“AI in Sports: a key to future success?” – Arian Skoki | IT zajednica Rijeka
Autor: Deborah Brakus Kršul
🙍🏻♂️ VODITELJ:
RENE BRAKUS partner u 46ELKS, tvrtka koja nudi laku integraciju SMS, MMS i VOICE usluga. Strastven oko stvaranja preduvjeta za dijeljenje znanja i jačanja povezanosti unutar IT zajednice u Rijeci.
👦🏻 GOST:
ARIAN SKOKI – Doktorand Tehničkog Fakulteta Sveučilišta u Rijeci gdje provodi istraživanja u sferi sporta i strojnog učenja. Njegov dugogodišnji sport bio je karate koji sam trenirao 15 godina nakon čega se prebacio u kickboxing. Osim borilačkih vještina, obožava mali nogomet kao i odbojku na pijesku. Glazba je uvijek bila druga ljubav pa tako redovito zasvira klarinet u GDS Spinčići, a kad je prilika zasvira i sopile. U slobodno vrijeme voli popiti kavu, družiti se s ljudima i slušati podcaste.
Kao i uvijek, ako ste slučajno propustili live, razgovor možete pogledati na linku:
ZA KOJI PUT SE ARIAN ODLUČIO NAKON ZAVRŠETKA FAKULTETA ?
Nakon završetka Tehničkog Fakulteta Sveučilišta u Rijeci, smjera računarstvo Arian se odlučio okušati u IT industriji i odselio na godinu dana u Austriju gdje je bio vrlo zadovoljan poslom, uvjetima i znanjima koje se usvojio.
Shvatio je da ga interesira razvoj i primjena umjetne inteligencije čime se i krenuo baviti na petoj godini fakulteta te se odlučio vratiti u Rijeku.
Prihvatio je mjesto asistenta na Tehničkom Fakultetu Sveučilišta u Rijeci koje mu je omogućilo da se nastavi razvijati u željenom smjeru.
ZAŠTO SE ARIAN POČEO BAVITI PRIMJENOM UMJETNE INTELIGENCIJE U SPORTU ?
Pošto je i sam sportaš od malih nogu upoznat je s problemima, osuđivanjem, motivacijom i uspoređivanjem s drugima u sportu te ga je sve to motiviralo da se posveti razvoju tehnologija koje olakšavanju put jednog sportaša.
Smatra da se napredak sportaša mjeri subjektivno i da to nije zapravo realno stanje stvari te da se pomoću tehnologije može dobiti stvarno stanje sportaša.
Praćenjem sportaša i uspoređivanjem dobivenih rezultata se može dobiti objektivni rezultat treninga i tako poboljšati rezultate.
ŠTO JE UMJETNA INTELIGENCIJA ?
AI (artificial intelligence) ili UI (umjetna inteligencija) opisuje područje računalne znanosti koje se bavi razvojem inteligentnih alata (strojeva, aparata, aplikacija) koje reagiraju i uče kao ljudi. U ovo područje ulaze i pojmovi poput machine learning (strojno učenje) i IOT (internet of things).
Tehnološki dizajn AI sustava, između ostalog, uključuje razumijevanje i analizu jezika, govora, slike, prema čemu sustav uči kako reagirati, planirati ili rješavati određene zadatke.
Funkcije inteligentnoga sustava jesu:
•prikupljanje i obrada informacija
• interakcija s radnom okolinom
• komunikacija s čovjekom ili s drugim inteligentnim sustavima
•prikupljanje, zaključivanje, te planiranje.
Napredak tehnologije utjecao je na sve aspekte naših života
Tehnologija se zadnjih šezdesetak godina drastično promijenila i zavukla u gotovo svaki segment današnjeg života. Dan bez mobitela gotovo je nezamisliv, a bez struje i računala mnogi su pomalo i izgubljeni.
