AA'nın "Yapay Zeka Çağına Doğru" başlıklı dosyasının yirminci haberinde bu alandaki uygulamaların spor sektörüne etkisi ele alındı.
Aynı zamanda Türkiye Futbol Federasyonu (TFF) Sağlık ve Performans İcra Kurulu Üyesi, RAMS Başakşehir Futbol Kulübü Sağlık Departmanı Danışmanı ve Acıbadem Sports'un medikal koordinatörlüğünü yapan Anıl Işık, Türk futbolunda yapay zeka ve teknolojinin kullanımıyla ilgili AA muhabirine açıklamalarda bulundu.
Görev aldığı pozisyonlar sayesinde konunun saha, idari ve eğitim ayaklarında yer almaya devam ettiğine ve salt teorik bilgiyle ilerlemeyi sevmediğine dikkati çeken Işık, çalışmalar sırasında edindiği tecrübelerle futbolun bilişim ile yazılım boyutuna adım attığını belirtti.
2004-2008 yıllarında uzmanlık eğitimiyle beraber takım doktorluğu görevini sürdürürken, oyuncuları tedavi eden mekanizmanın bir parçası olmanın dışında; yorgunluk, yanlış antrenman planlaması, yetersiz toparlanma gibi sakatlığa zemin hazırlayan faktörleri incelemeye ve nasıl engellenebileceklerini düşünmeye başladığını anlatan Işık, "Sakatlık nedenlerini incelerken oyuncuların fiziksel yükünü analiz eden GPS sistemleri, akselerometreler, oyuncuların tükürük ve kan değerlerini analiz eden cihazlar, kas reaksiyonlarını ölçen giyilebilir sensörler, beyin dalgalarını ve göz hareketlerini ölçen cihazlar gibi birçok teknolojiyi tecrübe etme, hatalarını görme şansım oldu. Ancak ilerleyen dönemde büyük veri içerisinde kaybolduğumu ve istediğim bilgiye ulaşmakta zorlandığımı fark ettim." diye konuştu.
Veriye dayalı karar verme süreçlerinde yanlış yorumlar yaptığı anların da olduğunu dile getiren Işık, "Kaybolduğum bu noktada futbolun bilişim ve yazılım boyutuna da adım atmış oldum. O dönemde benim mihenk taşım oldu diyebileceğim Milan Lab'ı araştırdım. Yaşı ilerlemiş oyunculardan yüksek performans alabilmesi ile göze çarpan Milan takımının, laboratuvar ölçümlerinden çıkan sonuçları analiz edebilmek için ünlü bir yazılım firmasıyla anlaştığını duydum. Bu da bana, kendi verilerimi yönetebileceğim bir yazılıma ihtiyacım olduğunu gösterdi. Ben sahadaki bilgi birikimim ile temel stratejileri belirlerken, yazılım uzmanı ve şu anki iş ortağım Fuat Karip de kodlama sürecini başlattı. Böylece Monilabb Risk Yönetim yazılımımızın temellerini atmış olduk."
Yurt dışında ciddi bir piyasa araştırması yaptıklarını ve kendilerini geliştirdiklerini aktaran Işık, Avrupa'nın elit kulüplerinden geri bildirimler aldıklarını, kullanılan tüm yazılımları araştırdıklarını ve böylelikle Monilabb'ın, temeli sağlam, sahaya uyarlanabilir, sürdürülebilir ve güvenilir bir yazılım olmasını sağladıklarını vurguladı.
Monilabb'ın ilk versiyonunun Merkezi Veri Yönetim Yazılımı olarak 2013 senesinde yayınlandığını hatırlatan Işık, "İlk versiyondan sonra güncellemeler yaptık. 2015 senesinde oluşturduğumuz 'Sakatlık Risk Haritalama' modülünü TFF eğitimleri üzerinden bütün kulüplerin kullanımına ücretsiz olarak açtık. Kullanan oldu mu derseniz, olmadı. Hatta itiraz eden bile oldu. Hak veriyorum, o dönem biraz erkendi ve ülke futbolu böyle bir yazılım için hazırlıksızdı. Ancak daha sonra 2016 senesinde Acıbadem Sports'taki görevim üzerinden Avrupa'nın elit kulüplerini ağırladığımız Uluslararası Futbol Bilimleri Konferansı'nda Manchester United, Arsenal, Milan, Barcelona gibi takımlar kendi uygulamalarını anlattıkları ve veri biliminin önemini vurgulayan sunumlar yapınca, Monilabb'ın değeri biraz daha anlaşılmaya başlandı." ifadelerini kullandı.
