Когато мислите за спортeн анализ, най-вероятно се сещате за сурови статистически данни, като времето в противниковата половина или изстрели към вратата. Въпреки това тази информация не дава представа как е трябвало да играе отборът, a прави само неясни догадки.

Изследователи от Disney, Caltech и STATS вярват, че могат да се справят по-добре: те са разработили система, която използва задълбочено изследване за анализиране процесите на вземане на решения на спортистите. След набиране на достатъчно данни за предишните действия на играчите невронните мрежи на системата могат да прогнозират техните бъдещи ходове и да бъде създаден "призрак" на типично изпълнение на играча. Ако един отбор не се е представил добре, системата може да сравни реалните действия срещу предполагаемите такива на един по-ефективен отбор, за да се види как играчите е трябвало да действат.

Отборът на Торонто Раптърс от НБА вече използва подобна система, която показва къде би трябвало да се позиционират баскетболистите. Новата технология обаче създава тези схеми вече в реално време, дори и в спортове като футбола, където продължителната игра и големият терен правят прогнозите доста трудни.

Учените разчитат, че изкуственият интелект се учи на базата на имитирането и така успява да направи дори дълготрайни прогнози. Ранните резултати са обнадеждаващи - в срещата между Фулъм и Суонси например позиционираният от AI отбор заменя този на Суонси и се представя добре в защита. Сега следващата стъпка е изкуственият интелект да се научи да покрива всички аспекти от играта, и то в много спортове.