Bridie Lynch većinu svog života igra i trenira tenis. Kako njeni roditelji vode lokalni teniski klub u Walesu, u taj sport je ušla s 14 godina.
Jedan aspekt koji je primijetila je prihvatanje tehnologije, na svim razinama tenisa.
"Tenis je tako tehnički sport. Ovih dana svako koga igram ili treniram bavi se tehnologijom, bilo da se radi o video analizi ili najdužoj statistici mitinga."
Ona koristi niz aplikacija i tehnika za vlastite mečeve i treniranje, uključujući videosistem na pametnom telefonu pod nazivom SwingVision, koji razbija njenu izvedbu s detaljima kao što su pogreške u forhendu i bekhendu, piše BBC sport.
"Lično volim imati tehnologiju za poboljšanje svoje igre. Mogu vidjeti jasniju viziju onoga što mogu poboljšati, od svog zamaha do svojih obrazaca igre", objašnjava ona.
Analitika podataka postoji dugo vremena u sportu. Možda je najpoznatiji primjer njene upotrebe iz 2002. godine, kada je bejzbolski tim Oakland Athleticsa koristio statističku analizu za odabir svog sastava, umjesto mudrosti trenera i skauta i njihovih omiljenih metrika.
To iskustvo bilo je srž bestselera Michaela Lewisa iz 2003. Moneyball, koji je kasnije postao film u kojem glume Brad Pitt i Jonah Hill.
Tenis je također doživio ovu revoluciju. "Podaci su raznijeli naš sport", kaže teniski strateg i trener Craig O'Shannessy.
Za njega je Australian Open 2015. bio ključni trenutak. Dok su se Novak Đoković i Andy Murray borili na terenu, moćni računari su skupljali podatke i grupirali dužinu nadigravanja u tri različite kategorije, uglavnom kratke, srednje i duge.
"Otkrili smo da je u 70% svih poena svaki igrač udario loptu u teren najviše samo dva puta", kaže on.
Gospodin O'Shannessy, koji je radio s Novakom Đokovićem od 2017. do 2019., kaže da ga je uvid natjerao da shvati da je način na koji igrači treniraju bio pogrešan.
"Devedeset posto treninga usmjereno je na dosljednost, ali samo 10% terena je u nadigravanju s više od 9 poena", ističe.
"Ovi su podaci zauvijek promijenili naš sport", kaže.
Ta manipulacija podacima podignuta je na novu razinu.
Treneri sada imaju umjetnu inteligenciju (AI), gdje se sofisticirani softver hrani, ili obučava, s nezamislivim količinama podataka. Rezultirajuća AI može uočiti obrasce koje čovjek nikada ne bi mogao vidjeti.
"AI može nanjušiti značajna područja. Ljudi vrlo loše rade na slojevima podataka, dok AI to može učiniti za nekoliko sekundi", kaže O'Shannessy.
Tako, na primjer, ako Novak Đoković pogodi 50 winera iz forhenda, ti udarci bi se mogli raščlaniti na više načina ili slojeva. Možda ih je 40 došlo kada je on servirao, a onda ih je 35 došlo pri prvom udarcu nakon servisa.
Pronalaženje obrasca igre u kojem Novak pogađa 35 od 50 winera na potpuno isti način je ključno, kaže gospodin O'Shannessy.
"Desetljećima smo posrtali pokušavajući sve ovo spojiti."
AI zahtijeva ogromne količine podataka za obuku i izgradnju tačnih algoritama.
Raghavan Subramanian je voditelj Infosys Tennis Platforma i radi s Udrugom teniskih profesionalaca (ATP) od 2015. i s French Open-om (poznatim i kao Roland Garros) više od tri godine.
Svake godine ima pristup video zapisima i statistici oko 700 utakmica. "Vrijedni podaci koji čine sirovinu za sve naše sisteme AI i mašinskog učenja", kaže Subramanian.
Rekao je da se tačnost poboljšala tokom posljednje četiri godine, jer je postalo dostupno više podataka o obuci.
Sa igračeve tačke gledišta to znači da mogu preciznije analizirati utakmicu. Koristeći aplikaciju Roland Garros Players, mogu vidjeti tačno raspored ključnih pogodaka, kao što su wineri, pogreške i servisi.
"Vidjeli smo skok od 51% u korištenju aplikacije RG Players 2021. godine, u usporedbi s prethodnom godinom, s 1100 igrača i trenera koji koriste videozapise s umjetnom inteligencijom", kaže gospodin Subramanian.
AI također ubrzava medijsko praćenje turnira. AI reže podatke kako bi stvorio video sadržaj u nekoliko sekundi, posao za koji bi multimedijskom timu obično bili potrebni sati.
"Navijači mogu pristupiti i analizirati najzanimljivije dijelove utakmice i druge pametne popise pjesama gotovo odmah nakon utakmice."
Iako umjetna inteligencija postaje sve moćniji alat, to tek trea da postane, kaže Jérôme Meltz, glavni direktor za informacije i podatke, Fédération Française de Tennis (FFT)
"Ljudski i emocionalni faktori ostaju prioritet i glavni element koji potiče dramu", kaže.
FFT priznaje da umjetna inteligencija uglavnom koristi vrhunskim sportistima i da će trebati vremena da se dobit proširi na širu javnost.
"AI za poboljšanje performansi ostaje uglavnom za elitu, ali vrlo malo za širu javnost", kaže g. Meltz.
Vrativši se u London, gospođa Lynch zna šta bi htjela vidjeti: "Kada biste mogli pričvrstiti kameru na Federerova prsa i vidjeti njegov servis iz druge perspektive, sada bi to bilo sjajno."
