Technologia zamiast skautów. Jak sztuczna inteligencja śledzi każdy ruch hokeistów?

Sezon zasadniczy NHL wchodzi w decydującą fazę. Wkrótce rozpoczną się play-offy – rozgrywki w formie pucharowej, które wyłonią tegorocznego mistrza najlepszej hokejowej ligi świata.

Tylko elitarne drużyny z górnej części tabeli powalczą o Puchar Stanleya, przyznawany za czempionat NHL. Pozostałe będą śledzić rozgrywki w telewizji, myśląc jednocześnie o drafcie, który odbędzie się pod koniec czerwca.

W drafcie zespoły wybierają młodych zawodników, którzy chcą rozpocząć występy w NHL. Kolejność wyboru zależy od wyników danego zespołu w poprzednim sezonie – im słabsze, tym wcześniejszy wybór i większa szansa na pozyskanie prawdziwego talentu.

W przeszłości nieraz zdarzało się, że jeden trafiony wybór w drafcie całkowicie odmieniał losy klubu. Czasem wystarczy jeden wyjątkowy talent – jak David Pastrňák czy Aleksandr Owieczkin – by poprawić grę drużyny, przyciągnąć do niej innych dobrych zawodników, a także kibiców i sponsorów.

Czasem wystarczy jeden wyjątkowy talent – jak David Pastrňák czy Aleksandr Owieczkin – by poprawić grę drużyny, przyciągnąć do niej innych dobrych zawodników, a także kibiców i sponsorów.

Stawka jest więc ogromna, dlatego nie ma miejsca na przypadek. Kluby NHL obserwują utalentowanych hokeistów z całego świata, często już od 13. roku życia. Chcą mieć pewność, że poznają ich od podszewki i wybiorą w drafcie dokładnie tego, który jest najlepszy albo ma największe szanse, by wpasować się do składu.

Przeczytaj: Rozmowa z trenerem Jeremy’ego Sochana. Jaki jest klucz do sukcesu polskiego zawodnika?

Nowe oblicze skautingu 

Kiedyś analizę gry i zachowania młodych hokeistów w NHL powierzano profesjonalnym skautom oraz tzw. trenerom od rozwoju. Skaut przygotowywał listę zdolnych zawodników z całego świata, a trener od rozwoju odwiedzał ich, oglądał mecze i dawał porady. Ten system miał wyraźne ograniczenia:

• był niezwykle czasochłonny, ponieważ wymagał podróży między krajami i kontynentami. W efekcie trener od rozwoju średnio obserwował danego zawodnika tylko cztery razy w roku. To mocno ograniczało próbę badawczą,

• był oparty głównie na subiektywnej ocenie. Jeden lub dwóch specjalistów jechało na „wycieczkę”, by obejrzeć hokeistę. Rozmawiali ze sobą, czasem spojrzeli na siebie, innym razem na lód. Potem spisywali raport i spotykali się z zawodnikiem, by dać mu poradę prosto z serca – co powinien robić lepiej, a co gorzej.

Skauci i trenerzy od rozwoju byli królami w swojej profesji. Podróżowali, oglądali hokej i dawali wskazówki. Od ich intuicji i ostatecznej decyzji zależało, czy dany zawodnik spełni marzenie i dostanie szansę gry w NHL. Mieli przez to kolosalny wpływ na to, czy drużyna dokona trafnego wyboru w drafcie. Byli dosłownie panami losu największych klubów hokejowych.

Analiza danych i wskaźników pokazała, że wiele przekonań skautów dotyczących konkretnych zawodników nie miało pokrycia w rzeczywistości.

Nic więc dziwnego, że dość mocno buntowali się, gdy pojawiła się technologia. Pierwszy komputerowy system do skautingu – RinkNet – pojawił się w NHL w latach 90. XX wieku. Był bazą danych ze statystykami i wskaźnikami dla każdego zawodnika. Mimo to eksperci starej daty nie chcieli z niego korzystać.

Tłumaczyli wtedy, że nie umieją pisać na klawiaturze. Ich sprzeciw jednak nie miał znaczenia, bo wkrótce pojawiły się kolejne systemy, które nie tylko rzuciły nowe światło na grę hokeistów, ale także obnażyły ograniczoną wartość przeczucia i intuicji. Analiza danych i wskaźników pokazała, że wiele przekonań skautów dotyczących konkretnych zawodników nie miało pokrycia w rzeczywistości.

Przeczytaj: Treningi przed sezonem, które generują miliony dolarów. Genialna inwencja amerykańskich biznesmenów

Technologia nie gryzie 

Dziś niemal żaden skaut nie opiera się już wyłącznie na przeczuciach, lecz korzysta z niezwykle zaawansowanych systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Spośród 32 zespołów występujących w NHL tylko jeden nie używa programu Sportlogiq, który analizuje zachowanie i tendencje młodych hokeistów na lodowiskach całego świata. Każdy zespół korzysta również z InStat – bazy danych zawierającej specjalistyczne wskaźniki efektywności zawodników.

Człowiek nadal odgrywa w tym procesie istotną rolę. Rozmawia z zawodnikami, skupia się na ich osobowości, analizuje charakter oraz dobre i złe nawyki. Ustawia kamery i skanery na trybunach, umieszcza mikroczipy w krążkach i kaskach, a następnie kalibruje systemy sztucznej inteligencji tak, aby ich analizy jak najwierniej odzwierciedlały to, co dzieje się na lodzie. Gotowe analizy są później weryfikowane przez skautów.

