Исследователи из Италии разработали алгоритм машинного обучения, который, анализируя данные GPS и пульса, может предсказать, в какую минуту игры футболист начнет испытывать значительную усталость, приводящую к снижению физической активности. Средняя погрешность данного прогноза составляет 22,5 минуты. Наиболее значимым фактором, предсказывающим усталость, оказался некий индекс «z‑FA match». Математическая модель предсказывает состояние игрока при низкой усталости на 64,9 минуте матча, а при явной усталости – на 84,8 минуте.
Интуитивно кажется, что уставший до игры игрок будет заменен раньше. Однако, эти данные озадачивают: если футболист выходит на поле уже в плохом состоянии, его «край» наступает только к 84-й минуте, а тот, кто бодр, «умирает» уже к 65-й. Это кажется нелогичным.
Возникает парадоксальный вывод: чтобы дольше оставаться на поле, нужно приходить на игру с температурой и явными признаками недомогания? Конечно, нет! Модель лишь констатирует факт: «Ты достиг предела своих возможностей, дальше ухудшаться некуда, потому ты продержишься до конца игры».
Тренерам не стоит обольщаться: это не означает, что уставший игрок превращается в нового Месси. Это означает, что он просто не может продемонстрировать результат хуже, чем есть. Модель говорит, что уставший игрок «играет» 84 минуты. Это может расцениваться как надежность при выборе в стартовый состав. Однако, эти 84 минуты – это не проявление героизма, а долгая и изнурительная борьба. Игрок теряет скорость, перестает открываться, фактически просто присутствует на поле из-за нехватки сил даже на то, чтобы полностью выключиться. Это не выносливость Месси, а состояние «манной каши», когда футболист настолько обессилел, что уже не способен играть ниже определенного уровня.
При этом, мы отмечаем, что некоторые ведущие клубы, такие как «Ливерпуль» и «Манчестер Сити», уже используют системы мониторинга усталости, созданные на базе ИИ.
