ZA ĐOKOVIĆA TVRDE DA JE KAO ROBOT, a on ih pobeđuje pomoću veštačke inteligencije!

Tokom karijere Novaka Đokovića susretali smo se sa brojnim komentarima o tome kako je srpski teniser u stvari robot.

Takva poređanja smo mogli da vidimo i u negativnom kontekstu kad je uzimao skalp tada boljima od sebe, ali i u pozitivnom kad su brojne legende ove igre često isticale da je Novak nezaustavljiva mašina.

"Novak kao da povremeno nije čovek. Nadala vidim kao ratnika koji se bori za sve, ostaviće krv na terenu. Kad pogledam Đokovića vidim robota, u pozitivnom smislu. Mentalni deo njegove igre je koplje iznad svih, to je neverovatno" - rekla je svojevremeno Kris Evert, vlasnica 18 grend slem trofeja, za Eurosport.

Ova nezaustavljiva mašina je trenutno u pohodu na devetu titulu na Australijan openu, njegovom najuspešnijem grend slem turniru. Pored toga što je i izvrstan atleta, Đoković je i odličan taktičar, mnogi potcenjuju njegovu pripremu za meč i skautiranje protivnika. U tome mu pomaže i stručan tim, a deo tog tima u periodu od 2017. pa do 2019. godine je bio i Kreg O'Šenesi.

Sada ćemo se vratiti na epsko finale Vimbldona 2019. godine kad je Novak Đoković posle skoro pet sati savladao još jednu legendu ovog sporta, Rodžera Federera, u pravoj triler završnici. Imao je Švajcarac priliku da stigne do svog 21. grend slema, ali Novak je još jednom uspeo da spasi dve meč lopte Federera (kao što je to uradio na US openu 2010. i 2011. godine) i da stigne do tada svog 16. velikog trofeja. 

Ono što je zanimljivo je da se ovaj "robot" pripremao za taj turnir u Londonu uz pomoć veštačke inteligencije, a ta priča počinje iz ljubavi oca i sina prema ovom sportu.

Ed Frazel i njegov sin Endru su vlasnici kompanije RightChain, koja je zadužena za optimizaciju, planiranje i analitiku lanca snabdevanja, ističe Onezero.Medium. Većina klijenata ove kompanije su giganti kao što su Coca-Cola, Ford, Baxter, Colgate, Caterpillar i mnogi drugi, a njihov zadatak je da pronađu najefikasniji način da proizvod pređe put od proizvodnje u ruke kupca.

Njih je zanimalo da li isti koncept, koji radi za upravljanje lancem snabdevanja može da se primeni na tenis. "Kada uprostite stvari, partija tenisa se svodi do toga da pošaljete lopticu od tačke A do tačke B" - rekao je Ed čija logika je bila na mestu. Ed je prvi put načuo za tenisku analitiku kada je posetio tenisku kliniku koju vodi Kreg O'Šenesi, izvrstan analitičar i nekada član Đokovićevog tima.

"Pričali smo o podacima analitike i njihovoj ulozi u današnjem tenisu. Želeo sam da potencijalno pomognem Kregu da od toga napravimo nešto što je na 'narednom nivou'" - otkrio je Ed. O'Šenesi vodi analitičku kompaniju Brain Game Tennis, koja je sarađivala i sa mnogim drugim profesionalnim teniserima.

On analizira obrasce igre, te pomaže igračima kako da poprave svoj performans i koju strategiju treba da koriste protiv određenog protivnika. Taj tip analize pomaže igraču na najvećem nivou, gde razlika između pobede i poraza može da bude jedan dobro pročitan udarac.

O'Šenesi je imao i pomoć predsednika Tennis Analytics kompanije, Vorena Pretoriusa, koji je razvio model video analize, koja koristi ručno označavanje, koje je predstavljeno 2013. godine: "Igrači nisu želeli da sami rade analize, pa su počeli da mi daju ove informacije. Posedujem veliku bazu podataka, a mnogi moji projekti se preklapaju sa Kregovim" - otkrio je on. 

