Skąd zainteresowanie takim tematem? Czy jest Pani kibicką?
Mieszkam blisko stadionu , ale dopiero praca nad projektem sprawiła, że bardziej zainteresowałam się piłkę nożną. Spojrzałam na ten sport od strony analizy danych - z wykorzystaniem sieci neuronowych i algorytmów genetycznych. Ta tematyka stanowi główny wątek moich badań. Wciąż jestem pod wrażeniem, jak wiele informacji wynika ze statystyk. Jak na podstawie historii rozgrywek można przewidywać wynik kolejnych spotkań oraz to, którzy piłkarze okażą się kluczowi w nadchodzących rozgrywkach. Badam te algorytmy i weryfikuję ich działanie w rozgrywkach Fantasy Premier League (FPL). W tej wirtualnej lidze gracze - menadżerowie FPL, mają do dyspozycji skończony wirtualny budżet i muszą wybrać drużynę, przestrzegając licznych reguł – oczywiście na podstawie statystyk z rzeczywistych meczów.
W swoim projekcie korzysta Pani z AI - co spodziewa się Pani osiągnąć dzięki tej technologii?
Meczowe statystyki, które stanowią punkt wyjścia dla moich algorytmów, są z jednej strony zrozumiałe dla człowieka, a z drugiej raczej nużące - przy ich manualnej analizie. Metody sztucznej inteligencji umożliwiają skupienie się na istocie problemu. Pomagają znaleźć nie zawsze czytelne wzorce, odsiać wyniki odstające od reguły, a wszystko to z pomocą komputera, który w skończonym czasie sprawdzi wiele potencjalnych składów zespołów.
Poznawane przy tej okazji sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i klasyfikatory mają szerokie zastosowanie we współczesnych technologiach, a doświadczenia zebrane przy okazji planowania składu drużyny piłkarskiej są przydatne również w wielu innych dziedzinach.
Jak Pani ocenia sztuczną inteligencję - szansa czy zagrożenie?
Uważam, że AI, to przede wszystkim narzędzie. Dużo zależy od intencji użytkowników. Jeżeli będą one dobre, przyniesie dobre owoce, jeżeli złe, efekty mogą być opłakane.
Myślę jednak, że szczególnie w przypadku mojego projektu, sztuczna inteligencja to ogromna szansa. Dzięki jej zastosowaniu zyskamy potencjał pomnożenia naszych możliwości przetwarzania danych przez wydajność coraz szybszych komputerów. To stwarza nowe perspektywy, ale ważna jest też odpowiedzialność.
Dlatego, w kolejnym etapie moich prac, chciałabym skoncentrować się na explainable AI, tj. uzyskać przekonujące wyjaśnienie decyzji podejmowanych przez maszynę, dowiedzieć się dlaczego akurat tych piłkarzy wybrała.
Kto skorzysta na opracowanej technologii?
Mój projekt ma raczej potencjał akademicki związany z badaniami nad algorytmicznym wsparciem managerów w grze Fantasy Premier League. Jednak mechanizmy stosowane w projekcie, szczególnie te dotyczące optymalizacji selekcji zawodników, mają szerokie zastosowanie w innych dziedzinach życia. Mogą być używane wszędzie tam, gdzie kluczowe jest dobranie odpowiednich zasobów, przy jednoczesnym zachowaniu ograniczonego budżetu i konieczności reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki. Ta uniwersalność sprawia, że strategie z FPL są intuicyjne i zrozumiałe dla wielu osób, a ich zastosowanie można łatwo przenieść zarówno z doświadczeń życiowych, jak i do rozwiązywania problemów, które napotykamy.
Czym będzie się różnił zaprojektowany menedżer od dostępnych narzędzi wspierających branżę futbolową?
Według szacunków firmy Grant Thornton, łączna wartość wszystkich europejskich klubów piłkarskich wynosi obecnie 4,7 miliarda euro. Wiele klubów korzysta zatem z zaawansowanych, dedykowanych narzędzi AI do wspierania decyzji o selekcji zawodników, trenerów czy strategii meczowych. Przykładami są m.in. Liverpool, który z pomocą TacticAI usprawnia swoje strategie meczowe, Manchester United i Bayern Monachium. W Polsce również widoczny jest ten trend – wg doniesień prasowych, w Wiśle Kraków, sztuczna inteligencja odegrała kluczową rolę przy wyborze trenera.
Ten projekt ma mniejszą skalę. Moim celem jest badanie automatycznej optymalizacji składu drużyny w FPL i przewidywanie wyników meczów. W przeciwieństwie do istniejących rozwiązań, mój projekt uwzględnia statystyki ze wszystkich klubów Premier League, nie faworyzując żadnego. Dzięki temu analiza jest bardziej obiektywna i może dostarczyć cennych wniosków dla fanów FPL i analityków sportowych.
Jaka jest baza danych, na podstawie której tworzy Pani narzędzie?
Dane z których korzystam, dotyczą rozgrywek Premier League i są dostępne publicznie. Do celów długoterminowej analizy historycznej konieczne jest jednak utrzymywanie lokalnej wersji tej bazy. Okazało się, że archiwizowanie danych jest niezbędne, gdyż co roku usuwa się je, co utrudnia dostęp do oficjalnych statystyk historycznych. Są one bardzo istotne nie tylko przy analizowaniu przebiegu historycznych spotkań czy wyników piłkarzy, ale także przy ocenianiu skuteczności algorytmów — do tego niezbędne są dane historyczne dotyczące innych menedżerów, aby móc łatwo obliczyć swoją pozycję w rankingu.
Jak przebiega współpraca z opiekunem?
Nigdy wcześniej nie uczestniczyłam w programie mentoringowym. Nie wiedziałam więc czego się spodziewać. Udział w projekcie okazał się jednak wielką szansą. Mój mentor, dr inż. Piotr Duch nie tylko motywuje mnie do dalszej pracy, ale ma także indywidualne podejście. Spotkania są regularne – omawiamy na nich postępy prac i planujemy kolejne etapy. Mentor zawsze jednak najpierw tłumaczy mi zagadnienie i upewnia się, że rozumiem, co trzeba zrobić. Jeśli mam z czymś problem, zawsze znajduje czas, aby odpowiedzieć na pytania i wyznaczyć kolejny cel. Dzięki temu, szybko uczę się nowych rzeczy. Przy jego wsparciu optymalizuję również swój program studiów, rozszerzając go o zagadnienia przydatne w moich badaniach naukowych oraz uczestniczę w kursach online poza Politechniką Łódzką.
Rozmawiała: Agnieszka Garcarek-Sikorska