ЛаЛига меняет опыт болельщиков с помощью искусственного интеллекта

Jul 07, 2023

Искусственный интеллект и машинное обучение привносят стратегии и опыт, основанные на данных, в высшую футбольную лигу Испании, которая создала технологическую дочернюю компанию, предлагающую платформы и услуги для индустрии спорта и развлечений.

ИТ играют ключевую роль в том, как в Испании играют и испытывают самый популярный в мире вид спорта. Ведущий футбольный дивизион страны, Ла Лига, использует искусственный интеллект и машинное обучение (МО), чтобы предоставить игрокам и тренерам новые идеи, а также изменить то, как болельщики наслаждаются игрой и понимают ее.

Преобразование, начавшееся в партнерстве с Microsoft в 2016 году, также позволит ЛаЛиге расширить свой бизнес, предлагая технологические платформы и услуги индустрии спорта и развлечений в целом.

«Благодаря нашему первому соглашению мы начали превращаться в технологическую, ориентированную на данные и облачную организацию», — говорит Ана Роза Виктория Бруно, менеджер по инновациям Ла Лиги, одной из ведущих футбольных лиг мира с мировой аудиторией более 2,8 миллиарда человек.

В основе трансформации Ла Лиги лежит платформа анализа данных под названием Mediacoach, которая использует инфраструктуру Azure для сбора, интерпретации и демонстрации информации примерно из 3,5 миллионов точек данных, собранных практически в реальном времени для каждого матча. Mediacoach превратился в центральное звено LaLiga Tech, дочерней компании, занимающейся комплексными технологиями, которая использует инновации LaLiga для предложения технологических платформ, услуг и консультаций для индустрии спорта и развлечений.

Информация, полученная от Mediacoach, предназначена для технического персонала – например, тренеров и врачей – но ЛаЛига также создала Beyond Stats, портал на базе Mediacoach, который упаковывает и представляет данные для СМИ и болельщиков через ряд доступных информационных панелей.

«Мы начали с предоставления этих данных техническому персоналу клубов, но решили, что настал момент предложить эту расширенную статистику болельщикам и средствам массовой информации», — говорит Бруно. «Мы выявили тенденцию, заключающуюся в том, что болельщики стремятся использовать эти данные и узнавать больше о соревнованиях».

LaLiga Tech опирается на искусственный интеллект и машинное обучение в ряде инициатив. Например, Ла Лига использует искусственный интеллект для привлечения и удержания болельщиков, рекомендуя контент и предоставляя дополнительную информацию об опыте болельщиков посредством анализа настроений. ЛаЛига также создала решение ML под названием Calendar Selector, чтобы максимизировать телеаудиторию и посещаемость стадиона при планировании матчей. Компания также разработала прогностические модели для выявления тенденций, составления прогнозов и моделирования результатов. Эти возможности взаимодействия с болельщиками, управления конкуренцией и расширенного анализа производительности являются частью предложений LaLiga Tech.

Во время матчей 16 камер оптического слежения, установленных на каждом стадионе лиги, в режиме реального времени фиксируют данные о положении игроков, положении судей и движении мяча, фиксируя 3,5 миллиона точек данных за матч.

«Благодаря такому огромному объему данных в месяц мы можем предлагать статистику и отчеты», — говорит Бруно. «Учитывая 112 000 отчетов в системе и 8 миллионов бит информации, это огромный объем информации для 42 клубов».

ИИ берет эти данные и объединяет их с историческими данными отслеживания примерно 2000 матчей, чтобы создать новую информацию, например, модель вероятности гола, одну из 21 новой статистики, которую он дебютировал в 2022 году.

Усовершенствованная модель вероятности гола, созданная междисциплинарной командой футбольных аналитиков, аналитиков бизнес-аналитики и командой аналитиков, использует ряд переменных, включая линию обзора игрока (с учетом позиций игроков соперника), расстояние между мяч и вратарь, расстояние между мячом и воротами, а также расстояние и угол до ближайшего защитника, чтобы измерить вероятность реализации данного голевого момента. В расчете также учитывается показатель эффективности игрока, основанный на таких переменных, как соотношение голов игрока за матч и за бросок.

«Одна из проблем заключается в том, что для того, чтобы превратить эти необработанные данные в знания, нам нужны не только специалисты по данным, но и футбольные аналитики, эксперты по UX и тренеры», — говорит Бруно.