세상은 끊임없이 진화합니다. 세월이 흐르면서 인간은 삶의 질을 향상시키는 방법을 계속해서 만들어 나가면서 삶의 다양한 측면에 대한 새로운 정보를 얻습니다. 이것은 다른 시대와 다른 시대로 이어져 현재 기술 시대에 도달했습니다.
우리는 모든 측면에서 삶의 질에 도움이 된 기술의 눈부신 발전을 많이 보았지만 평소와 같이 여전히 더 나을 수 있습니다. 그 진화의 다음 단계는 인공 지능의 출현입니다.
AI는 많은 산업을 인수했으며 여러 작업의 자동화를 통해 더 나은 수익을 창출하기 위해 노력했습니다. 따라서 축구와 같은 수익성 있는 스포츠에서 그 혜택을 거두는 것이 옳습니다.
농구 및 야구와 같은 다른 주류 스포츠와 비교할 때 축구는 데이터 및 고급 분석 사용을 채택하는 데 시간이 걸렸습니다. 새로운 메트릭이 여전히 발견되고 있기 때문에 축구에서는 여전히 상대적으로 새로운 개념이지만 최상위 클럽에는 이제 클럽 주변의 다양한 작업을 돕는 고급 데이터 과학자 및 분석가가 있습니다.
데이터는 축구 스카우트 및 모집의 중요한 부분이 되었습니다. 기술은 심판의 중요한 부분이 되었으며 비디오 어시스턴트 레퍼리(VAR)는 전 세계에서 가장 큰 리그와 컵 대회에서 사용되었습니다.
다음 단계는 스포츠에서 AI를 사용하는 것입니다.
이미 축구에서 AI가 가장 많이 사용되는 것은 반자동 오프사이드 시스템으로 2022년 FIFA 월드컵과 그 이전 UEFA 챔피언스리그에서 사용된 바 있다. 이 기술을 사용하면 AI를 사용하여 정확하게 오프사이드 판정을 내릴 수 있으며 결과적으로 인적 오류가 완전히 제거됩니다.
이 시스템에서 컴퓨터는 3D 모델로 상황을 재현합니다. 여기에서 컴퓨터는 오프사이드 라인을 그리고 득점 여부를 결정합니다. 이것은 3D 모델이 공이 터치된 시간을 정확하게 결정하도록 하는 마이크로칩이 매치볼에 있기 때문에 가능합니다.
오프사이드 및 핸드볼 결정이 큰 토너먼트의 운명뿐만 아니라 단일 경기를 잘못된 방향으로 좌우한 악명 높은 사건이 수년 동안 축구에서 많이 발생했습니다. 축구가 보유한 기술을 통해 게임에서 이러한 위험을 제거하기 위한 조치가 취해지고 있습니다.
축구는 인공 지능으로 계속 발전하고 있지만 아직 갈 길이 멀다. 인공 지능의 사용을 통해 앞으로 몇 년 동안 축구가 계속해서 변화를 겪을 것이라는 데는 의심의 여지가 없으며 이 기사는 그 효과에 대한 몇 가지 예측을 시도합니다.
경기 시뮬레이션
데이터를 사용하는 상대편 스카우팅은 이미 최상위 클럽의 표준입니다. 축구는 세계적인 스포츠이기 때문에 경기는 모든 곳에서 방송됩니다. 이것은 팀이 팀을 보고 스카우트할 수 있는 사용 가능한 영상이 있음을 의미합니다.
팀은 경기 전에 상대방의 특성을 해독하고 좋아하는 플레이 패턴을 찾고 무효화해야 하는 강점과 활용해야 하는 약점을 인식할 수 있습니다.
이를 통해 어떤 선수가 그들에게 가장 위협적인지, 선발 라인업의 어떤 선수가 악용 가능한 약점이 될지 알 수 있습니다. 대부분의 팀은 이 정보를 팀의 원시 및 고급 데이터와 병합하고 게임 계획을 세웁니다. AI를 사용하면 더 멀리 갈 수 있습니다.
반자동 오프사이드 규칙을 통해 우리는 이미 3D 모델이 경기장에서 선수의 위치를 모방할 수 있는 시스템의 가능성을 확인했습니다. 이 경우에는 그보다 훨씬 더 발전할 것입니다.
비디오 증거와 결합된 플레이어의 원시 데이터를 통해 AI는 자신의 팀과 상대 팀 간의 경기를 시뮬레이션하고 결과를 결정할 수 있습니다. 유명한 축구 시뮬레이터 게임인 풋볼 매니저에 익숙하다면 이 개념에 대한 아이디어가 있을 것입니다.
이 시뮬레이션이 끝나면 코칭 스태프는 승리하기 위해 해야 할 일 또는 시뮬레이션이 끝나고 패배했을 때 수정해야 할 일을 결정할 수 있습니다.
분명히 축구는 관련된 날씨와 같은 다양한 요소가 있는 직선적인 조건에서 항상 플레이되는 것은 아닙니다. 선수가 경고를 받거나 부상이 발생할 가능성도 있는데, 이는 AI가 예측할 수 없을 가능성이 높지만 이 기술은 기본 지식을 제공하고 코치가 경기를 준비할 때 고려할 더 많은 옵션을 만드는 데만 사용될 것입니다.
