Sport gjennomgår nå en datarevolusjon med AI som coach

At datamaskiner assisterer Formel 1, er ingen hemmelighet. Det er minst 20 år siden vi skrev om det første gang. Men det er et hav av forskjell mellom det som var tilgjengelig for førerne den gangen og i dag. Nå er det nettskyen som har overtatt jobben til servere og arbeidsstasjoner som sto på banen. Det betyr at lagene kan «gønne på» med prosesseringskraft som knar tunge, velutviklede algoritmer i sanntid.

Systemet kan kna alle slags statistikkdata i et Formel 1-race. Det kan for eksempel fortelle føreren hvor mange sekunder som kan brukes på å bytte dekk ved et eventuelt pitstop – før den fordelen nye dekk gir, spises opp av ytelsen til de andre førerne.

Men det er ikke bare F1-førerne som får assistanse i skyen. Vi snakker med Luuk Figdor, som smykker seg med tittelen Principal Sports Technology Advisor i Amazon Web Services (AWS). Det betyr ikke at han er noen sportsmann, for det bedyrer han at han ikke er. Men et og annet om sport og teknologi, det kan rådgiveren.

Begynner med sensorene

– Vi ser at data spiller en stadig større rolle i de fleste idretter. Er det ikke snakk om en bil, men et menneske, trengs det også sensorer. Veldig mange bruker allerede en GPS-sensor som kan fortelle om posisjon og bevegelser. De kan være kombinert med pulssensor, akselerometre, gyroskoper og etter hvert andre måter å hente relevante data på. Slike kan sende posisjon og andre data 50 ganger i sekundet og gi et IT-system et godt bilde av toppytelse og belasting brukket ned på den enkelt muskel. Slike data kan brukes til å analysere ytelse og beregne hva som bør trenes, sier han.

Programvaren vil foreslå et treningsprogram som tar hensyn til alt dette. Det som er avgjørende, er bevegelsene og hvordan kroppen reagerer ned til den enkelte muskel.

Intens datastrøm

Figdor sier at slike systemer begynner å bli ganske utbredt i ulike idretter. Når det for eksempel brukes av tyske fotballag i Bundesliga, er det kun i en kort periode, mens kampen pågår, at datastrømmen er ganske intens. Det betyr også at kostnadene til å behandle data er kortvarig. Etter kampen skaleres systemet ned eller skrus av.

– Det at de store profflagene går foran, er med å gjøre dette billigere i framtiden. Om noen år tror jeg dette vil bli utbredt i amatørfotball også, sier han.

TV-vennlig

En annen side av systemet er hvordan det kan bedre opplevelsen for tilskuere og TV-seere.

– Vi jobber med TV-selskaper som benytter teknologien til å fremheve hva som skjer på skjermen i sanntid. Med posisjons- og bevegelsesdata fra alle utøverne får vi en helt annen oversikt enn noe menneske klarer å henge med på. Det kan vi bruke til å styre kameraer og opplevelser, i tillegg til at vi kan gjøre en analyse av hvordan konkurransen vil utvikle seg, sier han.

AWS jobber med både europeisk og amerikansk fotball for å lage publikumsvennlige applikasjoner og vise statistikk til seerne. De som vil følge mer i større detalj enn det TV-en presenterer, kan få en egen strøm av statistikk levert til en skjerm nummer to, som en mobil eller et nettbrett.

Individualisering

– Sammen med Bundesliga har vi spurt brukerne hvor mange klubber de følger, og i snitt var det fire. Avhengig av hvilke klubber de følger, kan vi gi dem individualisert informasjon basert på maskinlæring. Det har økt bruken med 70 prosent, sier Figdor.

Seerne kan følge kampen og se statistikk samtidig som de kan klikke seg inn på informasjon om de enkelte spillerne med høydepunkter, artikler og annen informasjon. Alt levert i sanntid.

Tung analyse

Analyser av selve fotballen og sjansen for at den skal gå i må, beregnes kontinuerlig. Det baseres på distanser og vinkler, hvordan forsvaret er stilt opp og selvfølgelig om det er en stjernespiller som har ballen. Det vil påvirke målsjansen i positiv retning.

– Det er rundt 20 ulike parametere som inngår i slike sanntidsberegninger av målsjansen, sier Figdor.

Han tror maskinlæring brukt på denne måten innvarsler fremtidens sportssendinger. Ikke minst fordi de kan bruke alle bevegelsesdataene fra de aktive til å sette opp og styre kameraene.

Har holdt på i fem år

Det er fem år siden Formel 1 og NFL, det vil si amerikansk fotball, begynte å jobbe sammen med AWS. Siden har tyske Bundesliga kommet til.

– Det vi er helt sikre på, er at sport gjennomgår en datarevolusjon. Vi er ikke alene om å jobbe med dette, men vi har nok lengst erfaring. Samarbeidet med sportsorganisasjonene har gitt oss veldig mye erfaring, og noen amatørgrener er allerede i gang. Om to til tre år kommer dette til å bli veldig mye mer utbredt. Da har de tunge aktørene tatt mye av utviklingskostnadene og feltet blir mye mer tilgjengelig for alle, sier han.

Han tror teknologien heller vil jevne ut sportsfeltet for alle enn å favorisere noen som bruker mye penger på dette. Alle utøverne vil bidra med data som kommer alle til gode.