В России появился новый футбольный аналитик-нейросеть
Команда AI4SPORT Сбербанка создала модель PC-SSAS (Player-Centric State-Space Action Spotting), способную автоматически распознавать по видео матча передачи, удары, отборы и действия конкретного игрока. Все это дает огромные возможности для спортивной аналитики и последующей работы с командой.
С помощью новой технологии видеозапись превращается в детализированную цифровую хронологию игры, на основе которой можно строить карты передач, ударов и отборов, оценивать действия отдельных футболистов и развитие атак. Как сообщают авторы разработки, для обработки временной последовательности событий используется архитектура Mamba, а специальная схема обучения улучшает распознавание редких эпизодов.
В чем особенность модели
Модель PC-SSAS не просто находит нужный эпизод в видеозаписи игры, но и связывает его с конкретным футболистом. В результате трансляцию можно преобразовать в детализированную хронологию матча и понять вклад каждого спортсмена. Самая главная ценность в том, что система выдает данные автоматически. Это делает ее полезной футбольным аналитическим платформам, клубам, лигам и разработчикам спортивных ИT-решений.
ИИ на футбольном поле
Спортивные аналитики видят большой потенциал применения ИИ и компьютерного зрения, а ИТ-специалисты работают над новыми решениями. На Чемпионате мира в 2022 году в Катаре ФИФА внедрила полуавтоматическую систему: 12 камер отслеживали игроков по 29 точкам тела, а алгоритмы помогали автоматически определять положение «вне игры». Это стало одним из первых масштабных примеров использования компьютерного зрения непосредственно в мировом футболе.
В 2023 году «Яндекс» и VSporte запустили российскую систему компьютерного зрения для Российской премьер-лиги (РПЛ). Система начала отслеживать футболистов с помощью четырех 6K-камер и нейросети и автоматически формировать статистику по перемещениям, скорости и другим показателям. С сезона 2023-2024 годов платформа стала поставщиком спортивной аналитики РПЛ.
Разработка модель PC-SSAS является продолжением работы Сбера в развитии спортивного ИИ. В июле 2026 года Sber AI совместно с ЦСКА представил технологию долгосрочной идентификации футболиста по видео всего с одной камеры, эта работа вошла в число отмеченных Best Paper Award.
Высокий уровень российской разработки подтверждается еще и тем, что команда авторов технологии AI4Football заняла второе место среди 19 команд в международном SoccerNet Player-Centric Ball Action Spotting Challenge 2026.
ИИ помогает развивать человеческий капитал
В России активно развивается спортивная аналитика с применением ИИ. Уже сейчас созданные алгоритмы позволяют более эффективно выстраивать работу с командой и тренировочный процесс. Если ранние системы в основном отвечали на вопрос, где находится игрок, современные модели стремятся определить, кто совершил действие, какое именно и когда. Автоматический анализ игры позволяет развивать данные конкретных игроков, используя потенциал каждого.
Эксперты полагают, что созданная технология получит развитие. Возможно объединение нескольких технологий AI4Football в единую цепочку: видео, идентификация и трекинг футболистов, распознавание игровых событий и автоматическое формирование статистики. Все это позволит существенно упростить аналитическую работу тренерскому составу. Отдельно эксперты отмечают конкурентоспособность разработки на международном уровне: результат команды на SoccerNet 2026 показывает, что российские специалисты работают на высоком мировом уровне.
