Uczenie maszynowe odkrywa sekrety ruchu ludzkiego ciała i zmienia profesjonalny sport. #TuesdAI

Na zdjęciu powyżej: Aaron Gordon, napastnik Orlando Magic z NBA, pracujący pod okiem założyciela P3, Marcusa Elliotta.

To kolejny pracowity dzień w laboratorium Peak Performance Project (P3) w Santa Barbara w Kalifornii. Dwunastu najbardziej obiecujących i specjalnie wyselekcjonowanych koszykarzy na świecie to wciąż niezbadane pole i wiązane z nimi nadzieje.

Dane zdobywane w pocie czoła

Podczas gdy dźwięki hip-hopu wypełniają przestrzeń laboratorium, koszykarze trenują, nie dotykając nawet piłki do koszykówki – skaczą od lewej do prawej, przeskakują skrzynię o wysokości prawie jednego metra czy odbijają piłki lekarskie o ścianę. Sportowcy oprócz wylanego potu wytwarzają także dane. Każdy skok, podniesienie czy sprint są monitorowane przez kamery, przekazujące informacje do chmury. Rejestrują one każdy ruch sportowców.

Dwunastka koszykarzy liczy na owocną karierę w NBA. Abstrahując od przewidywań firmy P3, wielu analityków sportowych jest równie pewnych, którzy spośród obiecujących graczy zostaną wybrani w drafcie NBA, a następnie staną się legendą, cennym wyborem czy wartościowym wzmocnieniem na ławce rezerwowych.

Jednak według tysięcy danych biomechanicznych, przechwyconych przez specjalne kamery laboratoryjne, wiele z tych prognoz się nie sprawdzi. Niektórzy zawodnicy po kilku przeciętnych sezonach przejdą na emeryturę, część z nich dozna kontuzji, które zaprzepaszczą ich marzenia o wielkiej karierze, natomiast niektórzy słabiej oceniani oszołomią ekspertów, wystrzelając z formą i osiągną sławę w lidze NBA.

Tajemnice sportowego ciała

To nic nowego dla doktora Markusa Elliota, założyciela P3, absolwenta Harvardu, który zna te dane i wierzy, że są one przyszłością koszykówki.

„Doskonale znamy i rozumiemy motywację tych sportowców. Wiemy, jak będą się prezentować w NBA już zanim postawią stopę na parkietach NBA” – mówi Elliott.

„Wszyscy zawodnicy wybierani w drafcie NBA – z uwzględnieniem Ziona Williamsona czy R.J. Barretta z Uniwersytetu Duke’a – przyjeżdżają do nas w wieku 16 lub 17 lat. Dzięki naszym danym możemy stworzyć modele ryzyka kontuzji czy modele wydajności, a także pomóc im w planowaniu rozwoju swojej kariery” – dodaje Elliott. „Nikt oprócz nas nie posiada tak szczegółowych danych biomechanicznych. Są one efektem wielu lat naszej ciężkiej pracy”.

„Testujemy zawodników, robiąc im pomiary. Nie interesuje nas jednak to, jak wysoko skaczą, ani jak szybko przyspieszają” – komentuje Elliott. „Przedmiotem naszych badań jest natomiast mechanika skoku, przyspieszenia czy zwalniania tempa. Analiza tych czynników pomaga nam odkrywać tajemnice ludzkiego ruchu” – dodaje Elliott.

Pracując bezpośrednio z graczami, ich agentami czy też rodzinami, P3 ocenił uczestników ostatnich sześciu draftów NBA, gromadząc bazę danych ponad 600 byłych i obecnych sportowców najsłynniejszej ligi koszykarskiej na świecie.

Wśród klientów P3 znajdują się gwiazdy NBA, takie jak Luka Doncić czy Zach LaVine, a także zawodnicy lig NFL, MLS, światowej piłki nożnej, lekkoatletyki oraz wielu innych dyscyplin.

Wielu z zawodników NBA co roku wraca na konsultacje do P3. Jednym z przykładów może być Josh Richardson, rzucający obrońca Philadelphia 76ers, który chce sprawdzić, jakie zmiany zachodzą w jego organizmie. Koszykarze chcą zweryfikować, czy ich wzorce ruchu zyskały asymetrie, które mogą powodować kontuzje. Chcą również potwierdzić sprawność układu fizycznego, wykorzystywanego przy skakaniu, lądowaniu, starcie i zatrzymywaniu się. Czynności, które napędzają ich grę na boisku.

