Futbolda sun’iy intellekt inqilobi: blogerdan klub “miya markazi”gacha

Zamonaviy futbolning kulis ortida shovqin ko‘tarilgan: sun’iy intellekt endi shunchaki moda so‘zi emas, transfer qarorlaridan tortib, jarohatlarni tiklash rejasigacha kirib borgan qurolga aylanmoqda. Eng qizig‘i, bu inqilobni boshlab berganlardan biri – oddiy bloger bo‘lgan, lekin texnologiyani yaxshi biladigan, ashaddiy Arsenal ishqibozi Bracha.

U uyida, kompyuter qarshisida, Gunners o‘yinlarini ko‘rib, ko‘z bilan tahlil va raqamlarni aralashtirib, katta klublar nishonga olishi kerak bo‘lgan futbolchilar haqida uzun-uzun maqolalar yozishdan boshlagan. Vaqt o‘tib, asosiy ishi – texnologiya sohasidagi bandlik kuchayganida, u blogini tashlab qo‘ymadi. Aksincha, o‘ziga yordamchi yaratdi: AI modeli blog postlarining “skeleti”ni yozib beradigan tizimni yo‘lga qo‘ydi.

Shunda hammasi o‘zgardi.

Bracha o‘zi ko‘rgan va modeli ko‘rsatgan ayrim futbolchilarga katta klublar skautlari qiziqa boshlaganida, u hayratda qoldi. Skautlar: “Bu futbolchi haqida bularni qayerdan bildingiz?” deb yozishardi. U esa kulib: “Men bilmayman, buni ChatGPT aytdi”, deb javob berganini eslaydi. Shu payt bir savol paydo bo‘ldi: agar shunisi ularni hayratga solayotgan bo‘lsa, demak, klub ichida hozir nimalardan foydalanishyapti o‘zi?

Javob oddiy emas edi. Raqamlar bor, lekin tartib yo‘q.

Ma’lumotlar bo‘roni ichida yo‘l topayotgan Marquee

So‘nggi o‘n yillikda futbol sanoati ma’lumot tanqisligidan ma’lumot toshqiniga o‘tdi. Wyscout kabi platformalar avvaliga inqilob bo‘lib ko‘ringan bo‘lsa, hozir bozorni raqobatchilar bosib ketdi. Har joyda raqam, har joyda grafik, har joyda jadval. Bir-biriga mos kelmaydigan turli ma’lumot bazalari klub ichidagi skaut va analitiklarni charchatib qo‘ydi.

Bracha asos solgan Marquee ana shu shovqinni tozalashga kirishdi. Ularning maqsadi – “shishirilgan Excel” ishlarini avtomatlashtirish, klub ichida turli platformalarga sochilib ketgan ma’lumotlarni bir joyga yig‘ish. Aslida Marquee – klub uchun tashqi, lekin to‘liq ishlaydigan analitik bo‘lim.

Bu tizimni oddiy “Football Manager” yoki “EAFC Career Mode”ning chiroyli versiyasi deb o‘ylash xato bo‘ladi. Marquee mijoz-klublar uchun pullik, aniq profillar yaratadi: nafaqat futbolchining mahorati, balki u jamoa tizimiga qay darajada mos tushishini ham hisobga olib, potensial transferlar ro‘yxatini beradi.

Klublar bu tavsiyalarni bajarishga majbur emas. Xohlasa qabul qiladi, xohlasa inkor etadi. Lekin qadrini bilayotganlar bor: bir nechta Premier League jamoalari, Barcelona va MLS vakili Chicago Fire bu platformani ochiqchasiga qo‘llab-quvvatlagan. Marquee hali “keyngi yashirin yulduz”ni topdimi, noma’lum. Ammo ular endi futbol landshafti bir bo‘lagiga aylangani aniq.

Miazga charchaganda mashina allaqachon sezgan edi

AI faqat transferlar uchun emas. FC Cincinnati va Nashville SC o‘rtasidagi MLS o‘yinida Matt Miazga maydondan almashtirishni so‘rashidan besh daqiqa oldin klub texnologiyasi uning harakatida “g‘alati naqsh”ni qayd etgan. Bu real vaqtli ogohlantirish emas edi, jarohatning o‘zini to‘xtata olmagan bo‘lishi mumkin. Ammo tizim xato borligini ko‘rsatdi. Mashina himoyachining muammoga yaqinlashayotganini “ko‘rdi”.

Qachon to‘liq qaytishi mumkinligi esa – boshqa savol. Bu yerda sahnaga Springbok Analytics chiqadi.

