Hur använder man artificiell intelligens i professionell fotboll?

Visste du att ett lag kan förutsäga sina verkliga chanser att vinna en match? Med artificiell intelligens och all data den tillhandahåller och analyserar, är detta möjligt.
Hur använder man artificiell intelligens i professionell fotboll?

Senaste uppdateringen: 16 augusti, 2022

Teknik har funnits inom idrotten länge och varje dag hittar vi nya utvecklingar som fångar vår uppmärksamhet. En av dem är artificiell intelligens eller AI. Idag är artificiell intelligens ett verktyg som man använder allt mer och som har blivit nästan oumbärligt i professionell fotboll.

Det är dock en bra idé att först och främst definiera begreppet. AI är en typ av intelligens som demonstreras av maskiner och som produceras av processorer och mjukvara. En av dess nyare funktioner är att analysera enorma mängder data. På så sätt kan man identifiera trender och göra förutsägelser baserat på dem.

Med enklare ord kan vi säga att artificiell intelligens utövas av maskiner som gör samma sak som människor, men i stor skala och med mer precision och snabbhet. Istället för att ha flera personer som tittar på en match, registrerar maskinerna automatiskt vad som händer och bearbetar data.

Vissa företag som erbjuder den här typen av tjänster installerar till exempel kameror på arenor. På så sätt kan de föra sina egna register och samla in egna data från matcher och spel. Utifrån dessa bilder kan de extrahera miljontals datapunkter med hjälp av algoritmer. Denna information säljer de sedan till individuella idrottare eller klubbar. Detta kan ge dem en bredare bild av vad som händer på planen.

Gillar du den här artikeln? Du kanske också skulle tycka om att läsa den här: Fem idrotter som försvagar bäckenbotten hos kvinnor

Big data och användningen av artificiell intelligens för att analysera fotboll

Big data är namnet på den stora datamängd som kommer fram från sportmatcher genom användning av artificiell intelligens. I dagsläget har de lag som använder sig av denna analysmetod – det vill säga nästan alla de bästa internationella lagen – data om bland annat passningar, distanser, skott och tacklingar.

Detta har två huvudsakliga användningsområden vid första anblicken. Det första är att det gör det möjligt att analysera idrottarnas prestation i själva laget. Detta gör det möjligt att göra förändringar av deras träningspass och ge större relevans till en faktor framför andra.

Big data ger också möjlighet att lära sig mycket mer om spelarna i andra lag. Det är positivt både vid matchmöten och när klubbar köper och säljer spelare. När det är nödvändigt att hitta “den där speciella spelaren” som missar väldigt få passningar och har en viss typ av prestation i varje match.

Big data är inte något som man bara använder inom fotboll.
Big data är inte något som man bara använder inom fotboll. Det är en disciplin med fler och fler tillämpningar på arbetsplatser, inom reklam och även fritid.

Syftet är att reducera slumpfaktorn till ett minimum när man fattar viktiga beslut.

Artificiell intelligens och ny statistik

Förutom att ge oss mer data ger artificiell intelligens i fotboll bättre analyser. En demonstration av detta är skapandet av nya termer för att definiera variabler som man helt nyligen har börjat mäta, som förväntat antal mål (xG) och förväntat antal “assist”-passningar (xA).

Enligt den officiella hemsidan för Bundesligan, Tysklands professionella fotbollsliga, visar förväntade mål sannolikheten att en spelare gör ett mål med ett index från 0 till 1. Detta tar bland annat hänsyn till variabler som skottposition, avstånd till målet, målvaktens position, andra försvarares ingripande och spelarens målrekord.

En målchans med ett register på 0,5 xG bör resultera i ett mål 50 % av gångerna.

Samtidigt kan man också mäta förväntade assisterade passningar i farozoner som kan hamna i mål av spelaren som tar emot dem. Denna sista passning före målet kallar man en “assist”. Liksom förväntade mål mäter man dessa på en skala från 0 till 1, där maxvärdet (1) representerar en maximal sannolikhet att matchen slutar i mål.

För att illustrera detta tydligare; om en spelare passar till en lagkamrat som har ryggen mot mål och är markerad av motståndare, kommer xA att vara låg. Å andra sidan, om han eller hon assisterar en lagkamrat som är vänd mot målet och utan målvakt, kommer xA att vara högre, eftersom denna passning med stor sannolikhet kommer att sluta som en assist.

Vi tror att du kan vara intresserad av att läsa den har artikeln också:  Robert Lewandowskis träningskost håller honom på topp

Artificiell intelligens ger oöverträffad data för fotboll

Artificiell intelligens har revolutionerat fotboll och andra sporter de senaste åren. Tack vare detta verktyg är det som tidigare berodde på tränarens och dennas teams perspektiv nu perfekt utvärderat och mätt av datorer.

Några av dessa innovativa mätningar inkluderar inte bara fysisk effektivitet, utan också kognitiva prestationer hos en idrottare. Till exempel gör artificiell intelligens det möjligt att mäta riktigheten i beslutsfattandet och den stress en spelare upplever under en match.

Man har till och med utvecklat index som samlar all tillgänglig information, jämför den med ett annat lags och på så sätt etablerar vinnarmöjligheten för ett lag. Detta index kallas ETI (Technical Efficiency Index). Indexet är baserat på matematiska analyser för att ge ett mått på ett lags övergripande prestation ur en kollektiv taktisk synvinkel.

Artificiell intelligens ger oöverträffad data för fotboll

Ett ovärderligt verktyg i modern fotboll

Liksom alla innovativa element håller artificiell intelligens fortfarande på att utvecklas. Nya användningsområden studeras fortfarande för de nästan oändliga möjligheter denna teknologi ger. Samtidigt blir lagens tekniska personal alltmer vana vid dessa nya teknologier.

Helst borde det finnas en grupp specialister som bearbetar och sammanställer all information och lämnar över det viktigaste till tränarna. Det är trots allt ingen idé att ha all denna data om det inte finns någon som tolkar den.

Under tiden, eftersom detta är ett komplement och inte något som kommer att vinna mästerskap av sig själv, finns det några saker som fortfarande är avgörande. Arbete, planering och talang måste gå hand i hand med teknik för att man ska kunna nå de förväntade målen.


Samtliga citerade källor har granskats noggrant av vårt team för att säkerställa deras kvalitet, tillförlitlighet, aktualitet och giltighet. Bibliografin för denna artikel ansågs vara tillförlitlig och av akademisk eller vetenskaplig noggrannhet.



Denna text erbjuds endast i informativt syfte och ersätter inte konsultation med en professionell. Vid tveksamheter, rådfråga din specialist.