KI inntar fotballen

Twelve jobber med dataanalyse og KI innenfor fotballen, og har oppdrag for blant andre Hammarby og IFK Göteborg i Allsvenskan, i tillegg til flere andre klubber i Europa – deriblant klubber i Premier League. De jobber også med flere landslag. Selskapet har nå 15 ansatte, med en visjon om å bli størst innen KI i fotballen.
  – Akkurat nå lager vi en «TwelveGPT-bot», som kan skriver rapporter om fotballspillere. Målgruppa er klubber over hele verden, forteller David Sumpter i Intervjuet med I&K.

Data blir til tekst

Data blir til tekst ved hjelp av KI i basisversjonen av «TwelveGPT-bot». Sumpter forklarer at steg én i prosessen er at det genereres grafikk med bakgrunn i spillerdata og statistikk som Twelve har tilgjengelig. Deretter skapes en KI-generert tekst basert på de samme dataene. 
  – Det som er veldig spennende, er at KI kan formulere en mer leservennlig og interessant tekst enn det vi får ut bare av dataene, sier Sumpter.

Men det ligger mer bak enn som så, for å få dette til, forklarer den svenske professoren videre. GPT-en må få hjelp for at tekstene ikke skal bli både langdryge og intetsigende. Derfor jobber tre såkalte «prompt-engineers» med å skrive om de automatisk genererte tekstene. For hver posisjon på banen utarbeider de mange eksempler på hvordan teksten kan se ut. På den måten lærer maskinene seg hvordan de skal oversette teksten til en mer interessant fotballtekst.

Twelve jobber for øvrig akkurat nå med å utvikle en egen «scouting-app» til hjelp for speidere og scouter i deres arbeid.

KI som assistenttrener?

I en artikkel i The Guardian for snart halvannet år siden spådde styreleder i Grimsby Town, Jason Stockwood, at trenere om få år kan ha KI som sin viktigste assistenttrener.
  – Det interessante spørsmålet er hvordan KI kan øke innsikten og skape fordeler for lag i spillet. Mange klubber har allerede store forsker- og analysemiljøer som jobber med prestasjonsutvikling og -forbedring på alt fra rekruttering til trening, kosthold og kampanalyse. Bruken av KI i fotballen vil sannsynligvis være en strengt bevoktet hemmelighet, men er allerede utvilsomt en del av suksesshistoriene til Tony Bloom og Matthew Bentham, de visjonære eierne i henholdsvis Brighton og Brentford, skrev Stockwood.
  Begge har hatt en vellykket strategi når det gjelder å finne undervurderte og «underprisede» spillere på markedet gjennom smarte måter å nyttiggjøre seg data på, blant annet ved hjelp av maskinlæring.

– Før kamper bruker lag videoanalyse til å vurdere sterke og svake sider hos motstanderen. Men dette har sine iboende svakheter og avhenger blant av analytikerens innsikt og erfaring. KI kan anbefale de optimale treningene før en kamp for å avsløre de taktiske og fysiske svakhetene hos en motstander, skrev Stockwood videre.
  Han fastslår at alle historiske data fra kamper i framtida kan bli brukt til å anbefale måter å spille på i kamper. På samme måte kan det bli mulig å bruke live data fra kampene til å anbefale endringer av strategien underveis.
  – Hypotesene for hvordan dette kan utnyttes er endeløse, skriver Stockwood og nevner eksempler som at data kan vise at en høyreback er sliten og har mistet farten etter 73 minutter – og at det derfor kan være smart for motstanderne å sette inn en frisk og rask venstreving. Eller, enda mer ekstremt: Data kan vise at et lag mister konsentrasjonen om lyden fra tribunen er over 90 decibel – hvordan finne måter for å øke lydnivået og oppnå en fordel av det?

Liverpool-prosjekt

Stockwood skriver også at Liverpool har innledet et samarbeid med Google-eide Deepmind for å se på hvordan kombinere data, statistisk læring og spillteori for å hjelpe laget til å oppdage mønstre i dataene de samler inn, ikke minst til bruk i øyeblikket – under kamper.
  Ett element i dette samarbeidet har vært et eget prosjekt knyttet til cornere.
  – Det finnes forskning og så finnes det praksis. Her har man sett på noen cornervarianter og analysert hvilke som fungerer best. Men resultatene fra det er knapt noe Jürgen Klopp har benyttet seg av under kampene. Derimot kan det sikkert være et bra verktøy som grunnlag for diskusjon for de som har ansvaret for de faste situasjonene i klubben, sier David Sumpter.

Åpent spill

Cornere – som i dette eksempelet – og dødballer generelt, er ofte det forskere og analytikere først tar tak i. Det er enklere å kontrollere enn åpent spill, som er mer dynamisk og komplekst.
  Men det er nettopp åpent spill David Sumpter og Twelve har rettet blikket mot. For eksempel: Hvordan opptrer man best etter å ha mistet ballen? Hvor er det rom? Hvordan spiller man seg ut av press? Alt dette er det mulig å måle.
  – Det finnes alltid usikkerheter i modeller, men spillernes individuelle kvaliteter påvirker ikke så mye i disse situasjonene. Mister laget ballen så handler det kanskje om et par sekunder, og på den tida rekker spillerne uansett ikke å komme opp i toppfart. Da er det mer akselerasjon som er interessant, men forskjellene mellom individene får ikke så stor betydning der heller. Vi er mer opptatt av hvor bra formasjonene er for å håndtere balltapet. Man kan si at vi ser på problemet fra en geometrisk innfallsvinkel, sier Sumpter til I&K.

England er ledende

Sumpter tror KI i fotballen vil bli stort. Interessen er voksende, og mange har allerede kommet langt. 
  – England er i verdensklasse innen dataanalyse i fotball. En av mine dataforskere er ansatt i Det engelske fotballforbundet (The FA), så vi har ganske god innsikt i hvordan de jobber. De analyserer virkelig alt på et veldig dypt nivå. Alt fra selektering av spillere til motstanderanalyse og risikovurderinger i eget spill for å nevne noen eksempler. De siste 15 åra har de dessuten store mengder av data som dokumentasjon på spillere fra ti år og oppover i et prosjekt de kaller «Pathway». Det ser vi knapt i noen andre land, men så har de også om lag to hundre ansatte rundt sine seniorlandslag, forteller David Sumpter. 

Bare for de få store og rike?

Så dukker det naturligvis opp et annet og relevant spørsmål i denne sammenhengen. Vil KI bidra til å øke forskjellene mellom de beste og nest beste i toppfotballen enda mer?
  KI og bruken av teknologien er langt fra gratis, og slett ikke noe alle klubber har penger og muligheter til å investere i. 
  Samtidig kan de største og rikeste klubbene gå «all in» og satse nær sagt hvor mye som helst på dette – særlig hvis de ser det gir dem uvurderlige fortrinn.

Kilder: Idrott & Kunskap, The Guardian