ทุ่มสุดตัว! ปืนใหญ่ใช้ AI ล่าแชมป์พรีเมียร์ลีก ทั้งฝึกซ้อม-ซื้อตัว-ป้องกันเจ็บ
เบื้องหลังศูนย์ฝึกซ้อมลอนดอน โคลนีย์ "เดอะ กันเนอร์ส" กำลังสร้างบางสิ่งที่อาจนิยามอนาคตของพวกเขา มันไม่ใช่แผนการเล่นใหม่หรือการปรับแท็กติก แต่เป็นการปฏิวัติข้อมูล สโมสรได้ขยายแผนกวิทยาศาสตร์ข้อมูลและลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ล้ำสมัย ซึ่งตอนนี้เครื่องมือเหล่านี้กำลังมีบทบาทสำคัญตั้งแต่การระบุตัวผู้เล่นที่เข้ากับปรัชญาของ มิเกล อาร์เตต้า ไปจนถึงการคาดการณ์อาการบาดเจ็บ
เทคโนโลยี AI คือการปฏิวัติครั้งล่าสุดของบรรดาสโมสรชั้นนำ ทุกสโมสรกำลังแข่งขันกันเพื่อหาความได้เปรียบในการแข่งขันผ่านข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง และอาร์เซนอลหวังที่จะเป็นผู้บุกเบิกในด้านนี้ หลักการง่ายๆ คือ ในหนึ่งฤดูกาล การยิงประตูได้เพิ่มขึ้นหนึ่งลูกหรือการป้องกันอาการบาดเจ็บได้หนึ่งครั้งอาจนำมาซึ่งหลายแต้ม และอาจเป็นก้าวสำคัญสู่การคว้าถ้วยแชมป์ "เดลี เมล" ได้ให้โอกาสที่หาได้ยากในการสำรวจอัลกอริทึมและห้องแล็บข้อมูลลับของอาร์เซนอล ที่กำลังกำหนดเส้นทางในการลุ้นแชมป์ของทีม
เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว อาร์เตต้าเคยพูดถึงการนำ AI มาใช้อย่างระมัดระวังและไม่เปิดเผยว่า “เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้ในหลายด้านและหลายกระบวนการ ไม่เพียงแต่ช่วยทีมเท่านั้น แต่ยังช่วยทั้งองค์กรอีกด้วย มันจะพัฒนาอย่างต่อเนื่องและมอบข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าให้กับเรา หรืออย่างน้อยก็ทำให้เราได้คิด ผมไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ แต่มันเป็นเครื่องมือที่มีค่า เราได้พัฒนาบางสิ่งที่ในความเห็นของเราสามารถช่วยให้เราเข้าใจตัวเองดีขึ้น ประเมินสิ่งที่เราทำ และสิ่งที่เราสามารถปรับปรุงได้”
สิ่งนี้ทำให้เราได้เห็นโลกที่อาร์เซนอลต้องการเก็บไว้เป็นความลับ สิ่งที่โดดเด่นที่สุดที่ลอนดอน โคลนีย์คือสิ่งที่อาร์เซนอลเรียกว่า "โมเดลสมรรถนะ" (Performance Model) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่พัฒนาขึ้นเองภายในองค์กร ในแต่ละวัน สโมสรจะรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น การติดตาม GPS ในการฝึกซ้อม สถิติการแข่งขัน เวลาการฟื้นตัว บันทึกการวิ่งเร็ว ตัวชี้วัดทางชีวกลศาสตร์ และแม้กระทั่งการเคลื่อนไหวเล็กน้อยในการฝึกซ้อม ระบบ AI เหล่านี้จะประมวลผลข้อมูลหลายแสนจุด ครอบคลุมทั้งการฝึกซ้อมและการแข่งขัน ข้อมูลแต่ละชุดจะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะเพื่อตอบคำถามที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ ตั้งแต่การระบุรูปแบบความเหนื่อยล้าไปจนถึงการคาดการณ์ความเสี่ยงของการบาดเจ็บ
กล่าวโดยย่อคือ เทคโนโลยีนี้ทำให้อาร์เซนอลสามารถเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่ อาจจะ เกิดขึ้น ไม่ใช่แค่การตอบสนองต่อสิ่งที่ ได้เกิดขึ้นแล้ว ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนแต่สำคัญในการดำเนินงานด้านฟุตบอล