Činjenica jest da smo tek ušli u eru umjetne inteligencija i strojnog učenja, dvije grane koje bi mogle obilježiti idućih 20-ak godina tehnološkog razvoja — možda isto kao što je internet utjecao na život od 90-ih pa do danas.
Moderna tehnologija i umjetna inteligencija imaju veliki utjecaj na naš svakodnevni život pa tako i na sport.
U sportu možemo pratiti obilje kvantitativnih elemenata, te je zato idealan za upotrebu umjetne inteligencije.
Primjenu umjetne inteligencije u sportu možemo podijeliti u 4 kategorije:
• Istraživanje i akvizicija sportaša
• Treniranje i analiza performansi
• Održavanje zdravlja i kondicije sportaša
• Emitiranje i oglašavanje
KAKO SE PRIKUPLJAJU I ANALIZIRAJU PODACI I KOJI KLUBOVI IMAJU TE UREĐAJE?
Pošto je najlakše prikupljati podatke u nogometu fokusirali smo se na nogometaše koji nose odjevni predmet sličan prsluku. Riječ je o sustavu za monitoring treninga, modernoj aparaturi koja struci daje niz podataka o pretrčanim kilometrima svakog igrača, otkucajima srca i brzini trčanja.
Unazad par godina to je postao standardni dio opreme svakoga ozbiljnijeg kluba, dok ih u Hrvatskoj ima većina klubova kao Dinamo, Hajduk, Lokomotiva, Slaven Belupo, Istra 1961 i Rijeka.
GPS i GLONAS sustav praćenja putem satelita na tzv. grudnjaku glavni uređaj ili centralni kompjutor smješten je između kralježnice i vrata,uređaj u njemu bilježi pokrete igrača, sakupljajući tako različite parametre koji se detaljno analiziraju.
Primjerice, dobiju se podaci o:
• putanji kojom se igrač najčešće kreće
• koliko je brz
• mjere mu se otkucaji srca
• bilježi se trenutak kada mu ponestane snage ili gubi volju za trčanjem
• kako se igrači međusobno odnose prema taktičkim zadacima
• kako reagiraju na različite fizičke napore i izazove
• dvoboje s protivničkim igračima i tome slično.
Prikupljeni podatci mogu se obrađivati na sve moguće načine, ovisno o potrebi.
Naknadnim analizama stručni stožeri klubova mogu optimizirati treninge, planirati nove uloge za pojedine igrače, ukazivati im na slabosti koje su kod njih zabilježene i tome slično.
Za sada ne postoji nekakva baza podatka o igračima koju bi klubovi dijelili nego je svatko ima za svoje potrebe. A razlog leži između ostalog i u regulaciji zaštite podataka.
Moglo bi se reći da se pitanje zaštite podataka ističe pred svim drugim pitanjima kada raspravljamo o AI. Upotreba AI sustava zahtjeva svakodnevnu obradu podataka velikih razmjera. Naime, potrebna je velika količina podataka da bi složeni algoritmi AI-a mogli samostalno učiti i analizirati. Tu očekivano nastupaju izazovi usklađivanja s Općom uredbom o zaštiti podataka (GDPR).
AI obrađuje velike količine podataka te se ta obrada uglavnom vrši automatski, bez utjecaja čovjeka. Sam proces obrade niti nije neposredno dostupan čovjeku (odvija se „iza kulisa, u pozadini“).
BARCELONA KAO LIDER U INOVACIJAMA
Španjolska je u mnogim granama znanosti jednako napredna kao i Velika Britanija i brzo se prometnula u jednu od vodećih.
U Barceloni postoji Akademija koja se bavi prikupljanjem analiziranjem podataka sportaša i to već dugi niz godina te su lideru u svijetu u primjeni tehnologija u sportu.
Radi se o Barceloninom centru za inovacije („Barca Innovation Hub) koji je predstavljen danas u muzeju na Barceloninom stadionu. Smatra se kako će Barcelona ovim projektom postati „Silikonska dolina“ sporta.