Ularning asosiy talabi oddiy: “Eng murakkab jarohatingizni yuboring”. Ko‘pincha bu – hamstring. Futbol hanuz to‘liq yecha olmagan, eng sirli mushak jarohati. 2020 yilda NIH tadqiqotiga ko‘ra, professional futbolchidagi barcha jarohatlarning 12 foizi hamstringga to‘g‘ri keladi, qayta jarohatlanish esa 4 foizdan 68 foizgacha tebranadi.

Hamstring odatda charchoq bilan bog‘lanadi, ko‘p hollarda bo‘limlarning oxirida yuz beradi. Dunyo bo‘ylab klublar optimal reabilitatsiya yo‘lini topishga urinadi, lekin yagona “to‘g‘ri” yo‘l hali yo‘q.

Springbok Analytics direktori Matt Brownning fikricha, muammo markazida – ma’lumot turibdi. Jarohatning o‘zi aniq, ammo mushak kuchi, muvozanati, atrofiyasi kabi omillarni raqamga aylantirish uzoq va murakkab.

Ular Virginia universitetida paydo bo‘lgan texnologiyani sportga olib chiqishdi. Dastlab bu g‘oya serebral falj bilan og‘rigan bolalarga yordam berish uchun ishlab chiqilgan: murakkab MRI tasvirlaridan 3D model yaratib, jarrohlar tendonlarni qanchalik cho‘zish kerakligini aniqroq hisoblashlari uchun. Bu ishlagach, Springbok NBA bilan hamkorlik qildi, 2023 yilda liga bilan shartnoma tuzildi, keyin esa MLS Innovation Lab dasturiga qabul qilindi.

An’anaviy MRI – Brown ta’biri bilan aytganda – “minglab kulrang, ikki o‘lchamli bo‘laklar”. Shifokorlar ularni o‘zlari qavatlab, 3D tasvirni o‘z qo‘li bilan “yig‘adi”. Springbok bu bosqichni AI yordamida tezlashtiradi: tasvirlar oldindan qayta ishlanadi, mushak chegaralari chiziladi va yakunda futbolchining “raqamli egizi” – 3D model tayyor bo‘ladi. Bir hafta talab qiladigan ish bir necha soatga tushadi.

Ular jarohatni davolamaydi, mo‘jiza yaratmaydi. Lekin murakkab tahlilni aniq va tez raqamga aylantirib, shifokor va fizioterapevtlarga kuchli tayanch beradi. Qolgan qaror – mutaxassis qo‘lida.

Philadelphia Union akademiyasida 10 soniyada kelajakni ko‘rish

Philadelphia Union akademiyasida murabbiylar har kuni bir xil, lekin javobi murakkab savollar bilan yashaydi: bu bola qaysi darajaga tayyor? Jismoniy yetilish bilan texnik sifat o‘rtasidagi chiziq qayerda? Cavan Sullivan kabi iste’dodlar nechchi yoshidan birinchi jamoa yuklamasiga chiday oladi? Tanasiga zarar bermaymi?

An’anaviy yondashuv – turli testlar, o‘lchovlar, taxminlar. Vaqt ketadi, aniqlik esa nisbiy.

Fit:Match bu jarayonni tubdan soddalashtirishga urinyapti. Ularning fikricha, telefon va 10 soniya kifoya. Foydalanuvchi futbolchini turli rakurslardan to‘rtta suratga oladi. Smartfon bo‘yi, tana massasi, qo‘l uzunligi va boshqa barcha o‘lchamlarni hisoblaydi. Keyin esa yanada murakkab narsalarni taxmin qiladi: bo‘lajak bo‘y, o‘sish bosqichi, to‘liq yetilgandagi jismoniy profil.

Fit:Match asoschisi Haniff Brown bu jarayonni hazil aralash “ChatGPT for soccer” deb ataydi. Oddiyda klub ichida oylab davom etadigan o‘lchash va baholash ishlari 30 soniyada futbolchining raqamli profili ko‘rinishida qo‘lga keladi.

Brown aslida moda sanoatidan kelgan. U yerda ham g‘oya bir xil edi: inson o‘z “tana profilini” yuklaydi, tizim esa unga mos kiyimni topib beradi, xaridor to‘rtta ko‘ylak olib, uchalasini qaytarishga majbur bo‘lmaydi.

Keyin tibbiyot va sog‘liqni saqlash sohasi qiziqa boshladi. 2024 yilda esa bir yevropalik klub akademiya futbolchilarini skanerdan o‘tkazishni so‘radi. Shunda Brown futbol uchun alohida tizim yaratish mumkinligini ko‘rdi. Bitta shartni qat’iy qo‘ydi: baholash 15 soniyadan oshmasligi kerak. Murabbiylar uzun, murakkab testlarni yoqtirmaydi, ular bolani tezroq mashqga qaytarishni istaydi.