อาร์เซนอลใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกซ้อมและการวิเคราะห์แท็กติก ในสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ขับเคลื่อนโมเดลเหล่านี้อย่าง แมชชีนเลิร์นนิง มันมีความเชี่ยวชาญในการค้นหารูปแบบที่ตามนุษย์มองไม่เห็น แทนที่จะกำหนดกฎเกณฑ์ตายตัว เช่น “หากผู้เล่นวิ่งน้อยกว่า X เมตร แสดงว่าอยู่ในภาวะเหนื่อยล้า” โมเดลนี้จะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลประสิทธิภาพหลายปีเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ด้วยตนเอง
แม้ว่าสโมสรจะเก็บวิธีการไว้เป็นความลับ แต่ "เดลี เมล" ทราบว่า การตรวจสอบด้วย AI ของพวกเขาเน้นไปที่หลายด้านที่สำคัญ ประการแรกคือ ข้อมูลส่วนตัวของผู้เล่น (Individual Profiles) ผู้เล่นทีมชุดใหญ่และเยาวชนทุกคนจะมีข้อมูลส่วนตัวที่อัปเดตอยู่เสมอ โดยบันทึกกลไกการวิ่งเร็ว อัตราการฟื้นตัว และการเปลี่ยนแปลงทางชีวกลศาสตร์เมื่ออยู่ในภาวะเหนื่อยล้า สิ่งนี้ทำให้อาร์เซนอลสามารถปรับปริมาณการฝึกซ้อมให้เหมาะสม เนื่องจากร่างกายของผู้เล่นแต่ละคนตอบสนองแตกต่างกัน และยังสามารถระบุจุดแข็งและจุดอ่อนที่สามารถแก้ไขได้ด้วยการฝึกซ้อมแบบเฉพาะตัว
อีกด้านหนึ่งและเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดคือ ความเสี่ยงและการฟื้นตัวจากอาการบาดเจ็บ นี่เป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดฤดูกาลของอาร์เซนอลในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ฤดูกาล 2022-23 อาการบาดเจ็บหลังของ วิลเลียม ซาลิบา ได้ทำลายความหวังในการคว้าแชมป์ ทำให้ต้องมีการปรับแนวรับและเผยให้เห็นปัญหาเรื่องความลึกของทีม ฤดูกาลที่แล้ว ไค ฮาแวร์ตซ์ ต้องพักเกือบสามเดือนจากอาการบาดเจ็บแฮมสตริง ทำให้ มิเกล เมริโน ถูกปรับไปเล่นกองหน้าชั่วคราว ซึ่งรบกวนแผนของอาร์เตต้าอีกครั้ง
ในปัจจุบันที่ผู้เล่นเกมรุกหกคนไม่สามารถลงสนามได้ ความสำคัญของการป้องกันอาการบาดเจ็บเชิงรุกจึงชัดเจนยิ่งขึ้น โมเดลของอาร์เซนอลมีเป้าหมายเพื่อ คาดการณ์ ความเสี่ยง ไม่ใช่แค่ ตอบสนอง ต่อความเสี่ยง เมื่อข้อมูลส่งสัญญาณอันตราย ทีมงานก็จะรับฟัง ด้วยการระบุสัญญาณเริ่มต้นของกล้ามเนื้อที่ทำงานหนักเกินไปหรือความเหนื่อยล้า เช่น การลดลงอย่างละเอียดของการเร่งความเร็ว หรือความไม่สมดุลทางกลไกที่อาจนำไปสู่การฉีกขาดของแฮมสตริง โมเดลสามารถแจ้งเตือนผู้เล่นที่ต้องการการปรับปริมาณงาน
ตัวอย่างเช่น ก่อนเกมห้าเกมในอีก 14 วันข้างหน้า (เริ่มต้นด้วยการเจอกับท็อตแนมในวันอาทิตย์) ระบบอาจแจ้งเตือนผู้เล่นที่มีความเหนื่อยล้าสะสมสูง ซึ่งจะนำไปสู่การปรับให้พักเป็นพิเศษหรือลดเวลาการลงเล่น เป้าหมายนั้นง่ายแต่สำคัญมาก คือ การทำให้ผู้เล่นพร้อมใช้งาน การบาดเจ็บที่น้อยลงหมายถึงความคงเส้นคงวาที่มากขึ้น และความคงเส้นคงวาที่มากขึ้นก็หมายถึงแต้มที่มากขึ้น
การใช้ AI ของอาร์เซนอลไม่ได้จำกัดอยู่แค่แพทย์กายภาพบำบัดและทีมวิเคราะห์สมรรถภาพ ในการเตรียมพร้อมด้านกลยุทธ์ เครื่องมือ Machine Learning จะวิเคราะห์รูปแบบการเล่นของคู่แข่งในรายละเอียดปลีกย่อย พวกเขาสามารถประเมินพื้นที่ว่างที่เกิดขึ้นเมื่อฟูลแบ็คดันขึ้นสูง หรือปฏิกิริยาของผู้เล่นมิดฟิลด์ต่อการกดดัน (Pressing Trigger) สิ่งนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างแม่นยำ เช่น “เมื่อฟูลแบ็คของคู่แข่งเติมเกมรุก พื้นที่ระหว่างเซ็นเตอร์แบ็คกับมิดฟิลด์ตัวรับจะเปิดออก และผู้เล่นหมายเลข 10 ของเราสามารถใช้ประโยชน์จากตรงนี้ได้”
