Клоппа и Салаха в "Ливерпуль" привел физик. Как работает в футболе искусственный интеллект
Дмитрий ГИРИН
Рассказываем о цифровой революции, позволившей найти звезд для лидера английского чемпионата, создать суперкоманду в Дортмунде и выбрать новый клуб для Мемфиса Депая.
Искусственный интеллект оказывает все большее влияние на футбол. Это касается и медицины с физиологией, и тренировочного процесса, и скаутинга, и даже анализа игры прямо по ее ходу.
Действительно, то, что можно обозначить общим термином big data или «большие данные», переживает сейчас настоящий бум в футболе, постепенно меняя практически все аспекты игры. Более того, они меняют и наше восприятие – такие понятия, как, например, xG или процент точных передач у того или иного игрока стали привычными для журналистов и болельщиков. Компании вроде Instat, WyScout или Opta переживают самый настоящий расцвет. А скорость, с которой все случилось, поражает.
Ниже – рассказ о том, как развивались некоторые аспекты цифровой революции.
Начало
По словам основателя Opta Эйдена Куни, еще во второй половине 2000-х никто в медиа не хотел связываться со статистикой. «Когда я делал презентацию для Daily Mirror, меня обвинили в «американизации» спорта. Вроде как мы хотим создать что-то типа расписания автобусов. Так что нашей главной задачей стало скрыть, что мы представляем статистику. Мы хотели визуализировать данные и представлять их в виде историй», – вспоминал он.
Впрочем, именно медиа в определенной степени повлияли на то, что изучение больших объемов данных и математические модели становятся в футболе все более обыденным делом. Незадолго до ЧМ-2002 политический обозреватель The Times Дэниэл Финкельштейн услышал по радио, как доктор Хенри Стотт рассказывал про академическую модель, разработанную им для прогнозирования результатов футбольных матчей. И его это зацепило.
«На следующий день я пришел в редакцию и сказал, что мы должны использовать некоторые его расчеты для нашего спецвыпуска к чемпионату мира. В итоге мы дали 25% вероятность того, что Сенегал победит Францию в матче открытия. И он сделал это, выиграв 1:0. Если бы этого не случилось, возможно, никто не заинтересовался бы нашими расчетами», – рассказал Финкельштейн изданию The Athletic.
В итоге Финкельштейн с помощью Стотта стал вести колонку с названием Fink Tank, которая стала заметным явлением в британском футболе.
«Поначалу многими это расценивалось как забавная вещь. Но однажды кто-то сделал статью для экономического факультета университета Ланкастера, где было показано, как мы побеждали букмекеров в течение определенного периода времени. У нас на самом деле была математическая модель, и мы верили в это», – сказал Финкельштейн.
Физик из Кембриджа, покоривший Клоппа
Но, главное, Финкельштейн выдвинул целый ряд гипотез для изучения математиками. А Стотт нанял для компании Decision Technology, которой тогда руководил, и которая проводила исследования, доктора Иана Грэма.
Сейчас Грэм – культовая фигура в мире футбольных big data. Обладатель докторской степени по физике, полученной в Кембридже, он занимает должность главы скаутского отдела в «Ливерпуле».
«Я изучал физику полимеров, но там были сделаны все открытия, большинство классических статей были написаны еще в 1970-е. И я стал искать что-то, в чем, возможно, смогу добиться какого-то прогресса», – объяснял Грэм.
Помогает ему Уилл Спирман – выпускник Гарварда, который ранее работал в Европейском центре по ядерным исследованиям.
«Грэм продвигал многие наши исследования в Fink Tank. Постепенно клубы начали интересоваться этим. Иан и Хенри Стотт заключили контракт с «Тоттенхэмом» и помогали ему искать игроков. А когда Джон Генри и его группа Fenway Sports купили «Ливерпуль», он пришел в наш офис. Генри хотел нанять нас в «Ливерпуль», отчасти из-за того, что читал Fink Tank. Но не вышло, поскольку мы были связаны контрактом с «Тоттенхэмом». Но потом они пригласили Грэма. Получилась отличная история, потому что Иан с детства болел за «Ливерпуль», а до приглашения 10 лет составлял различные модели», – рассказывал Финкельштейн.
