在伦敦AI Tech Expo的一个小组讨论中，我们从专业足球俱乐部的几个人物中听到，他们正在使用人工智能在赛场内外赢得比赛的优势。

小组成员包括Newcastle FC体育科学家John Fitzpatrick，Sport Lisboa e Benfica CIO Joao Copeto和Sport Lisboa e Benfica分析负责人NunoMaurício。

菲茨帕特里克已经在纽卡斯尔联队工作了大约五年，目睹了对物联网和人工智能技术日益增长的需求。足球俱乐部在加入分析球员的动作时有大约5个GPS单位，但这个数字现在已经膨胀到100多个。

“从第一队到15岁以下的每位球员都会在每次训练中分析，”菲茨帕特里克说。“现在，它是关于我们在培训中所做的事情，并且更积极主动地预测我们正在对数据做些什么。”

在收集这些数据时保护运动员的个人数据是必要的。当然，在欧洲，通过GDPR，它将很快被载入法律，对违规行为进行严厉处罚。必须收到明确同意收集和共享玩家数据。

“我们不仅保护俱乐部的知识产权，而且我们正在处理个人数据，”Copeto评论道。“我们需要能够对数据进行匿名化，以便我们可以在不提供太多信息的情况下共享数据。”

在许多情况下，例如与大学共享数据进行研究时，这些数据可以完全匿名化。然而，一些最令人兴奋的可能性只能通过个人识别可能造成问题的玩家来解锁。

每个人都知道并且对足球运动员获得报酬的巨额薪水有意见。在最好的时候，它们对于一个俱乐部来说足够昂贵，但是让球员在9个月内失去行动的伤害提供了更少的价值。

通过使用AI和预测建模，俱乐部可以预测某些球员的伤病及其恢复时间。然后管理者可以采取行动避免伤害，也可以在没有伤害的情况下继续做好准备。

“我们想要做的就是预测，这是我们正在寻找的，我们所能做的一切，”Copeto解释道。“AI在运动中的答案就是预测。”

为了降低成本，同时确保团队尽可能具有竞争力，人工智能甚至可以用于侦察人才。能够产生最大影响的球员可以在他们的职业生涯早期确定，因为他们的薪水要比经验丰富的专业人士要求低。

“我们可以对年轻球员进行测试吗?“随着年龄的增长，以及他们是否会成为顶级联赛球员，尝试并了解他们的发展轨迹，”菲茨帕特里克说。“如果我们能够生产自己的球员而不是购买球员，那将为我们节省很多钱。”

对俱乐部来说更令人兴奋的是将这些知识应用于特定策略是否可能带来胜利。与业务非常相似，这不是您希望竞争对手了解的信息，因此安全性必须是优先考虑的事项。事实上，Copeto不是依靠现成的云解决方案，而是需要重建构建自己的层。

什么数据分享，什么不分享，长期困扰科技公司。AI是一个很好的例子，说明当数据开源和知识共享时技术最快的进展。

“闭合模型不成功，你需要一个非常明确的模型，可以随时改变，”Mauricio评论道。“那么，这是一个内心沟通的问题。”

正如Mauricio所提到的，体育俱乐部经常面临如何让内部团队分享的问题。体育表演专家，教练，营养学家，科学家，医生和IT人员都可能无法沟通，他们的数据最终可能存在于他们自己的孤岛中。

数据是在过去十年中收集的，这些数据已经可以重新计算玩家所拥有的每一次触球等事情。将所有这些数据结合在一起并使用人工智能来理解它是最能解锁游戏改进的方法。