Программист Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) Михаил Медведев создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать уровень мастерства хоккеистов.
Искусственный интеллект объективно и практически мгновенно оценивает десятки самых разных показателей, упрощая менеджерам и тренерам формирование хоккейной команды, сообщил ТАСС программист.
"Создана первая в России система для оценки эффективности хоккеистов на основе искусственного интеллекта. Она позволяет объективно оценивать игроков практически мгновенно, решает проблему подбора в команду спортсменов с нужными качествами, сильными сторонами. Система также показывает, как сильно тот или иной хоккеист влияет на игру команды в целом", — сказал собеседник агентства.
По его словам, разработанная система в рамках успешно прошедшего эксперимента была внедрена в работу спортивного отдела одного из хоккейных клубов страны, где используется для сравнения и поиска игроков не только в рамках Континентальной хоккейной лиги, но и в других российских и мировых лигах.
"При оценке эффективности хоккеиста берутся в расчет десятки показателей, включая игровое время на льду, точность и количество передач, частоту и реализацию бросков, силовые приемы. Кроме того, искусственный интеллект учитывает удаления, выигранные единоборства и другие параметры", — добавил программист.
По его словам, с технической точки зрения система объединяет шесть моделей машинного обучения (две для защитников, еще по две модели для крайних и центральных нападающих). Для работы с данными были использованы библиотеки Pandas и Sсlearn. На всех этапах работы помогали сотрудники московского ХК "Спартак".
ЮУрГУ сфокусирован на проектах в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году вуз победил в конкурсе по программе "Приоритет-2030". Университет выполняет функции проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра, который создан для объединения потенциалов образовательных и научных организаций реального сектора Свердловской, Челябинской и Курганской областей по нацпроекту "Наука и университеты".