Именно на основе, в том числе, рекомендаций и алгоритмов Грэма «Ливерпуль» пригласил на пост главного тренера Юргена Клоппа, когда осенью 2015 года искал замену уволенному Брендону Роджерсу. Созданные им модели показывали, что в последнем сезоне немца в Дортмунде «Боруссия» должна была занять в бундеслиге второе место, а не седьмое, как получилось на самом деле.
«Видите отдел в задней части здания? Эти ребята – причина, по которой я сейчас здесь», – говорил Клопп журналистам The New York Times, когда те приехали на базу «Ливерпуля» чтобы сделать большой материал о Грэме и его команде.
«А, вы видели тот матч. Это было безумие. Мы просто возили их», – сказал Клопп.
Но Грэм не видел ту игру. Равно как и матч с «Ганновером», который сложился схожим образом – «Боруссия» при подавляющем преимуществе уступила 0:1. Грэм принес Клоппу разбор этой встречи пару недель спустя, и реакция тренера была такой же: он был уверен, что Грэм видел матч.
База данных на 100 тысяч игроков
По его собственному признанию, он почти не смотрит видео, полагаясь только на цифры и математические модели. Но, например, именно Грэм рекомендовал «Ливерпулю» купить Мохамеда Салаха. Да, египтянин был на виду, здорово играл в «Роме» – понятно, это не то же самое, что найти будущую звезду в маленьком клубе в захолустье. Но когда речь идет о топ-клубах и трансферах за 40 миллионов, вероятность неудачи должна быть сведена к минимуму. Тем более что у Салаха был неудачный период в «Челси», породивший большие сомнения в том, может ли он играть в Англии.
«Считается, что Салах потерпел неудачу в «Челси». Но, при всем уважении, я категорически с этим не согласен», – говорил Грэм The New York Times и в качестве доказательства приводил свои расчеты.
Филиппе Коутинью, Алиссон, Виргил ван Дейк, Фабинью – это все креатуры Грэма. Да, все они стоили десятки миллионов евро, за исключением бразильца, который обошелся «Ливерпулю» в 13 миллионов, но это – стопроцентные попадания и никто в клубе о потраченных деньгах точно не жалеет.
Грэм создал в «Ливерпуле» собственную базу данных, в которой отслеживаются показатели почти 100 тысяч игроков со всего мира.
«Он и его команда обрабатывают эти алгоритмы, выявляют тенденции и находят футболистов, подходящих для системы игры команды. Все это отдается спортивному директору, последнее слово за Клоппом. Но эти ребята феноменальны. Они могут просчитать скорость, с которой соперник движется и контролирует мяч. Так мы можем найти «жертв» и сказать нашим игрокам, что нужно давить конкретно на них», – рассказал The Athletic источник в клубе.
Неудивительно, именно «Ливерпуль» считается лидером в том, что касается разного рода статистических данных и компьютерных моделей в футболе, и многие клубы, видя его успехи, стараются перенимать эти методы.
Два миллиона евро за скаута
Примерно в одно время с «Ливерпулем» внедрять технологии начал и «Арсенал». В 2012 году лондонцы заключили контракт на 2,1 миллиона фунтов с американской фирмой StatDNA. А в спортивном департаменте клуба стал работать Хендрик Альмштадт. Резюме впечатляет – окончил Лондонскую школу экономики, работал инвестиционным банкиром в Goldman Sachs, имеет степень МВА бизнес-школы Гарварда.
Хотя главной звездой «Арсенала» в этой сфере должен был стать Свен Мислинтат – фигура не менее культовая, чем Грэм. У Мислинтата биография типичного «лэп-топ специалиста». Играл в футбол в Германии в полулюбительских командах, в 30 лет стал помощником тренера, окончил факультет спортивной науки в университете Бохума. А в 2006 году устроился скаутом в «Боруссию» из Дортмунда. Куда привел Синдзи Кагаву, Роберта Левандовски, Якуба Блащиковски, Матса Хуммельса, Невена Суботича, Пьер-Эмерика Обамеянга, заслужив прозвище «Бриллиантовый глаз».
В итоге в 2017 году Мислинтата переманил «Арсенал», заплатив за это «Боруссии» два миллиона евро. В Лондоне, правда, он не задержался, покинув «канониров» в феврале 2019-го.