신병 모집
매니저들이 클럽에 영입해야 하는 선수들에 대해 본능적으로 직감을 따르던 시대는 지났습니다. 오늘날의 게임에서 팀은 절실히 필요한 시력 검사와 함께 데이터 및 고급 분석을 사용하여 원하는 선수를 영입할 수 있습니다.
이러한 상황에서 데이터가 유용하긴 하지만 해외에서 재능 있는 선수를 발굴하고 클럽에 영입하기 위해서는 스카우트를 멀리 떨어진 국가로 보내야 합니다. 이를 위해서는 시간과 비용이 필요하며 때로는 이러한 노력이 실패로 끝나기도 합니다. AI가 이를 해결하는 데 도움을 줄 것입니다.
이 선수들에 대한 데이터를 통해 인공 지능은 어떤 재능이 현재 팀의 시스템에 가장 잘 맞는지 알 수 있습니다. 이 첨단 기술을 통해 코치는 채용할 역할을 선택할 수도 있습니다.
패스 범위로 라인을 깨는 데 능숙한 선발 미드필더를 찾고 있든, 메인 스타터와 다른 프로필을 제공하는 백업 스트라이커를 찾고 있든, AI는 팀의 요구를 해독하고 옵션을 좁히기 위해 비글할 것입니다.
AI는 또한 젊은 선수의 잠재력을 파악하고 코치가 아카데미에 누구를 선택할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이것은 스카우트 및 모집을 더 잘 만들 것입니다.
부상 예방 및 훈련 개선
이미 게임을 개선하려는 플레이어는 데이터를 사용할 수 있습니다. 훈련과 경기 중에 센서를 착용하면 자신이 얼마나 많은 그라운드를 커버하는지 알 수 있으며 이러한 통계는 일부 플레이어에게 매우 중요합니다.
이 데이터를 단독으로 사용하는 것만으로도 플레이어가 더 잘해야 할 부분을 이해하는 데 도움이 되지만 인공 지능은 이를 한 단계 더 발전시킬 것입니다.
모든 운동선수는 저마다 고유한 특성을 가지고 있습니다. 자세, 심박수, 폐활량, 거리를 이동할 수 있는 능력, 근육 움직임 등은 사람마다 다릅니다. 인공 지능은 이를 빠르게 좁히고 개선해야 할 사항과 경기장과 훈련에서 중단해야 할 사항을 파악하는 데 도움이 됩니다.
AI는 플레이어가 최적의 성능에 도달하는 데 도움이 되는 모든 것을 결정할 수 있습니다. 잠자리에 들어야 할 때부터 먹어야 할 음식까지. 인공 지능으로 플레이어를 더 잘 돌볼 수 있도록 작은 일이 가장 세세한 부분까지 처리됩니다.
식이요법 및 영양학적 도움 외에도 AI는 피치 성능 향상에도 도움이 될 것입니다. 이전 시점에서 우리는 AI가 상대편 스카우트와 악용될 수 있는 상대 선수의 약점을 발견하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 언급했습니다.
이것은 팀에게도 도움이 될 수 있습니다. AI를 사용하면 선수의 약점을 쉽게 감지할 수 있으며 기술적 약점이든 신체적 약점이든 선수가 이러한 약점을 보완하고 개선할 수 있도록 훈련 요법을 만들 수 있습니다.
AI는 어린 선수들의 훈련에도 도움이 될 것입니다. 유소년 축구에서 젊은 선수들이 자신에게 가장 적합한 위치를 찾기 위해 다양한 포지션을 플레이하는 것을 보는 것은 낯선 개념이 아니지만 AI는 그 과정을 단축하는 데 도움이 될 것입니다.
향상된 팬 경험
우리는 이미 AI가 가진 상호작용 가능성을 보았습니다. AI와 전체 대화를 나누는 것이 전적으로 가능하며 이 기능은 팬 경험을 개선하는 데 매우 유용할 수 있습니다.
AI로 구동되는 안면 인식 소프트웨어는 의심할 여지 없이 보다 효율적인 티켓팅 및 좌석 할당에 도움이 될 것이며 경기장에서 AR 및/또는 VR을 사용하면 팬들이 선수 데이터를 실시간으로 추적할 때 보다 면밀한 분석 보기를 얻는 데 도움이 될 것입니다.
AI 채팅 봇을 사용하여 팬들은 개별적으로 광고를 받을 수 있으며, 이는 클럽이 해당 부문에서 판매를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.
AI를 사용하면 외국 축구 팬들은 원하는 언어로 어디로 가야 하는지 길을 찾을 수 있고 경기장을 통해 길을 탐색할 수 있습니다. AR 또는 VR을 통해 팬은 다양한 음식, 스탠드 및 광고판의 번역뿐만 아니라 화면에서 사용할 수 있는 다양한 기호의 번역을 갖게 됩니다.
AI를 사용하면 보안 담당자의 관심을 폭력 사건 발생에 집중시키고 가능한 한 빨리 이러한 상황을 진압하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 경기장의 평화와 조화를 보장하고 보안 위험을 줄입니다.