Işık; Başakşehir, Beşiktaş, Trabzonspor ve Göztepe gibi kulüplerin Monilabb konseptini benimseyerek kurdukları laboratuvarlarda oyuncuları analiz edip, risk yönetimi yapmaya başladıklarını belirtirken, sözlerine şöyle devam etti:
"Bir tesadüf mü bilinmez ama laboratuvarlarını kurduktan sonra Başakşehir, Beşiktaş ve Trabzonspor sırasıyla şampiyon oldu. Bu şampiyonluk sezonlarında veriye dayalı Monilabb Risk Yönetim konseptinden fayda gördülerse ne mutlu bize. Biz aynı dönemde büyük bir marka olan VBT yazılım şirketi ile iş birliğine gittik. Onların da desteği ile güncellemeler yaptık, yeni modüller ekledik ve hem sakatlık önleme hem de performans yönetimi açısından farklı yapay zeka modelleri üzerinde çalışmaya başladık."
Bu teknolojinin sahaya uyarlanması noktasında ince ve hassas bir çizgi olduğuna dikkati çeken Işık, "Tamamen yapay zeka odaklı alınacak kararlar şu an için fazlaca yanılgı ve hatalı saha aksiyonuna neden olur diye düşünüyorum." dedi.
Yapay zekayı; makinelerin yeni verileri yazılım modelleri kullanarak tecrübe etmesi ve insan benzeri becerileri yerine getirebilme kabiliyeti, olarak tanımlayan Anıl Işık, "Dünya futbolu yapay zeka için hazırlıksız. Örneğin ben, sakatlıkları ve düşük performansı engellemeye çalışıyorum. Yapay zekanın bunu yapabilmesi için olumlu ve olumsuz tüm koşulları tecrübe etmiş olması gerekiyor. Yapay zekanın kendi özelinde sakatlıkları ya da düşük performansları hatasız şekilde tahmin edebilmesi için her gün binlerce veriyi analiz ederek modeline işlemesi ve yüzlerce sakatlığı deneyimlemesi gerekiyor ki şu an için bu döngüyü ve hacmi yakalamış bir kulüp olabileceğini düşünmüyorum." değerlendirmesinde bulundu.
Işık, Avrupa futbolunun veri arşivleme konusunda Türkiye'den çok ileride olduğunu söyleyerek, "Uzun yıllar sonunda oluşan ciddi bir veri tabanına sahipler. Bu anlamda da veriler üzerinde yapay zeka modellerini çalıştırabilecek durumdalar. Bizim de öncelikle bu konuda kendimizi geliştirmemiz gerekiyor. Yavaş yavaş veri tabanı oluşturmaya başlayan kulüplerimiz var ama hala yeterli değil." ifadelerini kullandı.
Sakatlık tahmini yapmanın vakit kaybı olduğunu iddia eden ekollerin de olduğunu anlatan Işık, bu görüşün 3 ana nedene bağlandığını vurguladı. İlk olarak yetersiz veri hacminden bahseden Işık, "Hiçbir zaman yeterli veri hacmine ulaşılamayacağı öngörüsü mevcut. Hangi etkenin hangi sakatlığa ne şekilde sebep olduğunun anlaşılabilmesi için veri hacminin çok geniş olması gerekiyor. Çünkü sakatlık çok fazla etkenin bulunduğu bir konu." diye konuştu.