Но еще в «Боруссии» Мислинтат стал одним из разработчиков программы Matchmetrics, анализирующей игроков и позволяющей избегать долгих поездок, которые немец, по его словам, не любит.
«Конечно, важно смотреть матчи вживую, но я не фанат просматривать по 250 игр за сезон. За время, что я потрачу на дорогу, я могу изучить 3-4 матча в офисе и серьезно проанализировать 5-6 игроков», – рассказывал Мислинтат в интервью изданию Die Zeit.
«Мне нравится систематически изучить рынок какой-то одной страны. Я и моя команда смотрим целиком два-три тура в конкретной лиге, скажем, в Швеции. Создаем портфолио привлекших наше внимание игроков. Затем подробно смотрим на статистические данные и модели, детально работаем над видео. Потом едем в страну и смотрим вживую. Через две-три недели у нас проработана вся лига и есть список футболистов, за которыми мы будем наблюдать в дальнейшем», – объяснял Мислинтат принципы своей работы.
Как найти Левандовски для второй бундеслиги
Правда, несмотря на создание Matchmetrics и репутацию большого любителя цифр и данных, немец подчеркивает, что нужно уметь работать с ними. И, в любом случае, всего они не скажут.
«Возьмем статистику по пробегу. Один игрок пробегает за матч 12,5 км, но в нужный момент не добежал, чтобы вступить в единоборство. Другие пробегают 12,5 км, потому что просто недостаточно быстро думают и из-за этого им нужно догонять соперника. А третьи пробегают только 11 км, но делают все правильно, вовремя занимая нужную позицию. Или пример с Юлианом Вайглем (в январе «Боруссия» продала его «Бенфике» за 20 миллионов евро. – Прим.). В «Мюнхене 1860» он не выделялся, имея очень средние показатели даже с мячом. Но причина была в том, что он играл полузащитника box-to-box, а мяч все время летал над ним. Но мы подумали: если поставить его перед обороной, окружить хорошими бегунками, он заиграет иначе – сможет разводить мяч, регулировать темп и ритм игры. И это сработало», – говорил он в том же интервью Die Zeit.
В любом случае, принцип его Matchmetrics схож с принципами других подобных программ – задаются определенные параметры поиска, то есть характеристики игрока, система выдает список имен.
«Общий алгоритм состоит в том, чтобы отслеживать то влияние, которое футболист оказывает на игру команды. А потом обрабатываем данные, чтобы упростить процесс поиска для клуба. Скажем, вы – немецкая команда второго дивизиона и хотите игрока типажа Роберта Левандовски. Наша программа покажет вам текущий уровень игроков, их показатели за предыдущие шесть месяцев, а также прогнозируемый максимум, на который они могут выйти. Чем это отличается от компьютерных игр вроде Football Manager? Я знаю, что многие клубы пользуются их данными. Но у них нет данных в реальном времени. Мы же используем искусственный интеллект. У нас есть вся информация о видео, записанном по всему миру. Ситуацию полностью изучается, и вводятся справедливые числа», – объяснял в интервью The Athletic Симон Роддер из компании SciSports.
Депай и математические модели
Подобные системы все чаще используют не только клубы, но и футболисты, а также их агенты. Последние, например, заказывают отчеты, сравнительные характеристики, и используют их в переговорах с клубами. Так, например, поступил представитель полузащитника «Челси» Каллума Хадсон-Одои, когда обсуждал продление соглашения с лондонцами.
Хрестоматийной стала история Мемфиса Депая. Голландец кис на скамейке «Манчестер Юнайтед», пока его агент Кес Плугсма не обратился в SciSports. На встрече Депай объяснил, что ему нужно чувствовать уверенность в себе и ощущать свое значение для команды, добавив, что ему необходима игровая свобода. В SciSports проанализировали матчи Депая за ПСВ и сборную Голландии, изучили всю статистику, составили алгоритм. И получили список из пяти команд, чей стиль помог бы нападающему раскрыть свои лучшие качества, а тренеры были бы готовы дать необходимую свободу. На первом месте в списке был «Лион».
В итоге Плугсма договорился о трансфере. И это сработало. В «Лионе» Депай в 102 матчах чемпионата Франции забил 43 гола и отдал 32 передачи, снова вернувшись в сборную Голландии.