წარმოიდგინეთ მატჩის დასაწყისი, სადაც ფეხბურთელი ბურთს მიზანმიმართულად მოედნის გარეთ აგზავნის. ჩვეულებრივი გულშემატკივრისთვის ეს გაუგებარია, თუმცა ჯესი დევისისთვის ეს გოლის გატანის წინაპირობაა. დევისი KU Leuven-ის უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორი და სპორტული ანალიტიკის ლაბორატორიის ხელმძღვანელია.

ბელგიური ლაბორატორია უკვე ათ წელზე მეტია, რაც სპორტში მონაცემთა ანალიზის ავანგარდში დგას. მიუხედავად იმისა, რომ მათი მოდელები გამოიყენება კალათბურთსა და ფრენბურთში, ყველაზე დიდი გავლენა მათმა კვლევებმა სწორედ ფეხბურთზე მოახდინა.

დევისის გუნდმა შექმნა მონაცემთა ბაზა, რომელიც 1.4 მილიონ პასს და 60 000 აუტს მოიცავს. მათ დაამტკიცეს, რომ მოწინააღმდეგის ნახევარზე ბურთის აუტში გაგდება გუნდს საშუალებას აძლევს, მოკლე პერიოდში საგოლე სიტუაცია შექმნას. ეს ტაქტიკა უკვე გამოიყენება მსოფლიოს წამყვან ჩემპიონატებში.

ფეხბურთი, თავისი სირთულითა და მოძრაობის დინამიკით, ტრადიციულად რთულად ექვემდებარებოდა სტატისტიკურ ანალიზს. ბეისბოლისგან განსხვავებით, აქ ცოტაა ისეთი მოქმედება, რომელიც პირდაპირ გოლამდე მიდის. თუმცა, მანქანური სწავლების ალგორითმებმა ეს სურათი შეცვალა.

დღეს დევისის ლაბორატორია ეხმარება ისეთ კლუბებს, როგორებიცაა „კლუბ ბრიუგე“ და სხვადასხვა ქვეყნის ეროვნული ნაკრებები. ანალიტიკოსები აერთიანებენ მოედნის მოვლენების მონაცემებს (event data) მოთამაშეთა მოძრაობის ტრაექტორიებთან (tracking data), რაც საშუალებას იძლევა, ზუსტად შეფასდეს ფეხბურთელის ეფექტიანობა.

მიუხედავად მიღწევებისა, ფეხბურთში მონაცემთა შეგროვება კვლავ რთულ პროცესად რჩება. მატჩების ხელით ანალიზი საათობით გრძელდება. დევისი და მისი კოლეგები ახლა მუშაობენ „ტრანსფორმერების“ არქიტექტურაზე, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს საშუალებას მისცემს, ავტომატურად ამოიცნოს და დააფიქსიროს ტაქტიკური სვლები.

საბოლოო ჯამში, ლაბორატორიის მიზანია, არა მხოლოდ თეორიული კვლევა, არამედ პრაქტიკული ინსტრუმენტების შექმნა, რომლებიც ღია წვდომით არის ხელმისაწვდომი. ეს აადვილებს პროფესიონალების ყოველდღიურ მუშაობას და ზრდის ფეხბურთის ტაქტიკურ ხარისხს.