Yazılımlar sayesinde yapılan tahminlerin yanlış yorumlanabileceğini anlatan Işık, "Yapay zeka çıktısını yorumlayacak kişi yine insan. Bir oyuncunun sakatlık riski yüksek olarak saptandı diyelim. Bunun sonucunda teknik ekip ne yapmalı? Oyuncuyu dinlendirmeli mi yoksa antrenman içeriğini değiştirip yüklemeye devam mı etmeli? Psikolojide bilişsel ön yargı diye bir kavram var. İnsanın son yaşadığı tecrübelere, kendisini en yakın hissettiği senaryolara, en fazla hatırladığı bilgilere yönelme gibi eğilimleri oluyor. Bu noktada her ekip sakatlık riski ile yüzleştiğinde çok farklı aksiyonlar alabilecek. Hatta ileride insan tarafından kodlanan yapay zekanın da bu önyargılara sahip olacağı konusunda ciddi tedirginlik var." şeklinde görüş belirtti.
Anıl Işık, üçüncü neden olarak sunulan "yanlış pozitif" kavramını, "Diyelim ki sakatlanacağı tahmin edilen oyuncuyu dinlendirme yolunu seçtiniz. Peki, ya bu tahmin yanlış ise? Yani oyuncu o gün aslında sakatlanmayacaksa, boşuna dinlendirilmiş olacak. Sporcunun o gün yaşayacağı taktik, kuvvet ya da antrenman ritmi kaybı başka problemleri beraberinde getirecek. Yapay zeka girişimleri de bu doğrultuda yanlış pozitif sonuç oranlarını düşürmeye çalışıyor." cümleleriyle açıkladı.
Futbolda yapay zeka için gidilecek uzun bir yol olduğuna dikkati çeken Dr. Işık, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Tamamen yapay zeka odaklı kararların sahaya uyarlanabilmesi için erken olduğunu düşünüyorum. 'Yüzde 70 oranında sakatlıkları engelliyoruz, yapay zekayla antrenman planlaması yapıyoruz.' şeklinde jenerik cümleleri çok fazla duymaya başladık. Bunun altı şu an için boş görünüyor çünkü bu söylemler insan faktörünü devre dışı bırakıyor. İnsan faktörü, gözlemi ve tecrübesini devreye sokmadan bunların yapılması mümkün değil. Tamamen yapay zeka odaklı hareket eden takımlar farkında olmadan oyuncunun antrenman ritminin kaybı ya da bir süre sonra performansının düşmesi gibi sorunlarla karşılaşabiliyorlar. Bir oyuncu da tahminin doğru çıkmış olması, başka oyuncuların boş yere dinlendirilmesi gibi bir dezavantajı da yanında getiriyor."
Termal kameralarla ilgili de bilgi veren Işık, "Ülkemizde termal kamerayla ilgili bir yanılgı var. Yapay zeka destekli görüntü işleme teknikleri, sağlık sektöründe fazlaca tercih edilen bir yöntem ama görüntü işlemede yapay zeka ile büyük veri üzerinden sakatlık riski belirlemede kullanılan yapay zeka çok farklı şeyler. Yapay zeka burada, sadece termal kameranın çektiği fotoğrafın dijital ortama daha hızlı aktarılmasını ve insan cildi üzerindeki termal düzensizlikleri eş zamanlı görebilmemizi sağlıyor. Tedavi etkinliğini takip etmek için mükemmel bir yöntem ancak şu an sadece termal kameraları kullanarak sakatlıkları yüzde 70, 80 oranında engellemek mümkün değil." şeklinde konuştu.
Yazılımla aynı dili konuşmak gerektiğini vurgulayan Işık, "Bir teknolojiyi kullanırken ne için kullandığınızı da bilmeniz gerekir. Bu da zamanla olabilecek bir şey. Takımınıza bir teknolojiyi entegre eder etmez, hemen verim almayı beklemeyin. Çünkü bu acelecilik bir baskı oluşturacak ve bu baskı önyargılarınız ile yanlış kararlara almanıza neden olacaktır." diye konuştu.
