Справился с депрессией и учит искусственный интеллект футболу. Как Владислав Ващук стал стартапером

В 36 лет Владислав Ващук завершил карьеру футболиста. Обычно футболисты «выходят на пенсию» в 29-30 лет и идут в тренеры, но Владислав такой вариант не рассматривал. Сейчас он вместе с фондом Fison разрабатывает программу Sportlab Analytic, которая анализирует игру, а затем дает прогнозы и рекомендации. Эдакая нейронная сеть, которая разбирает футбол на молекулы.

Владислав Ващук

Владислав рассказал MC Today, как прошел через послекарьерную депрессию и начал делать проект будущего.

Владислав Ващук

Жизнь после футбола

Во времена, когда я играл, меня, конечно, посещали мысли о том, что нужно будет чем-то заниматься дальше. Но четких целей для жизни «на гражданке» не было, думал, все разрулится как-то само. Тогда мне казалось, что бизнес уж точно не сложнее футбола и что я быстро войду в курс дела.

Наивно, конечно. Но такие мысли есть у 95 % игроков, поверьте. Совсем не думаешь о том, что, пока ты играешь, другие получают опыт, набивают шишки, и к 36 ты оказываешься с ними в неравных позициях.

Когда я закончил карьеру игрока, меня накрыла так называемая послекарьерная депрессия. Американские ученые пришли к выводу, что чем ярче у спортсмена была карьера и выше достижения, тем в более тяжелой форме проходит этот период. Они исследовали жизнь игроков НБА, и статистика такова: 40 % находят себя в областях, близких к баскетболу, 20 % — в областях, никак не связанных со спортом, а 40 %, к сожалению, спиваются или становятся наркоманами.

У меня депрессия отняла года три жизни. А если быть уж совсем честным — лет пять. Тяжелое время. То, что алкоголь — не выход, я понял сразу, но вот куда идти, не представлял. На тот момент я спасался тем, что проводил детские турниры.

Первый детский турнир с кубком своего имени провел в 2006-м, с тех пор старался делать это ежегодно. Я мечтаю качественно изменить подход к детскому обучению, уравнять шансы детей из разных семей.

В Украине существует миллион и одна секция, где теоретически учат футболу, но никто же не проверяет, что там делают. Я иногда видел, что детские тренеры делают с детьми, — и хотелось подойти и просто ударить, ей-богу.

И я решил создать свою академию, в которой учитываю опыт зарубежных коллег и провалы украинских. Футбольная академия Владислава Ващука открылась в декабре 2015-го. К этому времени я уже вышел из кризиса и понимал, куда хочу идти.

Из футболиста в стартаперы

Владислав Ващук

Примерно полтора года назад ребята из фонда Fison позвали меня в свой стартап. Они уже занимались разработкой программы по теннисным турнирам, решили добавить футбол и обратились ко мне.

Они рассказали мне, что Sportlab Analytic — это, по сути, искусственный интеллект. И стало понятно, что его нужно обучить: ему нужна информация. Я стал придумывать, как «разобрать» футбол.

Поначалу проблем хватало. Алгоритм складывался из малопонятных нашим математикам вещей, приходилось объяснять, в чем отличие крученого паса от простого, что нужно учитывать даже скорость ветра и влажность воздуха, что существуют миллионы подводных камней и просто так анализировать игру нельзя — нужны дополнительные параметры.

Искусственный интеллект буквально пришлось обучать футболу. Да и математиков наших тоже. Но в итоге ИИ справился лучше, чем мы ожидали. И продолжает обучаться день ото дня.

То, что я хочу получить, — это онлайн-программа, которая будет давать тренеру информацию о его и о чужих игроках. А когда-нибудь будет предсказывать, сможет ли ребенок, который только начал играть, стать успешным футболистом.

Но вообще Sportlab Analytic — это просто огромный проект. Над ним можно работать всю жизнь. Чем больше мы делаем, тем более захватывающие перспективы развития появляются. Наука же не стоит на месте, да и футбол меняется, и нужно все время быть первыми.

Сейчас над проектом работают около двадцати человек — это не только программисты и математики, но и научные работники. И будут еще привлекаться люди. Сейчас мы на заключительных этапах разработки, пока у нас нет маркетологов, продажников и так далее.

Хотя предпродажи уже есть — интересуются продуктом команды, готовые тестировать программу и ждать ее. Мы работаем в Украине, но ориентируемся в основном на зарубежный рынок и на большие клубы, которые покупают футболистов за 100 и больше миллионов евро. Например, наша программа интересна Китаю, потому что они хотят в 2050-м стать чемпионами мира.

Программа будет готова к лету, цена будет варьироваться: например, поверхностная аналитика игрока — несколько тысяч долларов, полная аналитика команды — до десятков и сотен тысяч.

Технический директор фонда Fison Александр Ганджа — о том, как все это работает:

Александр Ганджа

Когда мы запускаем проект — сразу ориентируемся на глобальную цель, но начинаем с какого-то кусочка. Здесь этим кусочком было «сделать прогноз» для того, чтобы посмотреть, можем ли мы научить машину находить закономерности в спортивных соревнованиях. И у нас получилось.

Сейчас уже прописан поэтапный план работы и готовы математические модели. Наше сотрудничество с Владиславом выглядит примерно так:он говорит, что нужно добавить в программу, а мы думаем, как это сделать.

Мы тестируем программу на уже записанных нами матчах. Сейчас начнется новый футбольный сезон, и будем записывать с учетом корректировок. Например, первые видео у нас сняты в 4К на одну камеру. Теперь будем записывать как минимум на три камеры, это, грубо говоря, будет 12К.

Самое сложное — взять экшн-камеру, получить с нее изображение и сделать из него вид сверху, выровнять его. Это примерно как монтаж, только гораздо сложнее. Изначально мы «монтировали» все сами, а уже потом научили этому программу. Также мы обучаем ее делать выводы.

Не на каждую камеру получится записать видео в необходимом для программы качестве, но при разработке мы выбирали только общедоступную технику. То есть клиенту не нужно покупать специфическое оборудование у нас, мы просто дадим рекомендации, с какими камерами лучше работать.

Для тренера все выглядит так: он задает параметры, которые ему интересны, и получает выкладку. Каков диапазон скорости, какая вероятность травмы игрока и так далее. На основании этих данных тренер может сделать выводы сам. А может запросить их у программы.