การสรรหาผู้เล่นก็มีการพัฒนาเช่นกัน ยุคสมัยของการตัดสินผู้เล่นจากแค่ประตูและแอสซิสต์ได้ผ่านไปนานแล้ว โมเดลของอาร์เซนอลประเมินคุณสมบัติที่ละเอียดอ่อนกว่า เช่น ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับบทบาทต่างๆ และความสอดคล้องกับหลักการทางแท็คติกของอาร์เตต้า ตอนนี้ทุกตำแหน่งมีพิมพ์เขียวทางกายภาพและกลยุทธ์โดยละเอียด ซึ่งกำหนดระดับความเข้มข้นที่จำเป็น ตัวอย่างเช่น ปีกอาจต้องรักษาระดับความเข้มข้นที่กำหนดไว้ในช่วงเวลาสั้นๆ นี่หมายความว่าทีมปืนใหญ่สามารถระบุผู้เล่นที่ถูกประเมินค่าต่ำกว่าความเป็นจริงซึ่งเข้ากับสไตล์ของพวกเขาได้อย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งเป็นความได้เปรียบที่สำคัญในตลาดซื้อขายที่มีข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนมากขึ้น พวกเขาใช้สิ่งนี้เพื่อจัดการรายชื่อผู้เล่นเป้าหมายที่มีศักยภาพ
ในระดับสูงสุด การลงทุนใน AI และการวิเคราะห์ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป สิ่งที่ทำให้อาร์เซนอลแตกต่างไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีมาใช้เท่านั้น แต่เป็นวิธีการบูรณาการ AI ได้ถูกฝังอยู่ในทุกระดับของสโมสร ตั้งแต่การพัฒนาระดับเยาวชนไปจนถึงการฟื้นฟูร่างกายของทีมชุดใหญ่ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สโมสรได้เพิ่มการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร Machine Learning ซึ่งตอนนี้ทำงานควบคู่ไปกับนักวิเคราะห์และโค้ช เพื่อเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดอ่อน
อย่างไรก็ตาม AI ไม่ใช่ยาวิเศษ ความแม่นยำของโมเดลขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป และฟุตบอลยังคงเต็มไปด้วยสิ่งที่คาดเดาไม่ได้ ช่วงเวลาที่ยอดเยี่ยมของผู้เล่นแต่ละคนหรือการตัดสินใจของกรรมการยังคงสามารถขัดแย้งกับอัลกอริทึมได้ แม้จะเป็นเช่นนั้น แต่อาร์เตต้าและทีมงานของเขาก็มีเครื่องมือมากมายกว่าที่เคยเพื่อสนับสนุนสัญชาตญาณของพวกเขา การผสมผสานระหว่างข้อมูลและสัญชาตญาณคือสิ่งที่ทีมปืนใหญ่เชื่อว่าจะนำไปสู่การก้าวกระโดดครั้งต่อไป
การเปลี่ยนแปลงของพวกเขาภายใต้การนำของอาร์เตต้าในช่วงหลายปีที่ผ่านมานั้นชัดเจนในสนามแข่งขัน แต่เบื้องหลัง การยอมรับ AI ของอาร์เซนอลได้ก่อตัวขึ้นอย่างเงียบๆ ในห้องเก็บข้อมูลและแดชบอร์ดดิจิทัล นี่คือที่มาของพลังของมัน
ไม่ว่าจะนำมาซึ่งถ้วยรางวัลที่อาร์เซนอลตามหามานานกว่าสองทศวรรษหรือไม่นั้นยังคงต้องรอดูกันต่อไป แต่มีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน รากฐานของอาร์เซนอลที่ฉลาดและเฉียบคมยิ่งขึ้นได้ถูกสร้างขึ้นอย่างมั่นคง อนาคตไม่ได้ขึ้นอยู่กับความแม่นยำเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการทำนายอีกด้วย
