Искусственный интеллект уже не просто часть футбола; он проник в каждый аспект нашей жизни. Проще говоря, когда Вы ищете обувь в поисковых системах Интернета, Вы будете видеть рекламу обуви в своих социальных сетях в течение как минимум трех дней. ИИ создает решения, облегчающие жизнь, основываясь на предпочтениях пользователей. Сейчас Вы видите ИИ в прогнозировании погоды. Важнейшие методы обнаружения врагов в беспилотных летательных аппаратах защищают и совершенствуют себя с помощью таких технологий.
20 июля молодой команде Comparisonator исполнилось 4 года. Благодаря 48 месяцам кропотливой работы и чудесам программной инженерии команда совершила революцию в области футбольных трансферов, сведя к минимуму количество ошибок благодаря сочетанию машинного обучения и искусственного интеллекта.
Теперь игроков из любой лиги мира можно виртуально перевести в другую лигу с помощью операционной системы искусственного интеллекта платформы Comparisonator, созданной исключительно благодаря изобретательности Comparisonator. Платформа может перечислить, какие команды в целевой лиге наиболее подходят игроку, всего за одну секунду. Кроме того, когда Вы виртуально переводите игрока в любую команду, платформа мгновенно проводит сравнение с игроками целевой команды, представляя отчет одним щелчком мыши. Эта платформа, полностью разработанная инженерами Comparisonator, должна стать предвестником новой эры в глобальных футбольных трансферах.
Создатель и генеральный директор Comparisonator, Таркан Батгюн, на протяжении многих лет был преподавателем, работающим в международном футболе. Будучи преподавателем “Анализа спортивных результатов” в Школе физического воспитания и спорта Университета Халич, читая лекции в различных федерациях и конфедерациях, Батгюн обучал скаутов и аналитиков в этой отрасли. Во время работы директором по скаутингу в “Бурсаспоре” он вместе с Кристофом Даумом и его командой создал “Лабораторию скаутинга “Глаз крокодила””, которая получила награду “Концепция скаутинга года” в Лондоне. Благодаря этой инициативе в турецкий и мировой футбол пришли такие игроки, как Фернандао, Седрик Бакамбу, Энес Унал, Мехмет Зеки Челик, Озан Туфан, Окан Кочук и Мерт Хакан Яндаш.
Мы спросили его об истории этой революции и Comparisonator. Таркан Батгюн сказал:
“Во время моей работы в “Бурсаспоре” мы, возможно, разработали первую итерацию программы сравнения игроков и команд Comparisonator вместе с Кристофом Даумом и его помощником Руди Веркемпинком. Они внесли огромный вклад в мое личное развитие. В то время в нашей скаутской лаборатории, в которую входили болельщики “Бурсаспора”, мы создали программу подбора игроков по просьбе технической команды с промышленным инженером Сердаром Куручаем и скаутом Денизом Озлемом. Последующие годы прошли в размышлениях о том, как развить эту систему дальше. Пока судьба не познакомила меня с Фурканом Ягизом и Умутом Бараном Зорлу, которые тогда еще учились на подготовительном курсе в Университете Богазичи. Наша первая встреча с этими двумя молодыми умами датируется 2017 годом. Мы решили вместе основать компанию Comparisonator Inc. 20 июля 2020 года. Команда, в которую вошли моя мать Айсель Батгюн, Оркун Алев, Тарык Берк Гюрсель, Орхун Пурализаде, Дидем Дильмен, Тугай и Огужан Арслан, д-р. Эрен Унлю и Дехан Огетбил с самого начала объединили искусственный интеллект и технологии машинного обучения, превратившись в глобальную компанию, с которой сотрудничают более 100 футбольных команд, включая Rangers и FC Tokyo, такие известные компании по представлению интересов игроков, как Stellar, World in Motion и Proeleven, и такие международные медиагиганты, как Fox, Marca и Tutto Mercato.
Рассуждая о революции ИИ, необходимо учитывать, что сейчас мы живем в совершенно новом мире. Наша экспертиза – это футбол, и наша команда успешно создала значительный опыт собственными силами, что позволяет нам говорить о том, что мы развиваем возглавляемые нами технологии с необычайной скоростью. Конечно, это командная работа. Каждый специалист в команде стал экспертом в области ИИ, особенно за последние четыре года.
В глобальном контексте, где деньги имеют решающее значение, точность переводов крайне важна. Однако создание того, что мы называем искусственным интеллектом, – задача не из легких. Вам нужно с самого начала спланировать систему и предугадать ее ход, как человек, чтобы задать направление. Самой важной частью этого направления было выяснение того, как предотвратить миллионы долларов, потерянных из-за неправильных переводов. Именно поэтому в первый год работы мы начали с анализа всех мировых переводов по 371 параметру с помощью машинного обучения. С течением времени были определены уровни каждой лиги, команды, игрока и тренера. Затем были применены модели искусственного интеллекта для прогнозирования будущих трансферов. Представьте себе, что Вы каждую неделю получаете информацию из 317 мировых лиг, а все игроки выравниваются и сравниваются матч за матчем на основе их действий. Каждая неделя приносит новый уровень, каждый сезон – новых игроков. Планы игры меняются с приходом новых тренеров. Соответственно меняются и веса уровней. Человек не может этого сделать. Даже машина – это, по сути, запрограммированный компьютер. Но теперь мозг превратился в механизм, которым может руководить и управлять человек. Он может думать и давать рекомендации пользователю. Вскоре он даже сможет разговаривать с пользователями.
Как разработчики программного обеспечения Comparisonator, мы, возможно, возглавили революцию, управляя новым миром таким образом. Например, сейчас обсуждается трансфер Барыша Альпера Йылмаза в английскую Премьер-лигу. Мы виртуально перевели Барыша в Премьер-лигу с помощью “Виртуального трансфера”, поддерживаемого ИИ. Теперь система показывает нам все команды и их вингеров, за которые мог бы играть Барыш. Если мы предположим, что он перейдет в какую-либо команду, система сможет мгновенно сравнить его с вингерами в этой команде и представить отчет.
Как видно из прилагаемого примера, список команд, в которых Барыш Альпер Йылмаз может добиться успеха, выглядит следующим образом:
- Вест Хэм
- Манчестер Юнайтед
- Эвертон
- Кристал Пэлас
- Фулхэм
Когда мы виртуально переводим Барыша Альпера Йылмаза в “Ливерпуль”, мы видим, что ему придется выдержать жесткую конкуренцию с Мохамедом Салахом. Показатель пригодности ИИ Салаха составляет 385,05, а Барыша Альпера – 281,9. Игровая схема “Ливерпуля” обычно составляет 4-3-3, в то время как типичная игровая схема “Галатасарая” – 4-2-3-1. Это фактор, влияющий на вероятность ИИ игрока, и важное системное значение, которое следует учитывать”.
Посмотрите это на нашем аккаунте Comparisonator на YouTube: https: //youtu.be/CRFpRxBf3Fc?feature=shared