Njegovi grafikoni mečeva poseduju preko 25 ključnih indikatora performansi, kao što su greške, servis udarci i plasman, tolerancija udarca, itd... Zatim kombinuje analizu podataka i vizuelizaciju kako bi izvukao informacije o podudaranju i generisao ključne reči na indeksiranom videu. "To znači da igrači i treneri mogu da koriste ključne reči za više nivoa pretrage. Na primer, trener bi mogao da vidi sve podatke za drugi servis kada je đus (40:40), a potom bi imao i video sa primerima" - objašnjava Voren.

Ovakva statistika svakako pomaže igračima kad je opšti nivo igre i strategije u pitanju, ali još uvek nisu detaljno analizirali određeni deo igre, zbog čega Ed smatra da njegova tehnologija može detaljnije da uđe u to kako je svaka partija odigrana. Nakon što je Frazel došao O'Šenesiju sa predlogom o saradnji, ovi partneri su odlučili da se nađu na Vimbldonu. Pretorius je isto bio zaintrigiran: "Iste noći smo počeli da obrađujemo podatke" - rekao je Frazel.

Upotreba veštačke inteligencije kompanije RightChain, pomaže klijentima da pojednostave lance nabavke tako što sav proces razlože u 25 komponenti. Na primer, predviđanje koristi AIalgoritam da napravi i konstatno ažurira jedinstvene modele za svaki proizvod. Mrežna optimizacija koristi algoritam, koji određuje gde će se smestiti distributivni centri na osnovu mnogih korisničkih kriterijuma.

Frazelovi koriste odgovorajuću tehnologiju kojom analiziraju komponente lanca snabdevanja i pružaju mušterijama detaljne izveštaje kako ceo sistem efikasnije da operiše. Tako je rešio da na sličan način detaljno pogleda put teniske loptice sa jednog dela terena na drugi. "Za tenis, promenili smo polja da bismo se fokusirali na odredište i poreklo lopte. To je vrlo formalni koordinatni sistem, koji mapira teniski teren do nivoa detalja koji ranije nije bio dostupan" - ističe on. Deo terena gde mora da uđe loptica prilikom servisa, je podeljen na 12 podzona, a zadnja površina je podeljena na osam takvih zona.

Dok je sama analitika teniske igre poprilično jednodimenzionalna, AI može da ustanovi ponovljene obrasce, da izmeri dužinu razmene i da tačno odredi gde je igrač udario lopticu. "Tehnologija nam nudi više slojeva i paterna za detaljniju analizu. Jedna stvar je da kažete igraču šta se dešava, druga je da mu pokažete sa tabelama i grafikonima. Grafikoni sa kojim nas Ed snabedeva pružaju presecanje podataka na više načina i lako nas dovode do mesta gde se nalaze stvarni ključevi pobede“ - istakao je O'Šenesi.

Iako postojeći softer može da izmeri koliko je igrač zadao forhend udaraca koji su rezultirali poenom, Edov softver je mogao da ustanovi kada su se oni dogodili, da li nakon servisa, kada je počela razmena, koji je rezultat bio, da li je razmena pratila specifični obrazac prilikom prva četiri udarca i još mnogo toga.

O'Šenesi je imao problem da ubedi igrače da je duža razmena poena precenjena, video analiza nije to mogla da dokaže, ali veštačka inteligencija može. "To je prirodan fenomen da duže razmene znače i ujednačeniju igru. Ali igrač je dominantniji na početku razmene, to je pravilo prvog udarca. Alatke RightChain kompanije nam pomažu da vizuelno uverimo igrače da njihov fokus treba da bude na tim prvim kontaktima"

Bivši član Novakovog tima smatra da je sve ovo početak odnosa između tehnologije i sporta: "To je standardna praksa sa mojim klijentima. Mi ćemo ga nadograditi, jer bolje razumevanje prostiče iz više istraživanja. Mi nismo ni blizu toga da ga usavršimo, a ja sam uzbuđen što mogu da učim i da rastem sa analitikom".

Ko zna, možda je Đoković u stvari zaista robot, mi ćemo ovaj klip ostaviti ovde!

Budite bolje informisani od drugih, PREUZMITE MONDO MOBILNU APLIKACIJU.