L’intelligenza artificiale non è più solo una parte del calcio, ma si è infiltrata in ogni aspetto della nostra vita. In poche parole, quando cerca delle scarpe sui motori di ricerca di Internet, vedrà pubblicità di scarpe sui suoi social media per almeno tre giorni. L’AI produce soluzioni che migliorano la vita, in base alle preferenze degli utenti. Ora si vede l’AI nelle previsioni del tempo. I più importanti metodi di rilevamento dei nemici dei veicoli aerei senza pilota si proteggono e si potenziano con queste tecnologie.
Il 20 luglio, il giovane team di Comparisonator ha festeggiato il 4° anniversario. Con 48 mesi di lavoro meticoloso e una meraviglia di ingegneria del software, il team ha rivoluzionato i trasferimenti di calcio riducendo al minimo i tassi di errore grazie alla combinazione di apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Ora i giocatori di qualsiasi campionato del mondo possono essere trasferiti virtualmente in un altro campionato utilizzando il sistema operativo AI della piattaforma Comparisonator, costruito interamente con l’ingegno di Comparisonator. La piattaforma può elencare le squadre del campionato di destinazione più adatte al giocatore in un solo secondo. Inoltre, quando trasferisce virtualmente un giocatore a qualsiasi squadra, fornisce un confronto istantaneo con i giocatori della squadra di destinazione, presentando un rapporto con un solo clic. Questa piattaforma, sviluppata interamente all’interno dell’azienda dagli ingegneri software di Comparisonator, è destinata a inaugurare una nuova era nei trasferimenti globali di calcio.
Il creatore e CEO di Comparisonator, Tarkan Batgün, è stato per anni un insegnante coinvolto nel calcio internazionale. Come docente di “Analisi delle prestazioni” presso la Scuola di Educazione Fisica e Sport dell’Università di Haliç, ha tenuto lezioni in varie federazioni e confederazioni; Batgün ha formato scout e analisti del settore. Durante il suo mandato come direttore dello scouting al Bursaspor, insieme a Christophe Daum e al suo team, ha creato il “Laboratorio di scouting Eye of the Crocodile”, che ha vinto il premio “Scouting Concept of the Year” a Londra. Questa iniziativa ha portato giocatori come Fernandao, Cedric Bakambu, Enes Ünal, Mehmet Zeki Çelik, Ozan Tufan, Okan Koçuk e Mert Hakan Yandaş nel calcio turco e mondiale.
Gli abbiamo chiesto la storia di questa rivoluzione e di Comparisonator. Tarkan Batgün ha detto:
“Durante il mio periodo al Bursaspor, abbiamo forse sviluppato la prima iterazione del software di comparazione dei giocatori e delle squadre Comparisonator con Christophe Daum e il suo assistente Rudi Verkempinck. Hanno contribuito molto alla mia crescita personale. A quel tempo, nel nostro laboratorio di scouting che comprendeva i tifosi del Bursaspor, abbiamo costruito un programma di selezione dei giocatori su richiesta del team tecnico, con l’ingegnere industriale Serdar Kuruçay e lo scout Deniz Özlem. Gli anni successivi sono stati spesi a riflettere su come sviluppare ulteriormente questo sistema. Finché il destino non mi ha fatto conoscere Furkan Yağız e Umut Baran Zorlu, che stavano ancora frequentando il loro anno di preparazione all’Università Boğaziçi. Il nostro primo incontro con queste due giovani menti risale al 2017. Abbiamo deciso di fondare insieme Comparisonator Inc. il 20 luglio 2020. Il team, che comprende mia madre Aysel Batgün, Orkun Alev, Tarık Berk Gürsel, Orhun Pouralizadeh, Didem Dilmen, Tugay e Oğuzhan Arslan, il Dott. Eren Ünlü e Dehan Ögetbil, ha combinato fin dall’inizio l’intelligenza artificiale con le tecnologie di apprendimento automatico, trasformandosi in un’azienda globale con oltre 100 squadre di calcio, tra cui Rangers e FC Tokyo, famose società di rappresentanza di giocatori come Stellar, World in Motion e Proeleven, e giganti dei media internazionali come Fox, Marca e Tutto Mercato.
Quando si parla di rivoluzione dell’AI, bisogna considerare che stiamo vivendo in un mondo completamente nuovo. La nostra competenza è il calcio, e il nostro team ha creato con successo esperienze significative con le nostre forze, permettendoci di dire che stiamo sviluppando le tecnologie che guidiamo a una velocità straordinaria. Naturalmente, si tratta di un lavoro di squadra. Ogni esperto del team è diventato un esperto di AI, soprattutto negli ultimi quattro anni.
In un contesto globale in cui il denaro è fondamentale, l’accuratezza dei trasferimenti è imperativa. Tuttavia, creare ciò che chiamiamo AI non è un compito facile. È necessario pianificare il sistema fin dall’inizio e prevedere il percorso come un essere umano per stabilire la direzione. La parte più importante di questa direzione è stata capire come prevenire i milioni di dollari persi a causa di trasferimenti sbagliati. Ecco perché abbiamo iniziato ad analizzare tutti i trasferimenti mondiali con 371 parametri nel nostro primo anno, utilizzando l’apprendimento automatico. Nel corso degli anni, sono stati determinati i livelli di ogni campionato, squadra, giocatore e allenatore. Successivamente, sono stati applicati modelli di AI per prevedere i trasferimenti futuri. Immagini di ricevere informazioni da 317 campionati mondiali ogni settimana, con tutti i giocatori livellati e confrontati partita per partita in base alle loro azioni. Ogni settimana porta un nuovo livello, ogni stagione nuovi giocatori. I piani di gioco cambiano con i nuovi allenatori. I pesi dei livelli cambiano di conseguenza. Gli esseri umani non possono fare questo. Anche una macchina è essenzialmente un computer programmato. Ma ora il cervello si trova in un meccanismo che può essere diretto e controllato dagli esseri umani. Può pensare e dare raccomandazioni all’utente. Presto sarà persino in grado di conversare con gli utenti.
Come sviluppatori di software Comparisonator, abbiamo forse guidato una rivoluzione orientando il nuovo mondo in questo modo. Ad esempio, si sta discutendo del trasferimento di Barış Alper Yılmaz alla Premier League inglese. Abbiamo trasferito virtualmente Barış alla Premier League utilizzando il “Trasferimento Virtuale” supportato dall’AI. Il sistema ci mostra ora tutte le squadre e le loro ali per cui Barış potrebbe giocare. Se ipotizziamo che vada in una qualsiasi squadra, il sistema può confrontarlo istantaneamente con le ali di quella squadra e presentare un rapporto.
Come si vede nell’esempio allegato, l’elenco delle squadre in cui Barış Alper Yılmaz può avere successo è il seguente:
- West Ham
- Manchester United
- Everton
- Palazzo di Cristallo
- Fulham
Se trasferiamo virtualmente Barış Alper Yılmaz al Liverpool, vediamo che dovrebbe competere ferocemente con Mohamed Salah. Il punteggio di idoneità AI di Salah è di 385,05, mentre quello di Barış Alper è di 281,9. Il piano di gioco del Liverpool è solitamente il 4-3-3, mentre il piano di gioco tipico del Galatasaray è il 4-2-3-1. Questo è un fattore che influisce sulla probabilità di AI del giocatore e un valore di sistema importante da considerare”.
Guardi questo sul nostro account YouTube di Comparisonator: https: //youtu.be/CRFpRxBf3Fc?feature=shared