Centar se sastoji od četiri glavna područja: sportske medicine, sportskog učinka, sportske tehnologije i društvenih znanosti.
Glavni cilj projekta je razvijanje sportske izvrsnosti i vodstva u sportu, premošćivanje limita u znanju sportu i dijeljenje znanja s budućim generacijama.
KOJE SU KORISTI OD PRIKUPLJANJA PODATAKA NOGOMETAŠA ?
Analizirajući sve podatke, AI bi mogla primijetiti neke taktičke obrasce kakvi mogu promaknuti i najboljim trenerima i pomoći ekipama na putu do pobjeda.
Tako se na temelju podataka o određenim ekipama i postavama, može se napraviti model koji će predvidjeti kako će se igrači ponašati u određenim situacijama.
Simulacija umjetne inteligencije može pokazati što bi se sve moglo dogoditi u takvim situacijama i kakva su kretanja igrača u slučaju da se lopta nađe na određenom dijelu terena.
Znanstvenici su proveli i različite druge modele – npr. koliko je određena akcija poput dodavanja ili propuštenog duela doprinijela zgoditku ili nekom drugom ishodu tijekom utakmice.
Na temelju podataka dobivenih takvim analizama, treneri bi mogli saznati kakav bi utjecaj na igru mogla imati nekakva taktička promjena koju naprave ili kako bi protivnici mogli igrati ako se njihov glavni igrač ozljedi.
Kako na temelju podataka predvidjeti hoće li doći do ozljede sportaša ?
Prema studiji provedenoj prije nekoliko godina u Nizozemskoj, ozljede u profesionalnom nogometu pretrpi 62,7 posto igrača.
Može li se ozljede zapravo predvidjeti? Znanost tvrdi kako je to moguće korištenjem umjetne inteligencije.
Autor je te teze i uz nju povezanog istraživanja Alessio Rossi, nekadašnji perspektivni nogometaš, a danas postdoktorand na Sveučilištu u Pisi gdje prikuplja i analizira nizove podataka kako bi pomogao nogometašima da izbjegnu ozljede
Podaci ključni za procjenu mogućnosti ozljeda su opterećenje, koliko često igrač trenira i koliko intenzivno.
Točno pogođena količina treniranja može sportaša odvesti i do medalje, ali preopterećenje može rezultirati ozljedom.
Uvijek se u obzir kod određivanja treninga uzimalo opće stanje sportaša ili nogometaša, no sada puno preciznije mogu proračunati kolika je mogućnost da se igrač ozljedi u sljedećoj utakmici, sljedećeg tjedna ili mjeseca.
Kako Arian gleda na razvoj AI u svakodnevnom životu ?
Smatra da gdje god postoji nekakvo prikupljanje podataka će se pojaviti umjetna inteligencija koja može poboljšati ili unaprijediti stvari. Općenito po njegovom mišljenju It industrija uvelike unapređuje naše društvo i olakšava svakodnevni život.
Sve se više automatiziraju uređaji u našim kućanstvima od klima uređaja, perilica i robotskih usisavača koji prikupljaju i šalju podatke svojim bazama što će u konačnici biti korisno u razvoju istih.
POSTOJE LI U RIJECI TVRTKE KOJE KORISTE I RAZVIJAJU AI ?
Nažalost Arian i Rene nisu upoznati s njima i poziva svih da se jave i priključe našoj zajednici i doprinesu svojom pričom.
Više o analizi podataka za NFL igrače i kako Njemačka već dijeli podatke igrača i prikuplja ih još od 2004. godine pogledajte u videu.
Hvala Vam što ste odvojili svoje vrijeme za nas i ako ste zainteresirani za suradnju ili nam se samo želite pridružiti javite nam se:
🔗IT ZAJEDNICA RIJEKA:
📲 +385996768133;
⌨ info@itzajednicarijeka.com;