การสรรหาผู้เล่นก็มีการพัฒนาเช่นกัน ยุคสมัยของการตัดสินผู้เล่นจากแค่ประตูและแอสซิสต์ได้ผ่านไปนานแล้ว โมเดลของอาร์เซนอลประเมินคุณสมบัติที่ละเอียดอ่อนกว่า เช่น ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับบทบาทต่างๆ และความสอดคล้องกับหลักการทางแท็คติกของอาร์เตต้า ตอนนี้ทุกตำแหน่งมีพิมพ์เขียวทางกายภาพและกลยุทธ์โดยละเอียด ซึ่งกำหนดระดับความเข้มข้นที่จำเป็น ตัวอย่างเช่น ปีกอาจต้องรักษาระดับความเข้มข้นที่กำหนดไว้ในช่วงเวลาสั้นๆ นี่หมายความว่าทีมปืนใหญ่สามารถระบุผู้เล่นที่ถูกประเมินค่าต่ำกว่าความเป็นจริงซึ่งเข้ากับสไตล์ของพวกเขาได้อย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งเป็นความได้เปรียบที่สำคัญในตลาดซื้อขายที่มีข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนมากขึ้น พวกเขาใช้สิ่งนี้เพื่อจัดการรายชื่อผู้เล่นเป้าหมายที่มีศักยภาพ
ในระดับสูงสุด การลงทุนใน AI และการวิเคราะห์ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป สิ่งที่ทำให้อาร์เซนอลแตกต่างไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยีมาใช้เท่านั้น แต่เป็นวิธีการบูรณาการ AI ได้ถูกฝังอยู่ในทุกระดับของสโมสร ตั้งแต่การพัฒนาระดับเยาวชนไปจนถึงการฟื้นฟูร่างกายของทีมชุดใหญ่ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สโมสรได้เพิ่มการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร Machine Learning ซึ่งตอนนี้ทำงานควบคู่ไปกับนักวิเคราะห์และโค้ช เพื่อเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดอ่อน
อย่างไรก็ตาม AI ไม่ใช่ยาวิเศษ ความแม่นยำของโมเดลขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป และฟุตบอลยังคงเต็มไปด้วยสิ่งที่คาดเดาไม่ได้ ช่วงเวลาที่ยอดเยี่ยมของผู้เล่นแต่ละคนหรือการตัดสินใจของกรรมการยังคงสามารถขัดแย้งกับอัลกอริทึมได้ แม้จะเป็นเช่นนั้น แต่อาร์เตต้าและทีมงานของเขาก็มีเครื่องมือมากมายกว่าที่เคยเพื่อสนับสนุนสัญชาตญาณของพวกเขา การผสมผสานระหว่างข้อมูลและสัญชาตญาณคือสิ่งที่ทีมปืนใหญ่เชื่อว่าจะนำไปสู่การก้าวกระโดดครั้งต่อไป
การเปลี่ยนแปลงของพวกเขาภายใต้การนำของอาร์เตต้าในช่วงหลายปีที่ผ่านมานั้นชัดเจนในสนามแข่งขัน แต่เบื้องหลัง การยอมรับ AI ของอาร์เซนอลได้ก่อตัวขึ้นอย่างเงียบๆ ในห้องเก็บข้อมูลและแดชบอร์ดดิจิทัล นี่คือที่มาของพลังของมัน
ไม่ว่าจะนำมาซึ่งถ้วยรางวัลที่อาร์เซนอลตามหามานานกว่าสองทศวรรษหรือไม่นั้นยังคงต้องรอดูกันต่อไป แต่มีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน รากฐานของอาร์เซนอลที่ฉลาดและเฉียบคมยิ่งขึ้นได้ถูกสร้างขึ้นอย่างมั่นคง อนาคตไม่ได้ขึ้นอยู่กับความแม่นยำเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการทำนายอีกด้วย
จาก:ข่าวฮอต
โพสต์ฮอต
-
พรีวิวฟุตบอล ฟุตบอลโลก รอบคัดเลือก โซนยุโรป: สเปน vs ตุรกี -
วิเคราะห์บอล【เอเชียน คัพ】ศรีลังกา VS ไทย -
พรีวิวฟุตบอล ฟุตบอลโลก รอบคัดเลือก โซนยุโรป: เยอรมนี vs สโลวาเกีย -
วิเคราะห์บอล【เอเชียน คัพ】เนปาล VS มาเลเซีย -
วิเคราะห์บอล【อาร์เจนติน่า พรีเมียร์ดิวิชั่น】ซีเอ พลาเทนเซ่ VS กิมนาเซีย ลา พลาต้า -
พรีวิวฟุตบอล ฟุตบอลโลก รอบคัดเลือก โซนยุโรป: มอนเตเนโกร vs โครเอเชีย
