Zespół analizy danych sportowych

Zespół prowadzi badania nad metodami analizy danych sportowych, koncentrując się na pozyskiwaniu i przetwarzaniu wiarygodnych danych pomiarowych opisujących obciążenia i aktywność zawodników. Dane pochodzą z jednostek inercyjnych IMU (akcelerometry, żyroskopy), systemów lokalizacji (GPS) oraz czujników fizjologicznych (np. tętno).

Prace badawcze obejmują analizę parametrów kinetycznych takich jak przyspieszenie, hamowanie, zmiany kierunku ruchu w celu obserwacji obciążeń treningowych oraz reakcji organizmu na wysiłek w różnych fazach treningu i rywalizacji sportowej. Szczególny nacisk kładziony jest na zapewnienie porównywalności wyników pomiędzy sesjami treningowymi i zawodami.

Badania obejmują cały proces analizy danych: od projektowania procedur pozyskiwania danych, przez ich czyszczenie, synchronizację i integrację z różnych źródeł, po budowę modeli. Istotnym aspektem prac jest odporność opracowywanych metod na typowe ograniczenia pomiarów terenowych, takich jak szum, braki danych, różnice w sprzęcie oraz zróżnicowane częstotliwości próbkowania.

Efektem działalności zespołu są modele i narzędzia analityczne, które mogą wspierać proces monitorowania zawodników, planowania obciążeń treningowych oraz ograniczania ryzyka przeciążeń i kontuzji.

Kierownik

dr

Tomasz Piłka

Tomasz Piłka jest pracownikiem naukowo-dydaktycznym UAM na Wydziale Matematyki i Informatyki. Zajmuje się AI, uczeniem maszynowym i analizą danych, zwłaszcza w sporcie. Specjalizuje się w modelowaniu, danych sensorycznych i trackingowych oraz systemach wspomagania decyzji.

Członkowie

Mgr

Jan Świątek

Zadaniem mgr inż. Jana Świątka jest rozwijanie modeli głębokiego uczenia maszynowego do estymacji prędkości na podstawie danych z kamizelek sportowych z IMU. W realizowanym doktoracie prowadzi badania nad wykorzystaniem grafowych sieci neuronowych w analizie danych trackingowych w piłce nożnej.

Inż.

Tomasz Kuczyński

Inż. Tomasz Kuczyński zajmuje się badaniami nad oceną modeli generatywnych, koncentrując się na ewaluacji i ocenie jakości tych modeli.

lic.

Martyna Ławniczak

Magistrantka Analizy i Przetwarzania Danych. Łączy biotechnologię i bioinformatykę z analityką sportową (kobiecej piłki). Współpracuje z KKS Lech Poznań UAM, wykorzystuje ML do analizy obciążeń treningowych oraz tworzy systemy i dashboardy Power BI wspierające decyzje sztabu.

mgr inż.

Piotr Kaczorek

Doktorant WMI, prowadzący badania na styku uczenia maszynowego i analizy danych sportowych. Dziennikarz redakcji żużlowej Canal+, główny twórca pierwszego modelu predykcyjnego dla sportu żużlowego, wykorzystywanego w transmisjach telewizyjnych i aplikacji mobilnej PGE Ekstraligi.

inż.

Patryk Żyliński

Magistrant na kierunku Informatyka. Jego zainteresowania koncentrują się wokół technologii backendowych, administracji serwerami oraz inżynierii danych.

inż.

Piotr Andrzejewski

Specjalizuje się w technologiach frontendowych oraz projektowaniu interfejsów. W zespole zajmuje się zagadnieniami z pogranicza IT i Data Science, ze szczególnym uwzględnieniem analizy oraz czytelnej wizualizacji danych.

inż.

Kaj Skubiszak

Magistrant informatyki specjalizujący się we frontendzie oraz analizie rynkowej, odpowiedzialny za najwyższy standard warstwy wizualnej i merytorycznej realizowanych projektów.

Konsultant

Zdjęcie portretowe dziekana Góreckiego

Prof. UAM dr hab.

Tomasz Górecki

Profesor w Zakładzie Statystyki Matematycznej i Analizy Danych, WMI UAM. Jego zainteresowania badawcze obejmują metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz analizy szeregów czasowych. Jest autorem blisko 100 prac naukowych i 3 książek.