Raziskovalec IJS z rešitvijo za napovedovanja izida v tenisu zmagal na mednarodnem tekmovanju

Cilj tekmovanja, ki ga je organizirala Avstralska teniška zveza v sodelovanju s Tennis Australia's Game Insight Group, je bil narediti napovedni model, ki bi iz informacij o udarcih ter letu in hitrosti žogice čim bolje klasificiral, kako se konča točka v tenisu.

Izmed 750 tekmovalcev in raziskovalnih ekip, ki so sodelovali na tekmovanju, je ekipa, ki sta jo sestavljala slovenski raziskovalec in Scott Sobel iz ZDA, osvojila prvo mesto. S svojim pristopom in kombiniranjem več modelov strojnega učenja sta dosegla 95-odstotno točnost napovedi.

Kot je za STA pojasnil Mlakar, je vsaka teniška tekma sestavljena iz niza točk. Točka se začne s serviranjem, nadaljuje z izmenjavo udarcev med igralcema vse do zaključitve točke.

Tip zaključitve točke se opredeli na tri načine, in sicer kot nepotrebno napako, izsiljeno napako ali pa zaključni udarec, pomemben pa je za statistično analizo tekme in igralcev. Zaključitev točke namreč daje podroben vpogled v igralčev nastop, zato je natančna statistika ključnega pomena, je pojasnil Mlakar.

Smisel sistema, ki ga je razvila Mlakarjeva ekipa, je v tem, da avtomatsko okarakterizira tip zaključitve točke. V tenisu se namreč še vedno uporablja ročno vnašanje tipa zaključitve točke, zaradi česar rezultati niso konsistentni. Zmagovalna rešitev slovenskega raziskovalca pa to počne samostojno, brez človeške pomoči.

Rešitev slovenskega raziskovalca je tako prvi avtomatski sistem na svetovni ravni ter prinaša revolucijo na področju statistične analitike v tem športu, ki je denimo v primerjavi z baseballom šele na začetku svoje analitične poti, je pojasnil Mlakar.

Predpogoj za vzpostavitev tovrstnih avtomatskih sistemov so namreč zelo natančne sledilne kamere, s katerimi pridobijo različne podatke o žogi in igralcih, ki pa so zelo drage. Posledično so tudi podatki običajno v lasti velikih teniških zvez ter niso javno dostopni. Podatki se sicer počasi prebijajo v javnost, tudi preko takšnih tekmovanj in drugih projektov.

Mlakar predvideva, da bodo organizatorji tekmovanja zmagovalni sistem uporabili na prihajajočem Odprtem prvenstvu Avstralije. Avtomatski sistem bodo najverjetneje vodili vzporedno z ročnim vnašanjem. Če bo sistem dobro deloval, pa bodo v prihodnjih letih morda prešli le na uporabo avtomatskega sistema.

Zmagovalno rešitev je Mlakar danes predstavil tudi na Konferenci o umetni inteligenci na Institutu Jožef Stefan, ki poteka v okviru letošnje multikonference Informacijska družba 2018.

Mlakar je sicer že osem let zaposlen na Institutu Jožef Stefan na odseku za inteligentne sisteme pod vodstvom Matjaža Gamsa, kjer se ukvarjajo z razvojem in vpeljavo metod umetne inteligence. Sodelavci odseka vsake nekaj let zmagajo na kakšnem odprtem svetovnem prvenstvu in letno razvijejo v povprečju dva sistema, inovativna na svetovni ravni.

Ideje in motivacijo za svoje raziskave na področju tenisa Mlakar črpa iz svoje športne kariere. Kar 25 let je namreč treniral tenis, od lanskega leta pa je tudi selektor moške teniške reprezentance. Njegova želja je, da bi bil prepoznan kot eden najboljših raziskovalcev, ki združuje področje umetne inteligence in strojnega učenja s tenisom.