Ученые из Корнеллского университета (США) сделали значительный шаг в области спортивной аналитики, адаптировав метод расчёта электронной структуры систем многих частиц, применяемый в квантовой физике и квантовой химии. Эта инновация открывает новые горизонты для анализа спортивных выступлений, позволяя более точно прогнозировать результаты матчей. В своей научной работе, опубликованной в журнале Scientific Reports, исследователи делятся своим подходом и его применением в анализе баскетбольных игр.
Новая модель для анализа игры
Основной целью исследования было определение вероятного количества очков, которые команды наберут в нападении, учитывая расположение десяти игроков на площадке и мяч. Ученые применили расширенную модель классической теории функционала плотности, что позволило им более глубоко проанализировать игровые ситуации. Этот подход стал возможен благодаря использованию технологий компьютерного зрения и машинного обучения, которые обеспечили сбор и анализ больших объемов данных.
Данные для исследования были собраны с начала сезона НБА-2022/2023 по 20 января 2023 года. Ученые исследовали поведение 50 самых результативных игроков, которые чаще всего выходили на площадку в течение четырех месяцев. В анализ также вошел особый пример — разыгрывающий «Голден Стэйт Уорриорз» Стефен Карри, чье влияние на игру стало ключевым объектом исследования.
Исследователи проанализировали позиции игроков и мяча за три секунды до броска. Используя модель DFFT (Discrete Fourier Transform), физики смогли предсказать, где вероятнее всего окажется каждый игрок, а также какой результат может быть достигнут в конкретной игровой ситуации. Это позволило создать детализированное представление о том, как расположение игроков влияет на вероятность успешного броска.
Например, исследование выявило, что игроки, находящиеся ближе к кольцу, имеют более высокую вероятность забросить мяч, если они обладают хорошими навыками броска. Однако эта вероятность значительно снижается, если вокруг них находятся защитники. Ученые отметили, что знание позиционирования защитников и их активности может существенно повысить шансы на успешный бросок.
Особой темой исследования стала так называемая «гравитация игрока». Это понятие описывает, как без мяча игрок привлекает защитников, создавая угрозу для соперников. Например, у Стефена Карри гравитация была особенно высока вблизи трехочковой линии, что делает его особенно опасным для защитников. В то же время вблизи кольца эта гравитация была немного ниже по сравнению с другими баскетболистами, что подчеркивает уникальность его стиля игры.
Применение технологий
Для достижения этих результатов ученые использовали технологии компьютерного зрения, которые позволили отслеживать движения игроков и мяча в реальном времени. Это дало возможность собрать обширные данные о каждой игре, включая скорость, угол броска, расстояние до кольца и многие другие параметры. Машинное обучение затем использовалось для обработки этих данных и выявления закономерностей, которые не всегда очевидны при простом наблюдении.
Кроме того, использование больших данных в спортивной аналитике позволяет тренерам и аналитикам принимать более обоснованные решения. Например, знание о том, какие игроки наиболее эффективны в определенных ситуациях, может помочь в формировании тактики на предстоящие матчи.
Будущее спортивной аналитики
Следующим шагом в исследовании станет изучение концепции «защитного IQ», которая включает в себя инстинкты спортсмена и его способность предугадывать игровые сценарии до их развития. Это направление откроет новые возможности для спортивной аналитики, позволяя превратить большие данные в стратегические преимущества на площадке.
Исследователи планируют разработать алгоритмы, которые смогут не только анализировать существующие данные, но и предсказывать действия соперников. Это может привести к созданию более сложных моделей, способных учитывать множество переменных и принимать во внимание не только статистику, но и психологические аспекты игры.
Исследование Корнеллского университета демонстрирует, как научные методы из одной области могут быть адаптированы для решения задач в совершенно другой. Квантовая физика и спортивная аналитика, казалось бы, далеки друг от друга, но на практике их объединение может привести к революционным изменениям в понимании и анализе игры.
С каждым новым исследованием мы приближаемся к более полному пониманию того, как данные могут быть использованы для достижения спортивного успеха. В будущем, благодаря таким исследованиям, спортивные команды смогут не только улучшить свою игру, но и оптимизировать подготовку игроков, что в конечном итоге приведет к большим достижениям на соревнованиях.
Таким образом, применение методов квантовой физики и теории функционала плотности в спортивной аналитике не только расширяет горизонты анализа игры, но и может значительно повлиять на подготовку команд и стратегию их игры. Спортивная аналитика способна становится мощным инструментом, способствующим успеху и повышающим конкурентоспособность команд на самых высоких уровнях.
