрение научного подхода совпало с падением этого значения, и клуб начал активно инвестировать в анализ данных. Очевидно, что существует ряд серьезных трудностей. Во-первых, есть тысячи показателей, которые могут влиять на риск получения тех или иных травм, и пока невозможно работать со всеми. Во-вторых, игровые травмы, полученные в результате контактов, невозможно спрогнозировать.

Несмотря на то, что полностью избавиться от травм невозможно, работа с данными дает определенные конкурентные преимущества. Глава лаборатории «Бенфики» Бруну Мендеш в 2016 году выпустил исследование, демонстрирующее зависимость риска травмы от отношения резких нагрузок к регулярным (acute:chronic workload ratio). Другими словами, при значительном превышении нагрузок во время матчей над средними во время подготовительного процесса вероятность травм значительно повышается. Используя эти данные, тренеры могут отслеживать нагрузки игроков в рамках недельного цикла и регулировать их для минимизации травм. Или, наоборот, при низких средних нагрузках у игрока (из-за перелетов, болезни или недостаточного усердия) ограничить его участие в матче.

Партнерство между «Бенфикой» и Microsoft – наглядный и успешный пример объединения компетенций. В данном случае глубокие знания о футболе от клуба и собранные данные накладываются на опыт в разработке ПО и анализе данных, которым обладает американский IT-гигант.

Для Microsoft это возможность развивать платформу Azure, превращающуюся в главный продукт компании, и наращивать знания в спортивной сфере. Менеджеры Microsoft даже планируют открыть исходный код части ПО, созданного в партнерстве с «Бенфикой». Все – ради доли на стремительно растущем рынке технологий в футболе.

Лучшим доказательством пользы технологий для «Бенфики» является сочетание спортивных результатов и прибыльности. Для клуба, не имеющего мировой популярности и английского телеконтракта, крайне важно регулярно получать большие деньги за своих игроков. Чтобы добиться этого, мало найти самых талантливых – нужно еще и помочь им стать лучшими.

Автор: Максим Вишневский.