Описание проекта

Bayes Technology – это аналитическая компания, работающая на рынке футбольной аналитики. Сейчас команда проекта работает над реализацией нашего первого продукта Bayes Coach, нацеленного на главных тренеров и тренеров-аналитиков профессиональных футбольных клубов. 

Аналитическая система Bayes Coach – это SaaS решение, которое представляет собой набор аналитических инструментов продвинутой футбольной аналитики на основе ИИ и конструктор отчетов, которые упрощают разбор прошедших матчей и позволяют более эффективно подготовиться к следующей игре.  

Клубы получают доступ к большим массивам данных из различных источников. Сегодня за один футбольный матч в среднем генерируется 150,000 единиц данных. Эти данные хранят ценные инсайты об игре собственной команды и команды соперника, но сами данные разнородны, неструктурированны и системно изолированны, хранясь в разных форматах и системах, которые не взаимодействуют друг с другом. Из-за этих характеристик данных, отсутствия нужных компетенций и технологической поддержки футбольные клубы не способны полностью реализовать потенциал имеющихся Больших Данных, вынуждая тренерский штаб фокусироваться сугубо на видео анализе. Сам видео анализ одной игры занимает у тренерского штаба от 3 до 5 часов. Из-за продолжительного времени, которое уходит на видео анализ, главный тренер вынужден принимать решения на основе отдельных моментов, не видя полной картины игры. 

Система Bayes Coach интегрирует доступные клубу данные и на базе алгоритмов искусственного интеллекта позволяет пользователю оценить и дать прогноз эффективности игроков, анализировать их взаимодействие, выявляя сильные и слабые стороны игры команды, а также определяет универсализм игроков. В рамках технологического ядра системы закладываются ключевые концепты анализа тактико-технических характеристик, машинного обучения и теории графов, основные принципы которых описаны в публикациях коллег из университета Пизы и Мюнхенского технического университета. Также учитываются публикации практических применений данных технологий от представителей футбольной индустрии, таких как Statsbomb и STATS Perform. 

Разработанные алгоритмы, позволяют выполнение следующих функций:

1. Прогноз спортивной формы игрока (результат формируется при алгоритмическом расчете статистических метрик). Прогноз отображает общее состояние игрока на основе полученных о нем данных. 
2. Расчет уникального коэффициента эффективности BT Index для сравнения игроков между собой.
3. Формирование отчета о сетевом взаимодействии внутри команды. Данный отчет отображает такие показатели, как: привлекательность для паса, наиболее популярные для паса игроки, сила взаимодействия между игроками. Данная информация поможет оценить сильные и слабые стороны команды и увидеть реальное внутреннее взаимодействие.
4. Формирование отчета о кластерной группировке игроков внутри команды. Кластерная группировка дает возможность выделить похожих между собой игроков в выбранном параметре, что позволит сравнить игроков как внутри команды, так и игроков из разных команд и лиг.
5. Отображение агрегированной информации об игроке на текущий момент. После аналитической обработки данных появится возможность отобразить самую важную и репрезентативную информацию.

Используя Bayes Coach, члены тренерского штаба могут более объективно оценивать командную игру и индивидуальный вклад игроков и экономить до 25 часов в неделю на просмотре видео матчей и отдельных эпизодов. При входе в систему пользователь может выбрать, как свой клуб, так и команду соперника для анализа. Далее, используя доступные аналитические инструменты, пользователь проводит детальный аналитический разбор матча и сохраняет результаты анализа в отчет. На основе сохраненных элементов пользователь составляет отчет, при необходимости добавляя личные комментарии.

Тем самым использование Bayes Coach позволит повысить эффективность команды за счет детального анализа каждого аспекта игры и помощи в принятии решений, как на футбольном поле, так и за его пределами. Улучшая игру, клуб становится более конкурентоспособным, что позволяет бороться за самые высокие места, что влечет за собой привлечение новых спонсоров, и увеличение призовых фондов. Также учитывая, что цифровизация футбола еще находится на ранней стадии, внедрение инновационных технологий в клубную деятельность, помогает клубу повысить узнаваемость своего бренда, как клуба-новатора.

Презентации

Bayes Technology Pitch Deck

Пульс