სპორტი ტექნოლოგია

რევი ჩოგოვაძე: ნეირონული ქსელები, მათემატიკური მეთოდები და ფეხბურთის ანალიტიკა


მათემატიკური მეთოდებით შექმნილი ახალი რევოლუციური საფეხბურთო მეტრიკის საშუალებით შესაძლებელია გარკვეულწილად შეფასდეს საფეხბურთო გუნდი და მოთამაშე. საფეხბურთო მატჩის განმავლობაში შექმნილი და გაშვებული შანსების, ასევე თამაშის ხარისხის სტატისტიკურ
საზომს სულ უფრო მეტი სპორტული ანალიტიკოსი იყენებს, -ამის შესახებ თბილისის ტექნიკური უნივერსიტეტის ხელოვნური ინტელექტის დეპარტამენტის პროფესორი რევი ჩოგოვაძე „ინფო ფოსტალიონთან “ საუბრობს.

იგი განმარტავს, რომ პროექტი Expected goals -xG-ის მიზანია ნეირონული ქსელის გამოყენებით ბურთზე დარტყმის ხარისხის შეფასების ზუსტი მეთოდის შექმნა.

რევი ჩოგოვაძე: ბოლო წლებში ვხედავთ ინტელექტუალური სისტემების შთამბეჭდავ პროგრესს, ხელოვნური ინტელექტის მეთოდები ყველა სფეროში გამოიყენება – დაწყებული მეცნიერებით, ეკონომიკით და დამთავრებული ხელოვნებითა და სპორტით. გამოიყენება არამკაფიო პრაქტიკულ ამოცანებში, რომელთა გადაწყვეტის ალგორითმის შექმნა რთულია, ან შეუძლებელი.

ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენების ერთ-ერთი მაგალითია ნეირონული ქსელის მოდელი Expected goals (xG)-მოსალოდნელი გოლები (xG).

ეს არის ახალი რევოლუციური საფეხბურთო მეტრიკა, რომლის საშუალებითაც შეიძლება შეფასდეს საფეხბურთო გუნდი და მოთამაშე. ფეხბურთი განსხვავებით ხელბურთის, წყალბურთის და მით უმეტეს
კალათბურთისაგან დაბალი ანგარიშის (მცირეგოლიანი) თამაშია, ხოლო მატჩის ფინალური შედეგი (0-0, 1-0, 2-1 და სხვ.) არ იძლევა საფეხბურთო გუნდისა და ფეხბურთელების შეფასების მკაფიო სურათს. სწორედ ამიტომ, სულ უფრო მეტი სპორტული ანალიტიკოსი მიმართავს მოწინავე მათემატიკურ მოდელებს,
მაგალითად როგორიცაა პროექტი Expected goals -xG, რომელიც წარმოადგენს მატჩის განმავლობაში შექმნილი და გაშვებული შანსებისა და თამაშის ხარისხის სტატისტიკურ საზომს.

პროექტის მიზანია ნეირონული ქსელის გამოყენებით ბურთზე დარტყმის ხარისხის შეფასების ზუსტი მეთოდის შექმნა. Expected goals (xG) მოდელის შემთხვევაში, ნეირონული ქსელის გამოყენებით შემუშავებულია
პროგნოზირების ალგორითმები. ნეირონული ქსელის სწავლება ხდება მონაცემთა დიდი ბაზით (100,000 -ზე მეტი დარტყმა, თითოეული ათზე მეტი პარამეტრით). მოდელი Expected goals -xG ზომავს დარტყმის ხარისხს რამდენიმე ცვლადის საფუძველზე, როგორიცაა პასის (ასისტის, დახმარების) ტიპი, დარტყმის კუთხე და მიზნიდან დაშორება, იყო ეს თავური დარტყმა, ან იყო თუ არა ეს დარტყმა შეფასებული , როგორც დიდი შანსი. ფეხბურთელის ან გუნდის მოსალოდნელი გოლების შეჯამებამ შეიძლება მოგვცეს იმის პროგნოზი, თუ რამდენი გოლი უნდა გაიტანოს ფეხბურთელმა ან გუნდმა საშუალოდ შესრულებული დარტყმების გათვალისწინებით. მკვლევარებმა ნეირონული ქსელის სწავლება ჩაატარეს იმ სიტუაციების საფუძველზე, რამაც გოლები გამოიწვია. ნეირონული ქსელი გვაძლევს შეფასებას, თუ რამდენი რეალური შანსი ჰქონდა გუნდს მატჩის განმავლობაში.

