인공지능은 더 이상 축구에만 국한된 것이 아니라 우리 삶의 모든 측면에 침투해 있습니다. 인터넷 검색 엔진에서 신발을 검색하면 최소 3일 동안 소셜 미디어에 신발 광고가 표시됩니다. AI는 사용자 선호도에 따라 생활에 도움이 되는 솔루션을 제공합니다. 이제 일기 예보에서도 AI를 볼 수 있습니다. 무인 항공기의 가장 중요한 적 탐지 방법도 이러한 기술을 통해 스스로를 보호하고 강화합니다.
지난 7월 20일을 기점으로 젊은 비교 분석가 팀이 창립 4주년을 맞이했습니다. 48개월 동안의 세심한 노력과 놀라운 소프트웨어 엔지니어링 기술을 바탕으로 머신러닝과 인공지능의 결합을 통해 오류율을 최소화함으로써 축구 이적에 혁신을 일으켰습니다.
이제 전 세계 모든 리그의 선수는 비교사이트의 독창성으로 구축된 비교사이트 플랫폼의 AI 운영 체제를 사용하여 가상으로 다른 리그로 이적할 수 있습니다. 플랫폼은 단 1초 만에 대상 리그에서 해당 선수에게 가장 적합한 팀을 나열할 수 있습니다. 또한 선수를 가상으로 어느 팀으로든 이적시키면 대상 팀의 선수와 즉시 비교하여 클릭 한 번으로 보고서를 제공합니다. Comparisonator 소프트웨어 엔지니어들이 자체 개발한 이 플랫폼은 전 세계 축구 이적의 새로운 시대를 열 것입니다.
Comparisonator의 창시자이자 CEO인 타르칸 바트귄은 수년간 국제 축구와 관련된 교사로 활동해 왔습니다. 할리스 대학교 체육 및 스포츠 학부의 ‘경기력 분석’ 강사로 다양한 연맹과 연맹에서 강의했으며, 업계에서 스카우터와 분석가를 양성했습니다. 부르사스포르에서 스카우트 디렉터로 재직하는 동안 그는 크리스토프 다음 및 그의 팀과 함께 런던에서 ‘올해의 스카우트 컨셉상’을 수상한 ‘악어의 눈 스카우트 연구소’를 만들었습니다. 이 이니셔티브를 통해 페르난다오, 세드릭 바캄부, 에네스 우날, 메흐멧 제키첼릭, 오잔 투판, 오칸 코수크, 메르트 하칸 얀다스 같은 선수들이 터키와 세계 축구계에 이름을 알렸습니다.
그에게 이 혁명과 비교기에 대한 이야기를 들어보았습니다. 타르칸 바트귄이 말했습니다:
“부르사스포르에서 근무하는 동안 크리스토프 다음, 그리고 그의 조수 루디 베르켐핀크와 함께 선수 및 팀 비교 소프트웨어의 첫 번째 버전을 개발했던 것 같습니다. 그들은 제 개인적인 발전에 크게 기여했습니다. 당시 부르사스포르 팬들이 포함된 스카우트 연구소에서 기술팀의 요청에 따라 산업 엔지니어 세르다르 쿠루사이와 스카우트 데니즈 외즐렘과 함께 선수 선발 프로그램을 만들었습니다. 이후 몇 년 동안 이 시스템을 어떻게 더 발전시킬지 고민했습니다. 그러던 중 운명처럼 보가지치 대학교에서 예비 졸업반이었던 푸르칸 야지즈와 우무트 바란 조를 만나게 되었습니다. 이 두 젊은 인재와의 첫 만남은 2017년으로 거슬러 올라갑니다. 우리는 2020년 7월 20일에 함께 Comparisonator를 설립하기로 결정했습니다. 저희 어머니 아이셀 바트귄, 오르쿤 알레브, 타릭 버크 구르셀, 오르훈 푸랄리자데, 디뎀 딜멘, 투가이, 오우잔 아르슬란 박사를 포함한 팀원들. 에렌 운뤼, 데한 외게트빌은 처음부터 인공지능과 머신러닝 기술을 결합하여 레인저스, FC 도쿄 등 100개 이상의 축구팀, 스텔라, 월드 인 모션, 프로일레븐 등 유명 선수 에이전트 회사, 폭스, 마르카, 투토 메르카토 같은 세계적인 미디어 대기업을 고객사로 둔 글로벌 기업으로 성장했습니다.
