Ученые из Корнеллского университета (США) адаптировали метод расчёта электронной структуры систем многих частиц, применяемых в квантовой физике и квантовой химии, для спортивной аналитики. Об этом информирует Naked Science со ссылкой на научную работу, которая была опубликована в журнале Scientific Reports.
Во время своего исследования специалисты изучили позиционирование баскетболистов на площадке, чтобы составить прогноз по поводу вероятного числа победных очков. За основу была взята расширенная модель классической теории функционала плотности.
Цель учёных заключалась в определении количества очков, которые наберут команды в нападении, принимая во внимание расположение 10 игроков и мяча. Во время исследования были применены данные отслеживания спортсменов с начала сезона НБА-2022/2023 по 20 января 2023 года. Данные были получены за счёт технологий компьютерного зрения и машинного обучения.
Команда учёных провела анализ поведения 50 самых результативных игроков, которые чаще всего выходили на паркет за четыре месяца. Также в совокупность данных был включён особый пример — разыгрывающий «Голден Стэйт Уорриорз» Стефен Карри. Исследователи изучили позиции игроков и мяча в их руках не более чем за три секунды до броска. Обучая модель DFFT на массивном наборе данных, физики спрогнозировали, где вероятнее всего будет находиться отдельный игрок и какой результат получит.
Помимо прочего, во внимание принималась так называемая гравитация игрока, когда без мяча он притягивает к себе защитников из-за того, что его бросок представляют угрозу. У Карри, к примеру, она оказалась очень высокой вблизи трёхочковой линии, в то время как вблизи кольца гравитация была немного меньше, чем у многих других баскетболистов.
Следующим шагом будет изучение концепции «защитного IQ», или совокупности инстинктов спортсмена и его способности предугадывать сценарий до его развития: спортивная аналитика способна превращать большие данные в золотые медали.
Главные новости дня:
Заглавное фото: Getty Images