„P3 jest w stanie pomóc określić mi, w których partiach mojego ciała mogę być narażony na kontuzję, a także pola, w których mogę się poprawić fizycznie. Wiedza, że wykonywany przeze mnie trening jest specyficzny i dokładnie dostosowany do moich potrzeb jest dla mnie bardzo istotna” – mówi Richardson.

Partnerstwo z ZF i specjalne oprogramowanie

W celu szczegółowego zbierania danych P3 wyposażył swoje laboratorium w specjalny system kamer wyprodukowany przez Simi Reality Motion Systems GmbH, niemiecką firmę z grupy ZF, będącą partnerem Microsoftu.

Oprogramowanie do przechwytywania ruchu firmy Simi zdejmuje ze sportowców potrzebę zakładania czujników podczas gry lub treningu. Od 2017 roku Simi współpracuje z siedmioma klubami baseballowymi MLS, wdrażając na ich stadionach systemy szybkich kamer, co pozwala im śledzić każdy ruch na boisku.

Oprogramowanie Simi digitalizuje kąty ułożenia ramion przez miotaczy i związane z nimi ruchy ciała, przekraczające 42 różne wspólne punkty styczne, co ma związek z około 24 tys. oddawanymi przez zespół rzutami w sezonie. Daje to setki miliardów punktów danych, które są przesyłane i przetwarzane w Microsoft Azure, umożliwiając zespołom tworzenie dogłębnych analiz biomechanicznych dla graczy, mówi Pascal Russ, dyrektor generalny Simi.

Podczas gdy Russ przewiduje, że ta technologia w końcu przekształci baseball, takie kluczowe zmiany już zachodzą w NBA, dzięki ocenom graczy dokonywanym przez P3, twierdzi Benedikt Jocham, dyrektor operacyjny Simi w USA.

„Dostarczamy oprogramowanie, które umożliwia pomiar ruchu i analizę, na przykład, ile nacisku i siły osoba nakłada na różne części ciała” – mówi Jocham. „P3 dodaje jedynie magiczny składnik… mający jedna znaczenie dla sportowców”.

Uczenie maszynowe i platforma Azure pomagają sportowcom

Ruchy graczy po zarejestrowaniu ich przez kamery laboratorium P3 są następnie ładowane do platformy Azure, gdzie algorytmy uczenia maszynowego ujawniają, w jaki sposób układ fizyczny danego zawodnika jest najbardziej powiązany z innymi graczami NBA, którzy byli podobnie oceniani. Algorytm następnie umieszcza takiego gracza w danym zbiorze ze względu na to, jakie są przewidywania dotyczące potencjału.

Dane są pomocne również w przybliżaniu rzeczy niewidocznych na pierwszy rzut oka. Zdarza się, że koszykarzom brakuje odpowiedniego wzrostu, zdolności wysokiego skakania czy też szybkości, a mimo to robią karierę, kompensując niedostatki fizyczne „intuicją”, „inteligencją” czy „zaangażowaniem”.

„W ten sposób ludzie określiliby np. Jamesa Hardena, czyli najbardziej wartościowego gracza NBA w sezonie 2017-18, jako kogoś, kto właśnie ma bardzo wysoki poziom IQ do gry w koszykówkę”, mówi Elliott. „Być może, ale Harden ma też lepiej rozwiniętą umiejętność zwalniania i zatrzymywania się niż ktokolwiek inny, kogo kiedykolwiek ocenialiśmy w NBA”.

„Tworzy to przewagę konkurencyjną” i dodaje, że „za tymi zaletami kryje się fizyka newtonowska”.

Wnioski wyciągane przez P3 pomagają sportowcom unikać urazów. Zmiana niekorzystnych wzorców ruchowych na podstawie analizowanych danych pozwala na zastosowanie nowych metod treningowych. Może to być również wdrożone wśród zawodników uprawiających sport amatorsko.

„Siła uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja Microsoftu pomogą nam poznać tajniki w sposób, który do tej pory nie istniał. Już powoli to robimy, jednak to dopiero początek tego, co po wdrożeniu stanie się rewolucją na tym polu” – przekonuje Elliott.