كيف يقود تعلم الآلة نهضة البيانات في كرة القدم
تشهد "اللعبة الجميلة" تحولاً رقمياً هائلاً، حيث تتجاوز مجرد النتائج الرقمية البسيطة لتنتقل إلى مجال النمذجة التنبؤية المعقدة. وبقيادة رواد مثل البروفيسور جيسي ديفيس، يعمل تعلم الآلة المتقدم الآن على كشف الفروق التكتيكية الدقيقة التي كانت في السابق غير مرئية للعين المجردة.
ما وراء الأساسيات: قوة نماذج تجميع الأشجار (Tree Ensemble Models)
لعقود من الزمن، كانت كرة القدم تُعتبر رياضة صعبة للنمذجة الإحصائية بسبب سيولتها؛ فخلافاً لكرة السلة، لا تؤدي معظم التحركات في كرة القدم مباشرة إلى تسديدة أو هدف. ومع ذلك، نجح جيسي ديفيس ومختبر تحليل الرياضة التابع له في جامعة KU Leuven في كسر هذا الحاجز باستخدام تقنيات تعلم آلة متطورة.
من خلال استخدام نماذج تجميع الأشجار (tree ensemble models) — وهي مزيج قوي من أشجار قرار متعددة — تمكن فريق ديفيس من محاكاة وقياس المناورات التكتيكية المعقدة كمياً. وقد استخدمت إحدى الدراسات الرائدة مجموعة بيانات ضخمة تضم 1.4 مليون تمريرة و60,000 رمية تماس، بما في ذلك بيانات من كأس العالم 2022. قدم هذا البحث تبريراً رياضياً لحركة تبدو غير منطقية: ركل الكرة عمداً خارج الملعب من جهة الخصم. وكشفت النماذج أنه عندما تكون الكرة في الثلث الأوسط من الملعب، يمكن لهذا التكتيك أن يضع الفريق على بُعد 10 تحركات فقط من تسجيل هدف، وهي ميزة حاسمة في رياضة تتميز بهوامش تسجيل أهداف منخفضة.
قياس ما لا يمكن قياسه: الذكاء التكتيكي
يمتد تأثير هذا النهج القائم على البيانات إلى كل جانب من جوانب اتخاذ القرار في الأندية الاحترافية. وتعتمد فرق مثل نادي أندرلخت الملكي (Royal Sporting Club Anderlecht) الآن على هذه الأطر التحليلية لتقييم قوائم اللاعبين وتقدير كفاءة استراتيجيات لعب معينة.
لقد كان بحث المختبر فعالاً في إرساء "الأسس الفكرية" للتحليل الحديث لكرة القدم. وتشمل النتائج الرئيسية ما يلي:
- تحسين ركلات الجزاء: تشير البيانات إلى استراتيجية متفوقة إحصائياً تتمثل في التصويب نحو المنتصف.
- اختيار التسديدات: تحليل الاتجاه المتزايد للتسديدات بعيدة المدى لتحديد الاحتمالية الدقيقة للنجاح.
- قيمة الاستحواذ: تجاوز مجرد التحكم البسيط في الكرة لفهم كيفية مساهمة أنماط تمرير معينة في تقدم الكرة.
مستقبل الذكاء الرياضي المعياري
بينما تقوم العديد من الأندية المحترفة الآن ببناء فرق بيانات داخلية للحفاظ على ميزة تنافسية، فإن العمل الذي يتم إنجازه في KU Leuven يخدم منظومة الذكاء الاصطناعي الأوسع نطاقاً. ويؤكد ديفيس على أهمية جعل الأبحاث متاحة من خلال أدوات تحليل مفتوحة المصدر.
تتمثل الآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي الرياضي في توحيد معايير بيانات المباريات. ومن خلال تطوير طرق أفضل لتحليل لقطات المباريات الخام وتحويلها إلى بيانات مهيكلة، يهدف الباحثون إلى حل مشكلة "الضجيج" في كرة القدم — وهي الغالبية العظمى من الأفعال التي لا تؤدي مباشرة إلى تسجيل هدف. وسيتيح حل هذه المشكلة نمذجة أكثر دقة لتعقيد الرياضة وانسيابيتها وسرعتها، مما يحول كل مباراة إلى مجموعة بيانات ضخمة وقابلة للتنفيذ.
أهم النقاط المستخلصة
- النمذجة المتقدمة: يستخدم الباحثون نماذج تجميع الأشجار (tree ensemble models) على مجموعات بيانات تضم ملايين الأفعال للتحقق من صحة التكتيكات غير التقليدية، مثل رميات التماس المتعمدة.
- التحول الاستراتيجي: تنقل تحليلات البيانات كرة القدم من التدريب القائم على الحدس إلى اتخاذ القرارات الاحتمالية، مما يؤثر على كل شيء بدءاً من ركلات الجزاء وصولاً إلى التسديد من مسافات بعيدة.
- تأثير المصادر المفتوحة: بعيداً عن الأندية المحترفة، فإن السعي نحو توحيد بيانات المباريات وتوفير أدوات مفتوحة المصدر يضع الأساس للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي الرياضي.