چطور هوش مصنوعی و داده‌ها استعدادیابی فوتبال را متحول کرده‌اند؟

هوش مصنوعی در فوتبال: کشف استعدادهایی که از چشم بقیه پنهان می‌مانند

در گذشته، استعدادیابی بیشتر بر پایه تماشای بازی‌ها و حس درونی مربیان انجام می‌شد. اما امروز، باشگاه‌ها از پلتفرم‌های تحلیلی و مدل‌های هوش مصنوعی برای بررسی هم‌زمان صدها بازیکن استفاده می‌کنند. این ابزارها حرکاتی مثل تکل، پاس‌های رو به جلو و حرکت‌های بدون توپ را دقیق بررسی می‌کنند: چیزهایی که با چشم عادی سخت دیده می‌شوند.

پژوهش‌های اخیر، شبکه‌های عصبی چندلایه‌ای را معرفی کرده‌اند که بهتر از روش‌های سنتی می‌توانند توانایی آینده بازیکنان را پیش‌بینی کنند.
مدلی به نام PlayeRank، بازیکنان را بر اساس نقش تاکتیکی و شرایط بازی ارزیابی می‌کند تا به باشگاه‌ها کمک کند بازیکنی را پیدا کنند که دقیقاً مناسب سبک بازی‌شان باشد.
همچنین، رویکردی به نام استعدادیابی بر پایه xG (گل مورد انتظار) فقط تعداد گل‌ها را نمی‌شمارد، بلکه کیفیت موقعیت‌هایی که بازیکن می‌سازد یا تمام می‌کند را می‌سنجد.

xG چیست و چرا در فوتبال مهم شده؟

xG یا گل مورد انتظار، عددی است که احتمال گل شدن یک شوت را بر اساس عواملی مثل زاویه شوت، فاصله از دروازه، نوع ضربه و میزان فشار مدافعان مشخص می‌کند.

مثلاً شوتی از فاصله نزدیک با دروازه‌بان تنها، ممکن است xG برابر با ۰.۷۵ داشته باشد: یعنی ۷۵ درصد احتمال گل شدن.
اما یک شوت از پشت محوطه جریمه، با مدافعان زیاد مقابل، xG بسیار پایین‌تری خواهد داشت.

باشگاه‌ها از xG استفاده می‌کنند تا بهتر بفهمند یک بازیکن چقدر فرصت داشته و چقدر از آن‌ها استفاده کرده است.
مثلاً مهاجمی که فقط ۵ گل زده ولی xG او ۱۲ بوده، یا موقعیت‌ها را خراب کرده یا بدشانس بوده. از طرفی، بازیکنی که بیشتر از حد انتظار گل می‌زند، احتمالاً یک تمام‌کننده استثنایی است.

xG به دلایل مختلفی مهم شده:

• بازیکنانی را که دائم در موقعیت گل قرار می‌گیرند، حتی بدون گل، شناسایی می‌کند.
  
• امکان مقایسه بین بازیکنان لیگ‌های مختلف را فراهم می‌کند.
  
• به باشگاه‌ها کمک می‌کند بازیکن مناسب برای سبک بازی خودشان را پیدا کنند.
  

xG امروز یکی از مهم‌ترین ابزارها در استعدادیابی مدرن فوتبال است و بینش عمیقی درباره سبک بازی و قدرت گل‌زنی بازیکن‌ها می‌دهد.

نمونه‌هایی از کشف استعدادها با کمک داده‌ها

برایتون

برایتون در سال‌های اخیر به یکی از موفق‌ترین باشگاه‌ها در جذب استعداد تبدیل شده است.

• مویسس کایسدو: خرید با ۴.۵ میلیون پوند از اکوادور: فروش به چلسی با ۱۱۵ میلیون.
  
• الکسیس مک‌آلیستر: خرید با ۷ میلیون پوند: پس از قهرمانی با آرژانتین، به لیورپول رفت.
  
• مارک کوکوریا: خرید با ۱۵ میلیون: فروش به چلسی با ۶۰ میلیون.
  
• کائورو میتوما: در ۲۰۲۱ با ۲.۵ میلیون پوند از ژاپن خریداری شد: در سال ۲۰۲۵ ارزش او بین ۵۰ تا ۷۰ میلیون پوند برآورد می‌شود.
  

میتوما بازیکنی است با دریبل‌های انفجاری و هوش بالا در بازی. جالب اینکه او پایان‌نامه دانشگاهی‌اش را درباره مکانیک دریبل نوشت و همین تحقیق کمک زیادی به سبک بازی‌اش کرده است.

برایتون با استفاده از ابزارهایی مثل StatsBomb، SkillCorner و مدل‌های داخلی، شاخص‌هایی مثل پاس‌های کلیدی، بازپس‌گیری توپ و تأثیر روی گل‌سازی را دنبال می‌کند.

آژاکس

آژاکس همیشه ترکیبی از پرورش استعداد و استفاده از داده‌های دقیق بوده است.

