Не только ИИ: на митапе Яндекс Спорттеха представили тренды футбольной аналитики

Технологии компьютерного зрения, применение искусственного интеллекта в анализе матчей и новые форматы использования данных — главные темы митапа Яндекс Спорттеха и VSporte. 6 сентября в Москве собрались представители клубов, лиг и компаний, чтобы обсудить перспективы индустрии футбольной аналитики.

Hi-Tech Mail

О деловой программе

В рамках деловой программы митапа эксперты из спортивной индустрии обсудили, как меняются подходы к работе с данными в российском футболе, какие решения уже внедряются на практике и какие вызовы стоят перед индустрией на ближайшие годы. Спикерами стали:

• Сергей Бархударьян — директор по развитию спорта в Яндексе;
• Артем Просветов — старший ML разработчик группы компьютерного зрения Яндекс Спорттеха;
• Антон Авдонин — менеджер по продуктовому маркетингу — Data Platform, Yandex Cloud;
• Максим Дюков — директор по спортивной аналитике и науке ФК «Динамо» Москва;
• Максим Кронфельд — руководитель научных и аналитических проектов ФК «Спартак».

Актуальные способы применения спортивных данных: мнение экспертов

Директор по развитию спорта в Яндексе, Сергей Бархударьян, заявил, что футбольная статистика сегодня может быть использована не только для решения задач спортивной аналитики, но и как основа для создания новых развлекательных форматов для болельщиков. По его словам, речь идёт о мультипликации хайлайтов игровых моментов, форматах с интеграцией фитнес-данных игроков и других решениях, основанных на цифровом контенте. Он также подчеркнул, что Яндекс Спорттех открывает доступ к спортивным данным для вещателей, клубов, лиг и рекламодателей, позволяя использовать их в различных форматах — от трансляций до персонализированного маркетинга. По мнению эксперта, спортивная статистика становится источником новых возможностей для рекламного инвентаря и монетизации прав.

Старший ML-разработчик группы компьютерного зрения Яндекс Спорттеха, Артём Просветов, отметил, что тестирование системы трекинга является неотъемлемой частью продукта и основой доверия индустрии. Он пояснил, что в Яндекс Спорттехе полевые испытания проводятся на постоянной основе, что позволяет обеспечить целостность данных и прозрачность аналитики. Просветов сообщил, что платформа подтвердила достижение точности уровня FIFA Quality при использовании всего двух камер, что стало возможным благодаря AI-алгоритмам, не уступающим многокамерным и LPS-системам. По его словам, постоянное стремление к повышению точности закладывает основу для новых технологических сценариев и продуктов.

Менеджер по продуктовому маркетингу Data Platform в Yandex Cloud, Антон Авдонин, рассказал, что платформа данных может объединять разрозненные сведения спортивной организации — о спортсменах, болельщиках, билетах и продажах — и превращать их в основу для принятия быстрых и обоснованных решений. Он отметил, что сценарии использования облачных решений, успешно зарекомендовавшие себя в финтехе, ритейле и других отраслях, находят применение и в спортивной индустрии. Это позволяет клубам и лигам решать задачи анализа, автоматизации процессов и развития коммерческой деятельности. Также Авдонин подчеркнул, что единая облачная архитектура и масштабируемые сервисы открывают доступ к современной аналитике, персонализированному маркетингу и эффективному цифровому управлению.

Директор по спортивной аналитике и науке ФК «Динамо» Москва, Максим Дюков, отметил, что инструменты машинного обучения позволяют клубам комплексно оценивать действия футболистов, учитывая контекст игры и влияние отдельных эпизодов на конечный результат матча. Он подчеркнул, что модели на основе генеративного ИИ могут стать незаменимыми в условиях работы с большими массивами данных, предоставляя аналитикам и управленцам ценные инсайты. По его словам, несмотря на сложность интеграции LLM-агентов, уже сегодня доступны базовые решения и большой объём статистических данных, которые можно использовать при правильно выстроенных внутренних целях и последовательном подходе к цифровой трансформации.

Руководитель научных и аналитических проектов ФК «Спартак», Максим Кронфельд, заявил, что снижение травматизма в профессиональном футболе возможно только при комплексной работе с данными, включающей несколько ключевых направлений. В их числе — объединение различных источников информации о физиологических, психологических и других параметрах футболистов, повышение точности прогностических моделей, внедрение инструментов для сбора и анализа больших данных, а также применение технологий AI и ML. Он подчеркнул, что эффективная профилактика требует как построения алгоритмов, так и выстраивания процессов на всех этапах. По словам эксперта, механизмы сокращения травматизма включают в себя идентификацию предикторов, создание профилей риска и персонализацию тренировочных программ, основанную на мониторинге показателей в реальном времени и своевременной корректировке нагрузок.

Поделиться