Najważniejszym narzędziem jest program Sportlogiq. To on – dzięki kamerom, skanerom i mikroczipom – „ogląda” mecze na całym świecie, rejestruje wszystkie zdarzenia i przygotowuje raporty. Działa według wytycznych przekazanych przez zespoły, dlatego potrafi skupić się nawet na najdrobniejszych detalach. Nie interesują go wyłącznie gole i asysty, lecz także to, jak szybko zawodnik wraca do obrony, jak ustawia się względem przeciwnika, jakie podejmuje decyzje w różnych fazach meczu. Łącznie, z jednego spotkania, na temat jednego zawodnika gromadzonych jest aż 4 tys. danych.

Technologia wyższego poziomu

Każda z informacji – czy to zdarzenie z meczu, czy obserwacja wygenerowana przez program – trafia do dalszej analizy. Skaut zwraca uwagę na wszystkie wyniki i wyciąga z nich wnioski. Nie musi oglądać całego meczu, lecz tylko wybrane fragmenty – program wskazuje bowiem dokładnie, w której minucie wydarzyło się coś związanego z obserwowanym hokeistą. Dzięki temu skauci oglądają nie tylko więcej meczów – około 10 rocznie dla każdego śledzonego zawodnika – ale robią to z dużo większą precyzją.

Zespoły rzadko wyciągają daleko idące wnioski na podstawie danych z pojedynczego meczu. Zazwyczaj przeglądają je pobieżnie, a głęboką analizę przeprowadzają dopiero po zakończeniu sezonu. Wtedy, dysponując dużą próbą badawczą, można dostrzec wyraźne tendencje w grze zawodnika – zobaczyć, co robi dobrze, a co regularnie wymaga poprawy. Na tej podstawie można przekazać mu konkretne informacje zwrotne i zachęcić do pracy nad wybranymi aspektami.

Dlatego właśnie kluby NHL śledzą młodych, utalentowanych hokeistów już od bardzo wczesnego wieku. Mogą im w okresie dorastania wskazać, nad czym warto pracować, by zbliżyć się do poziomu NHL – zanim będzie za późno. Co ważne, mają dostęp do coraz większej liczby danych. Im jest ich więcej, tym łatwiej dostrzec długoterminowe trendy i określić potencjał zawodnika. Obserwując, czy gracz robi postępy i w jakim tempie, można ocenić, czy będzie gotowy na grę w NHL – i kiedy może nastąpić jego debiut.

Wóz albo przewóz 

Wspomniany program Sportlogiq oraz sposób jego wykorzystania mogą wydawać się rewolucyjne. Tymczasem to technologia, którą posiada niemal każdy zespół NHL. Kto wykorzysta ją lepiej? Dla słabszych drużyn z mniejszych miast to pytanie niemal egzystencjalne. Nie mają argumentów, by przyciągać gwiazdy z innych klubów poprzez transfery, więc ich jedyną szansą na odwrócenie losów jest trafiony wybór potencjalnej gwiazdy w drafcie.

Hokej jest jednak na tyle specyficzną grą, że mimo technologicznego zaawansowania nie istnieje jeden jasny sposób na wykorzystanie wszystkich danych dostarczanych przez Sportlogiq. Liczba zmiennych wpływających na zachowanie zawodników w konkretnej sytuacji na lodzie jest ogromna.

Tego typu zmiennych są setki – a programy wykorzystywane dziś przez NHL analizują je w ciągu kilku sekund.

Dawniej skaut, widząc powtarzające się gole z jednej strony, stwierdziłby po prostu, że bramkarz ma tendencję do przepuszczania strzałów z lewej. Kazałby mu na to uważać i zasugerował dodatkowy trening.

Dlatego dziś w hokeju nikt już nie odrzuca technologii. A właściwie prawie nikt – bo wciąż istnieje jeden zespół, który nie korzysta ze Sportlogiq. Ciekawe który?

Główne wnioski

1. Technologia zastępuje intuicję. Współczesne kluby NHL coraz rzadziej polegają na przeczuciach skautów, a coraz częściej korzystają z zaawansowanych systemów opartych na sztucznej inteligencji i analizie danych. Technologia umożliwia dokładniejszą i bardziej obiektywną ocenę zawodników, co ma kluczowe znaczenie przy podejmowaniu decyzji związanych z draftem i budową zespołu.
2. Skauting nowej generacji. Dzięki narzędziom takim jak Sportlogiq i InStat, skauci mogą analizować znacznie większe ilości danych niż kiedykolwiek wcześniej. Mają dostęp do konkretnych fragmentów meczów powiązanych z obserwowanym zawodnikiem, co pozwala im na precyzyjniejszą ocenę jego umiejętności i tendencji. To zwiększa trafność wyborów w drafcie i ułatwia rozwój młodych talentów.
3. Strategiczne znaczenie danych. Dla słabszych zespołów NHL, które nie mają możliwości pozyskiwania gwiazd poprzez transfery, technologia staje się kluczowym narzędziem zmiany losów klubu. Wykorzystanie danych do identyfikacji przyszłych gwiazd w drafcie może być ich jedyną szansą na sukces w lidze.