AI 혁명을 논할 때 우리는 지금 완전히 새로운 세상에 살고 있다는 점을 고려해야 합니다. 우리의 전문 분야는 축구이며, 우리 팀은 우리만의 힘으로 중요한 경험을 성공적으로 만들어냈고, 이를 통해 우리가 선도하는 기술을 놀라운 속도로 발전시키고 있다고 말할 수 있습니다. 물론 이는 모두 팀의 노력 덕분입니다. 특히 지난 4년 동안 팀의 모든 전문가가 AI 전문가가 되었습니다.
돈이 중요한 글로벌 환경에서는 송금의 정확성이 필수적입니다. 하지만 AI라고 부르는 것을 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 처음부터 시스템을 계획하고 인간으로서 방향을 설정하기 위해 과정을 예측해야 합니다. 이 방향 설정에서 가장 중요한 부분은 잘못된 이체로 인해 수백만 달러의 손실을 방지하는 방법을 찾는 것이었습니다. 그래서 첫해에 머신러닝을 사용하여 371개의 파라미터로 전 세계 모든 이체를 분석하는 것부터 시작했습니다. 수년에 걸쳐 모든 리그, 팀, 선수, 코치의 수준을 파악했습니다. 그 후 AI 모델을 적용하여 향후 이적을 예측했습니다. 매주 317개 세계 리그의 정보를 받아 모든 선수의 레벨을 매기고, 선수의 행동에 따라 경기별로 비교한다고 상상해 보세요. 매주 새로운 레벨과 매 시즌 새로운 선수가 등장합니다. 새로운 코치에 따라 게임 계획도 달라집니다. 그에 따라 레벨 가중치도 달라집니다. 인간은 이런 일을 할 수 없습니다. 기계도 본질적으로 프로그래밍된 컴퓨터입니다. 하지만 이제 뇌는 인간이 지시하고 제어할 수 있는 메커니즘에 있습니다. 뇌는 생각하고 사용자에게 추천을 제공할 수 있습니다. 곧 사용자와 대화할 수도 있게 될 것입니다.
비교사이트 소프트웨어 개발자로서 우리는 어쩌면 이런 방식으로 새로운 세상을 이끌며 혁명을 주도하고 있는지도 모릅니다. 예를 들어, 바리스 알퍼 일마즈의 영국 프리미어리그 이적이 논의되고 있습니다. 저희는 AI가 지원하는 “가상 이적”을 사용하여 바리스를 프리미어리그로 가상 이적시켰습니다. 이제 시스템은 바리쉬가 뛸 수 있는 모든 팀과 그 팀의 윙어들을 보여줍니다. 바리쉬가 어느 팀으로 이적한다고 가정하면 해당 팀의 윙어와 바리쉬를 즉시 비교하여 보고서를 제시할 수 있습니다.
첨부된 예시에서 볼 수 있듯이 바리스 알퍼 일마즈가 성공할 수 있는 팀 목록은 다음과 같습니다:
- 웨스트햄
- 맨체스터 유나이티드
- 에버턴
- 크리스탈 팰리스
- 풀럼
바리스 알퍼 일마즈를 가상으로 리버풀로 이적시킬 경우 모하메드 살라와 치열한 경쟁을 벌여야 한다는 것을 알 수 있습니다. 살라의 AI 적합도 점수는 385.05점인 반면 바리스 알퍼의 점수는 281.9점입니다. 리버풀의 게임 플랜은 보통 4-3-3인 반면 갈라타사라이의 일반적인 게임 플랜은 4-2-3-1입니다. 이는 플레이어의 AI 확률에 영향을 미치는 요소이자 고려해야 할 중요한 시스템 값입니다.”
비교기 유튜브 계정에서 확인하세요: https://youtu.be/CRFpRxBf3Fc?feature=shared
