België is derde geworden op het voorbije WK voetbal in Rusland. Nederland kon zich helaas niet kwalificeren voor de eindronde maar het speelde wél een belangrijke rol in het Belgische succes want de trainers en coaches maakten bij hun matchvoorbereiding uitvoerig gebruik van de analysesoftware van Scisports, gebaseerd op het Viya-platform van SAS.
Voetbal en big data – niet echt een voor de hand liggend huwelijk, zou je zeggen, vooral niet in een conservatieve voetbalwereld die per definitie weinig voelt voor vernieuwingen, stelt operationeel directeur Gert-Jan Nijweide van Scisports. ‘Maar je ziet dat de voetballerij er nu stilaan wel voor openstaat. Ik ben ervan overtuigd dat binnen enkele jaren data en voetbal onafscheidelijk zullen worden’. .
Levensecht
Tenminste: daar rekent hij op, samen met de rest van Scisports, een bedrijf uit Enschede dat amper vijf jaar geleden werd opgericht maar intussen toch al zo’n vijftig medewerkers telt. De droom van de stichters was eigenlijk een real-life versie te bouwen van de Football Manager-game op basis van actuele data – ‘en dat is gelukt’, zegt Nijweide, ‘maar we staan intussen al een stuk verder. We hebben de Sciskill Index gecreëerd waarmee we de kwaliteit en de potentie van ruim tweehonderdduizend voetbalspelers ter wereld kunnen bepalen. Daarnaast krijg je via ons online platform Insight toegang tot een database met informatie over zo’n negentigduizend actieve spelers, 244 competities en bijna 3700 clubs. En nu hebben we weer een stap gezet met Balljames, een real-time tracking technologie die automatisch 3D-data genereert op basis van videobeelden’.
Balljames registreert met veertien camera’s rond het speelveld elke beweging en zet alles om in data over richting, sprintsnelheid, passen, enz. Informatie die dan ter beschikking gesteld wordt van bijvoorbeeld coaches die dan direct kunnen bepalen of een speler vermoeid is en vervangen moet worden. Zo’n stroom actuele data verwerken is wel een zware klus en dus zocht Scisports naar een specialist. Het bedrijf klopte uiteindelijk aan bij SAS omdat die een hybride omgeving aanbiedt waar Scisports zijn eigen open source componenten kan inhaken, legt technisch directer Wouter Roosenburg uit. De samenwerking gaat verder dan een louter klant-leverancier-relatie. ‘Wij kunnen sturing meegeven aan ontwikkeltrajecten en researchproblemen worden in overleg opgelost.’
Met ai en machine learning
Scisports gebruikt het SAS Viya-platform en de SAS Event Stream Processing functies om actuele data van het veld naar de media en voetbalfans over heel de wereld te streamen. Bij de interpretatie van die data worden machine learning en artificiële intelligentie (ai) ingezet om de bewegingen van de spelers direct in modellen te gieten. Clubeigenaren en coaches gebruiken die modellen om toekomstige toppers of ondergewaardeerde spelers te identificeren. ‘Klassieke mathematische modellen baseren zich op bestaande voetbalkennis en inzichten maar met machine learning en ai zijn verbanden te ontdekken die mensen zelf niet zouden leggen’, licht Roosenburg toe. Door onze deep learningmodellen in SAS Viya te combineren kunnen we ze overal toepassen – in de cloud maar ook in het geheugen van de camera’s zelf – en dan onmiddellijk de processing doen. En een bijkomend voordeel van SAS Viya is dat we nu, in tegenstelling tot onze open source modellen van vroeger, over een end-to-end platform kunnen beschikken waarop analyseteams in hun voorkeurtalen kunnen werken en gebruik kunnen maken van een gedeelde analytics database.’
Daar waar Scisports voor zijn prototypes nog uit de voeten kan met open source software is de overstap naar het krachtige SAS-platform nodig wanneer de oplossingen moeten worden opgeleverd. Daarbij kan het bedrijf indien nodig processingpower bij- of afschalen.
In binnen- en buitenland
Scisports heeft volgens operationeel directeur Nijweide een paar miljoen euro geïnvesteerd in de opbouw van kennis en het model plus de hardware-investering voor het ophangen van de camera’s in het stadion van Heracles in Almelo waar het prototype geïnstalleerd werd. Intussen gebruiken ruim dertig clubs en sportbonden het systeem om spelers en tegenstanders te scouten. Ook het Belgische nationale elftal maakte intensief gebruik van de diensten van Scisports in de voorbereiding op het WK – met brons als het gekende resultaat.
Voor de nieuwe versies van de analysesoftware maakt het bedrijf gebruik van innovaties uit Silicon Valley. Roosenburg: ‘Voor het herkennen van shirtnummers gebruiken wij bijvoorbeeld een aangepast Streetview-algoritme, een model dat Google oorspronkelijk ontwikkeld heeft om huisnummers te detecteren met hun rondrijdende auto’s. En Facebook is wereldwijd bezig met segmentatie in skeletdata, met mensen en beweging – voor ons interessant want in plaats dat je één punt van een voetballer weergeeft, krijg je achttien drukpunten van een lichaam. Als je die met elkaar verbindt, dan heb je echt een ‘skeletonmodel’. Combineer dat met veertien camera’s en je kan een levensecht 3D-model construeren. En dat is nog maar een begin, geloof me…’.
(Deze bijdrage is afkomstig uit Computable Magazine, editie 05/2018.)