თამაშის დროს შეიძლება გუნდმა კარში მრავალჯერ დაარტყას, მაგრამ თუ ყველა მათგანი დიდი მანძილიდან ან მახვილი კუთხიდან არის შესრულებული ან ძალიან სუსტია, მოკლედ, დაბალი ხარისხის დარტყმებია,
ისინი მიზანს ვერ მიაღწევენ. თუმცა მიუხედავად ამისა, ზოგიერთი ექსპერტი, რომელსაც თამაში არ უნახავს, იტყვის, რომ გუნდი დომინირებდა, შანსებს ქმნიდა და ა. შ.

დიდი მნიშვნელობა აქვს ამ შანსების ხარისხს და აქ ნეირონული ქსელი xG სასარგებლო ხდება.
ამ მაჩვენებლით თქვენ გესმით, რომ სუპერფეხბურთელი ლეო მესსი ქმნის გოლებს ისეთ პირობებში, როდესაც გატანა ძალიან რთულია, ან მეკარე ტერ შტეგენი იხსნის გუნდს, როდესაც გოლი გარადუვალი ჩანს.

ლუის სუარესი, რონალდუ, მბაპპე, მანე, ლევანდოვსკი, კეინი, აგუერო, და სხვები. მესსი მათთან ახლოსაც არ არის, შეხედეთ მარჯვენა ზედა კუთხეს და თვალსაჩინო გახდება – ის სხვა პლანეტაზეა !

მესსი რომ მსოფლიოს საუკეთესო ფეხბურთელია, სტატისტიკა ამტკიცებს. საფეხბურთო სტატისტიკის ცნობილმა კომპანიამ, SofaScore-მა 2018/19 წლების სეზონის მონაცემები შეაჯამა და გამოავლინა ფეხბურთელები, რომლებსაც არა მხოლოდ ყველაზე მეტი გოლი გააქვთ, არამედ ყველაზე მეტ საგოლე მომენტსაც ქმნიან. მონაცემები დათვლილია ევროპის წამყვან ხუთ ჩემპიონატში, ჩემპიონთა ლიგასა და ევროპის ლიგაზე. ქვემოთ მოცემულ სურათზე, ვერტიკალურ ზოლზე (მარცხნივ) ნაჩვენებია სეზონის განმავლობაში შექმნილი საგოლე მომენტების რაოდენობა, ხოლო ჰორიზონტალურ ზოლზე (ქვემოთ) კი გატანილი გოლების რაოდენობა.

ფეხბურთელები შექმნილი მომენტებისა და გატანილი გოლების რაოდენობების მიხედვით არიან განლაგებულნი.
ლეო მესსის სხვა ფეხბურთელებთან სიახლოვეში ძებნას ნუ დაიწყებთ. შეგიძლიათ პირდაპირ შეხედოთ მარჯვენა ზედა კუთხეს და სხვაობა მაშინვე თვალსაჩინო გახდება.

Expected goals -xG პროექტში განხილული ყველა ასპექტი იკრიბება, ანალიზდება და ჩვენ ვხედავთ ჩემპიონებს, რომლებსაც მაღალი დონის გამოცდილი მოთამაშეები ჰყავთ და ცოტა გაუმართლათ კიდეც, აგრეთვე ჩვენ ვხედავთ დამარცხებულ გუნდებს, რომლებსაც არანაკლებ კარგი ფეხბურთელები ჰყავთ,
მაგრამ საკმარისი იღბალი არ ჰქონდათ.

პროექტის მიზანიც ეს არის – ამ ციფრების გააზრება და წარმოდგენა, რათა დღევანდელ ფეხბურთში იღბლის როლი (თუ ტოტალიზატორის?) გამოავლინოს.
საიტზე understat.com. მოცემულია ევროპის საუკეთესო საფეხბურთო ლიგების დეტალური xG სტატისტიკა.

Facebook Comments