Yana bir muammo – inson omili. Bir xil futbolchini turli murabbiylar turlicha o‘lchab, turlicha natija chiqarayotganini ko‘rishdi. Fit:Match bu yerda standart kiritadi: to‘rtta surat, yarim daqiqa kutish – va tizim bir xil, izchil profil beradi. Bugun bu texnologiyadan klublar ham, oddiy bolalar ham foydalanmoqda.

Akademiyaga ro‘yxatdan o‘tayotgan ota-onalar farzandining suratlarini yuklaydi, tizim raqamli egizni yaratadi, MLS esa orqa fonda barcha statistikani qo‘lga kiritadi. Natijada, jismoniy erta yetilgan 14 yoshli bola bilan kech yetiladigan tengdosh o‘rtasidagi farq aniq ko‘rinadi. Bu kech yetiluvchilarga ham tizimdan tushib qolmaslik uchun to‘g‘ri yo‘l chizishga yordam beradi.

Etika, ish o‘rinlari va “build or buy?” savoli

Bularning bari hayratli eshitiladi. Lekin bu – faqat texnologiya emas, axloqiy savollar ham. Mashinalar yordamida, ayniqsa yosh futbolchilar bo‘yicha uzoq muddatli prognoz qilish – murakkab masala. Kimningdir orzusi, kimningdir ish o‘rni, kimningdir obro‘si xavf ostida bo‘lishi mumkin.

Shu bois Brown birinchi qadamni “insonlarni bu jarayonga ko‘niktirish” deb biladi. Marquee ham xuddi shunday yondashgan: ular klub uchun emas, klub bilan birga ishlashini ta’kidlaydi. Avval ishonch, keyin natija. Keyin esa, balki, umumiy muvaffaqiyat hikoyalari.

Yana bir nozik nuqta – ish o‘rinlariga ta’sir. Bracha bu borada juda sovuqqon: futbol klubidagi eng katta xarajat – maoshlar. Klub o‘z ichida qimmat bo‘lim qurib, yillar davomida tizim yaratadimi yoki allaqachon tayyor, muntazam takomillashib borayotgan xizmatni sotib oladimi? Futbol ham, IT ham tanish savolga qaytadi: “build or buy?” Bracha bu safar “buy” tarafida.

Albatta, bu har doim ham maydondagi natijaga aylanavermaydi. Wolfsburg AI’ni erta qabul qilgan klublardan biri bo‘ldi, yiliga bir million yevro tejayotganini, jarohatlarning oldini olayotganini da’vo qildi. Ammo jamoa maydonda qiynalganida, ommaviy axborot vositalari “AI PR” kampaniyasini masxara qilgancha, natijalarni eslatib turdi. Klub esa yo‘lidan qaymadi.

Sevilla IBM WatsonX bilan ma’lumot boshqaruvini yo‘lga qo‘ydi. Boshqa joylarda murabbiylar ChatGPT bilan o‘ynab ko‘rishdan tortinmayapti. Ba’zi jamoalar esa deyarli tayanch sifatida foydalanadi.

Seattle Reign bosh murabbiyi Laura Harvey 2025 yil oktabrida Soccerish podkastida ochiq aytib, sarlavhalarga chiqdi: u NWSL raqiblariga qarshi qaysi taktikani qo‘llash kerakligini so‘rab, ChatGPT’dan foydalangan. AI ikki jamoaga qarshi “back five”ni tavsiya qilgan. Harvey bu g‘oyani shtab bilan muhokama qildi, Reign besh himoyachi bilan o‘ynay boshladi va yakunda ligada beshinchi o‘ringa ko‘tarildi – avvalgi mavsumdan sakkiz pog‘ona yuqoriga.

Bu o‘zgarishning barchasi ChatGPT hisobiga yoziladimi? Albatta yo‘q. Lekin bir g‘oya, bir savol, bir javob maydonga chiqdi va natija berdi. AI tarafdorlari uchun bu – kichik bo‘lsa ham, g‘alaba.

Futbolning yangi chegarasi

AI asosidagi tizimlar bilan bog‘liq muvaffaqiyatsizliklar ham ko‘p. E’tiborga olinmagan ma’lumotlar, bekor qilingan modellar, ish bermagan tavsiyalar yetarli. Balki bu normaldir. Futbolda har bir afzallik millimetr bilan o‘lchanadigan davrda AI – yana bir qurol, xolos. To‘g‘ri ishlatilsa, katta farq qiladi. Noto‘g‘ri ishlatilsa, shunchaki shovqin bo‘lib qoladi.

Ammo bir narsa o‘zgarmaydi: klublar, murabbiylar, analitiklar har qanday ustunlikni qidirishda davom etadi. Raqamlar, modellar, raqamli egizlar, MRI’larning 3D nusxalari, 10 soniyalik telefon skanerlari – bularning bari bitta savolga xizmat qiladi:

Keyngi kichik ustunlikni kim birinchi topadi?