Işık, iş birlikçi yapay zeka modelinin kullanılması gerektiğini de belirterek, "İnsan faktörünün de devrede olduğu, yapay zeka ile insanın birlikte karar verebildiği ve birbirini beslediği yapılar çok daha uygun modeller olacaktır. Biz mesela Monilabb özelinde yapay zekadan destek alıyor muyuz, evet. Ancak kullanıcıyı hiçbir zaman yapay zeka çıktısı ile direkt karşı karşıya getirmiyoruz. Monilabb önergeleri genellikle teknik ekipleri, saptanan riskin nedenini daha çok araştırmaları konusunda, kendi gözlemlerini ve tecrübelerini de katarak karar almaları ve oyuncu ile iletişim kurarak hareket etmeleri konusunda yönlendirmeye çalışır. Teknik ekiplerin aldığı kararlar ile kendi algoritmalarının önerdiği kararlar arasındaki farkı sürekli analiz eder, kendini geliştirmeye çalışır. Biz kısaca oyuncuları mümkün olduğunca sağlıklı ve yüksek performansla sahada tutmaya çalışıyoruz diyebilirim." açıklamasında bulundu.
İleride insan faktörünün geride kalabileceği ama göz ardı edilmeyeceği modellerin daha fazla kullanılacağını düşündüğünü aktaran Dr. Işık, yapay zeka hedefleriyle ilgili, "Bizim yapay zeka alanında öncelikli ve güncel hedefimiz Futbol Federasyonumuzun kurduğu Sağlık ve Performans Analizi Laboratuvarı'na veri bilimi ve risk yönetimi konusunda destek vermek. 2024 Avrupa Şampiyonası hazırlık ve turnuva sürecinde bu risk yönetiminden faydalanmayı amaçlıyoruz. Bu laboratuvarın ilk ölçümleri Mart ayındaki kampta yapıldı. Mayıs ayındaki kamp ve haziran ayındaki turnuva süresince teknik ekibi desteklemeye devam edeceğiz." değerlendirmesinde bulundu.
Kurucusu olduğu Monilabb Risk Yönetim Yazılımı'nın amaçlarından da bahseden Anıl Işık, "Monilabb ile global bir marka olmak istiyoruz. Ayrıca yurt dışındaki kulüpleri, Minilabbs adını verdiğimiz toparlanma ve risk analiz laboratuvarlarını da kurarak, hem teknoloji hem de veri odaklı karar süreçleriyle desteklemeyi hedefliyoruz." dedi.
Işık, yapay zekanın sporda kullanıldığı alanlarla ilgili gözlemlerini şöyle aktardı:
"Gördüğüm kadarıyla çoğunlukla görüntü işleme üzerinden gidiliyor ve performans ölçümleri ile hareket analizleri için kullanılıyor. Sporcuların sıçrama yüksekliklerini, koşu performanslarını yapay zeka üzerinden hızlı şekilde ölçen sistemler var. Sporcunun eski performansından yola çıkarak bir sonraki performansını tahmin etmeye yarayan sistemler var. Futbol özelinde, örneğin penaltı atışlarında kalecilerin ne tarafa hareket edeceğini veya penaltıyı kullanan oyuncunun penaltıyı ne tarafa doğru kullanacağını tahmin etmeye çalışan modeller var."
Yapay zekayı verimli kullanabilmek için sporda uzun bir yol olduğuna dikkati çeken Işık, "Şu anda Gençlik ve Spor Bakanlığı, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, federasyonlar, üniversiteler, TÜBİTAK ve devlet nezdindeki birçok kurum, bu konu üzerinde çalışmaya, destek vermeye başladı. Spordaki yapay zeka girişimlerinde bir gelecek görüyorum ama çok da aceleci davranmamak gerektiğine inanıyorum." diyerek sözlerini tamamladı.
Anadolu Ajansı web sitesinde, AA Haber Akış Sistemi (HAS) üzerinden abonelere sunulan haberler, özetlenerek yayımlanmaktadır.Abonelik için lütfen iletişime geçiniz.
PODCASTTÜMÜNÜ GÖR
