Rzuty karne to jedne z najbardziej dramatycznych momentów w piłce nożnej. Od 1986 roku 39% meczów pucharowych w finałach Mistrzostw Świata zostało rozstrzygniętych przez rzut karny lub serię rzutów karnych, a około 30% strzałów w serii jedenastek zostaje zmarnowanych. Do tej pory bramkarze musieli polegać głównie na intuicji i analizie nagrań, by odgadnąć kierunek strzału, wykonywanego z prędkością przekraczającą 100 km/h.
Bramkarskie AI w akcji
Najnowsze badania wykorzystujące technologie uczenia maszynowego pokazują obiecujące rezultaty. Badacze opracowali system wykorzystujący sieci neuronowe RNN oraz algorytmy dopasowywania wzorców do analizy danych o pozycjonowaniu ciała piłkarzy podczas rzutów karnych. System ten osiągnął dokładność około 50% na zestawie testowym, a w zależności od czasu przed strzałem – od 9,6% (15 sekund wcześniej) do imponujących 79,05% (1 sekunda przed strzałem).
Dla porównania, najlepsi bramkarze w Europie mają wskaźnik obronionych rzutów karnych na poziomie około 20% (Serie A – 21,4%, La Liga – 18,4%, Premier League – 16,3%). To oznacza, że AI może faktycznie przewyższać ludzkie możliwości w tym zakresie, szczególnie gdy ma dostęp do danych w czasie rzeczywistym.
Jak to działa?
Algorytmy AI analizują mowę ciała wykonawcy rzutu karnego i jego wcześniejsze wzorce zachowań, tworząc modele probabilistyczne określające, gdzie najczęściej dany piłkarz umieszcza swoje strzały. Technologia YOLOv4 jest początkowo używana do wykrywania bramkarza, wykonawcy, piłki i bramki, a następnie OpenCV śledzi piłkę i dzieli bramkę na cztery strefy.
Rzut karny to niezwykle szybkie zdarzenie – trwa mniej niż pół sekundy, a piłka może osiągać prędkość przekraczającą 100 km/h. W tak krótkim czasie bramkarz nie może polegać wyłącznie na refleksie – musi zgadnąć właściwy kierunek i rzucić się w jego stronę przed wykonaniem strzału. W profesjonalnych ligach europejskich skuteczność rzutów karnych wynosi około 76-79%.
Praktyczne zastosowania
Najnowsze badania pokazują, że 10 sesji treningowych zoptymalizowanych przez uczenie maszynowe poprawiło umiejętności sensomotoryczne zawodników o 28%, co przekłada się na 35% wzrost skuteczności. Wykorzystywano w tym celu symulator rzeczywistości rozszerzonej z holograficznym bramkarzem.
Wiodące kluby Premier League już korzystają z zaawansowanej analizy danych, a bramkarze, tacy jak Jordan Pickford z reprezentacji Anglii, robią notatki na butelkach z wodą o tym, gdzie konkretni zawodnicy umieszczają swoje rzuty karne.
Ograniczenia i przyszłość
Warto jednak pamiętać, że regulamin najprawdopodobniej zabraniałby wykorzystywania takich systemów bezpośrednio podczas meczu do informowania bramkarza o kącie, w którym powinien się rzucić. Główne zastosowanie tej technologii leży więc w treningu i przygotowaniu taktycznym.
AI może również przewidywać potencjalne kontuzje, analizując wzorce stresu fizycznego i poziomy zmęczenia, co czyni ją cennym narzędziem w szerszym kontekście sportowym.
Co dalej?
Rozwój AI w piłce nożnej nie ogranicza się tylko do rzutów karnych. Google DeepMind opracował system TacticAI do analizy rzutów rożnych, który w ślepej próbie nie mógł być odróżniony od rzeczywistych sytuacji meczowych przez ekspertów z Liverpool FC.
Czytaj też: Nvidia demokratyzuje sztuczną inteligencję. Cztery nowe modele rozumowania dostępne dla wszystkich
Czy to oznacza koniec ery “gwiazd” w piłce nożnej? Niektórzy eksperci sugerują, że integracja AI może przesunąć fokus z indywidualnych “gwiazd” na zespół jako całość. Jedno jest pewne – era big data i sztucznej inteligencji w sporcie dopiero się rozpoczyna.