В России создана ИИ-модель для оценки игры футболистов с учетом действий партнеров

ИИ-модель, позволяющая оценивать игру футболиста с учетом действий партнеров и соперников, создана специалистами Сбера. Разработка может быть полезна для тренеров и скаутов.

В пресс-службе банка отметили, что игрока сложно оценивать в отрыве от команды и соперника. Одни и те же показатели могут означать разное в зависимости от того, с кем и против кого человек выходит на поле. Задачей перед Сбером была поставлена дать тренерам, скаутам и аналитикам дополнительный инструмент, помогающий увидеть картину целиком.

Модель анализирует выступление футболиста в отдельном матче вместе с данными о других игроках на поле. Это позволяет учитывать контекст, в котором спортсмен показывает тот или иной результат, пишет ТАСС.

То есть, появляется возможность искать футболистов с похожими характеристиками, формировать списки потенциальных кандидатов для клуба, оценивать соответствие игрока определенной игровой схеме.

«Тестирование показало: анализ индивидуальных характеристик футболиста и его окружения на поле помогает модели давать более точную оценку», — уточнили в Сбере.

Ранее стало известно, что цены на последний домашний матч регулярного чемпионата НХЛ Александра Овечкина в составе «Вашингтон Кэпиталз» существенно увеличились.