• آنتونی: خرید با ۱۵ میلیون یورو، فروش با ۹۵ میلیون.
  
• لیساندرو مارتینز: خرید با ۷ میلیون، فروش با ۵۷ میلیون.
  
• فرنکی دی‌یونگ: جذب از تیم ویلم II و فروش به بارسلونا با ۸۶ میلیون یورو.
  

آژاکس بازیکنانی را بر اساس آگاهی فضایی، سرعت پاس دادن و هوش فشاری با استفاده از تحلیل داده‌ها جذب می‌کند.

برنتفورد

برنتفورد در سال ۲۰۱۶ آکادمی سنتی‌اش را بست و به‌جای آن مدل تیم B را با تمرکز بر تحلیل داده راه‌اندازی کرد.

• اولی واتکینز: خرید با ۱.۸ میلیون پوند، فروش با بیش از ۳۰ میلیون.
  
• سعید بن‌رحمه: خرید با ۲.۷ میلیون از نیس فرانسه، فروش به وستهام با ۲۵ میلیون.
  

برنتفورد از اولین تیم‌های انگلیسی بود که از xG به عنوان ابزار اصلی جذب بازیکن استفاده کرد. این مدل آن‌ها را از لیگ دسته سوم به لیگ برتر رساند.

بازسازی پاری‌سن‌ژرمن با هوش و داده

بعد از جدایی امباپه، مسی و نیمار، خیلی‌ها فکر کردند کار PSG تمام است. اما با ورود لوییز کامپوس، مسیر جدیدی آغاز شد.

کامپوس، کسی که پیش‌تر در موناکو و لیل تیم‌هایی موفق با بودجه محدود ساخته بود، این‌بار تمرکز را روی ساخت تیمی متوازن و هماهنگ گذاشت. او با استفاده از داده‌های پیشرفته، پلتفرم اختصاصی و حتی تست‌های روان‌شناختی، بازیکنانی را انتخاب کرد که واقعاً به سیستم بازی تیم می‌خوردند.

نتیجه؟ قهرمانی در لیگ قهرمانان اروپا.
موفقیتی که ثابت کرد هوش، تحلیل و انسجام می‌تواند از ستاره‌های بزرگ هم مؤثرتر باشد.

استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی بازی‌ها

باشگاه‌ها حالا از ابزارهای پیشرفته مانند GPS و ویدئو برای تحلیل بازی در زمان واقعی استفاده می‌کنند: مثلاً بررسی نحوه پرس، دفاع گروهی یا انتقال به حمله.

باشگاه‌هایی مانند RB لایپزیش و کلوب بروژ با آزمایشگاه تحلیلی دانشگاه لُوِن همکاری می‌کنند تا با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، حتی در جریان بازی پیشنهادهای تاکتیکی دریافت کنند.

استعدادیابی فقط آمار نیست

جذب بازیکن امروزی فقط به توانایی فنی یا فیزیکی محدود نیست. ثبات ذهنی، تمرکز در لحظات حساس و حتی آمادگی جسمی هم مهم است.

برخی باشگاه‌ها با تحلیل روان‌شناسی مبتنی بر هوش مصنوعی، کنترل احساسی بازیکنان را در موقعیت‌های پرفشار بررسی می‌کنند.
دیگران هم با استفاده از داده‌های بیومتریک، ریسک آسیب‌دیدگی را پیش‌بینی می‌کنند.

این ترکیب از ابزارها به باشگاه‌ها کمک می‌کند تصویر کاملی از یک بازیکن – درون و بیرون زمین – داشته باشند.

استعدادیابی برای همه ممکن شده

پلتفرم‌هایی مثل aiScout به بازیکنان اجازه می‌دهند فیلم بازی یا تست‌های خود را آپلود کرده و ارزیابی هوش مصنوعی دریافت کنند. این روش به تیم‌های کوچک و آکادمی‌ها کمک می‌کند بدون هزینه بالا، استعدادهای جدید پیدا کنند.

باشگاه‌ها حالا ابزارهایی مثل Wyscout، SkillCorner و Opta را ترکیب می‌کنند تا بازی‌ها را تحلیل، نقشه‌های حرارتی ایجاد و بازیکنانی مناسب سیستم‌شان پیدا کنند. این روند باعث شده فوتبال حرفه‌ای در سطح جهان رقابتی‌تر شود.

جمع‌بندی

داده و تحلیل حالا در قلب فوتبال مدرن قرار دارند. چه برای ساخت تیمی قهرمان و چه برای فرار از سقوط، استفاده درست از اطلاعات می‌تواند تفاوت‌ساز باشد.

باشگاه‌هایی که از xG، هوش مصنوعی و روش‌های علمی در استعدادیابی استفاده می‌کنند، ارزش‌هایی را پیدا می‌کنند که دیگران نمی‌بینند.
و در دنیایی که یک خرید ۲۰ میلیون پوندی می‌تواند به ستاره‌ای ۱۰۰ میلیون پوندی تبدیل شود، این برتری، همه چیز را تغییر می‌دهد.