2022년 카타르 월드컵에서 논란 없이 핵심 판정을 이끌어낸 반자동 오프사이드 기술(SAOT) 등 최첨단 스포츠 심판 기술의 배후에는 MIT 스포츠 연구소가 있습니다. 이 연구소는 데이터 과학과 공학을 활용해 FIFA, NBA, NFL 등 글로벌 스포츠 기관 및 기업들이 직면한 실질적인 문제를 해결하며 스포츠 산업의 혁신을 주도하고 있습니다.
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2022년 카타르 남자 월드컵 아르헨티나 대 프랑스 결승전은 축구 역사상 가장 경이로운 경기 중 하나로 기록되고 있었습니다. 동점을 깨기 위해 주어진 연장전 종료가 불과 12분밖에 남지 않은 상황에서, 주심은 빠르고도 결정적인 판단을 내려야만 햸습니다. 아르헨티나의 주장이자 축구 전설인 리오넬 메시가 프랑스 골라인을 넘어 공을 차넣어 아르헨티나에 3–2 리드를 안겨주었기 때문입니다. 관중들이 환호했지만, 부심의 깃발이 올라갔습니다. 한 심판은 메시가 공을 차기 직전, 아르헨티나 공격수 라우타로 마르티네스가 패스를 받았을 때 골키퍼를 제외한 프랑스 선수들보다 골에 더 가까운 위치에 있었다고 생각하여, 그를 불법적인 '오프사이드' 위치에 있다고 판단했습니다. 만약 주심이 마르티네스의 오프사이드를 선언한다면 득점은 인정되지 않을 것이고, 반대로 온사이드(정상 위치)로 선언한다면 아르헨티나는 경기 종료 몇 분을 남겨두고 3–2 리드를 지켜나가게 될 것이었습니다. 주심의 어깨에는 단순한 오프사이드 판정 하나의 무게뿐만 아니라, 월드컵 그 자체의 무게가 얹혀 있었습니다. 하지만 2022년, 이 역사적인 대회 역사상 처음으로 심판들은 경기를 빠르게 분석해 오프사이드 선수를 감지할 수 있는 시스템인 반자동 오프사이드 기술(SAOT)을 사용할 수 있게 되었습니다. 이 사례에서 이 기술은 프랑스 수비수가 마르티네스보다 골에 아주 약간 더 가까이 있었음을 보여주는 이미지를 생성했고, 이로써 아르헨티나 공격수는 아슬아슬하게 합법적인 공격 위치에 있는 것으로 밝혀졌습니다. 주심은 득점을 인정했고 스코어는 3–2 아르헨티나가 되었습니다. 이후 프랑스 공격수 킬리안 음바페가 동점골을 넣어 3–3 동점이 되고 승부차기 끝에 결국 아르헨티나가 챔피언에 올랐습니다. 만약 주심이 메시의 득점을 취소했다면 경기와 대회가 어떻게 전개되었을지는 평행우주에서만 알 수 있을 것입니다.
국제 축구 연맹(FIFA)에게 SAOT는 월드컵에 도입된 일련의 혁신 포트폴리오 중 최신작 중 하나입니다. 골 라인 기술(Goal line technology)부터 비디오 판독 시스템(Video Assistant Referee, VAR)에 이르기까지, 심판 기술은 오늘날 최상위 프로 경기에서 흔하게 사용되고 있습니다. 그러나 SAOT는 축구를 훨씬 넘어서는 더 광범위한 스포츠 기술 환경의 일부입니다. 그리고 이 분야의 주요 선수 중 하나는 애초에 FIFA와 협력하여 SAOT를 경기장에 도입한 바로 그 팀, 즉 MIT 스포츠 연구소입니다. 2015년에 설립된 이 연구소는 기술과 데이터 과학을 활용하여 선수, 팀, 스포츠 조직 및 브랜드가 직면한 실제 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 연구소는 FIFA, 미국프로농구(NBA), 미식축구(NFL), 아디다스와 협력해 왔으며, 수많은 다른 스포츠 조직 및 산업계 관계자들과도 긴밀히 협력하고 있습니다. 이들의 연구 결과는 독자가 신고 있는 러닝화 밑창에, 좋아하는 NBA 팀이 내리는 결정에, 심지어 축구의 가장 큰 무대(AP통신이 '대회 92년 역사상 아마도 가장 광적인 결승전'이라고 불렀던 경기처럼)에 숨어 있을지도 모릅니다.
MIT 스포츠 연구소의 탄생 스토리는 2010년 무렵으로 거슬러 올라갑니다. 기계공학 교수인 아니트 '페코' 호소이가 다운힐 산악자전거에 푹 빠져 새 자전거가 필요해졌습니다. 하지만 다양한 링키지 시스템, 쇼업(완충장치) 종류 및 기하학적 구조를 고려할 때 최고의 자전거를 선택하는 것이 어렵다는 것을 깨달았습니다. 온라인에서 최소한의 정보만을 접한 그녀는 역학 입문 과목인 2.001 클래스 학생들에게 이 분석 과제를 맡겼습니다. "그 학기 동안 제 시험 문제는 전부 자전거에 관한 질문이었습니다."라고 그녀는 말합니다. 이는 엔지니어링적인 측면에서도 정말 훌륭한 문제들로 입증되었습니다. 최근 종신 교수직을 얻은 그녀는 '만약 내가 이 스포츠 관련 일을 더 큰 무언가로 키운다면 어떨까?'라고 생각했습니다. 2011년 그녀는 학생, 교수진, 선수 및 업계 파트너를 규합해 스포츠 엔지니어링 문제를 해결하는 STE@M(Sports Technology and Education at MIT)이라는 프로젝트를 구상하기 시작했습니다. 이후 몇 년간 노력이 본격화되면서 호소이는 MIT의 신임 엔터프레너 인 레지던스(Entrepreneur in Residence)인 크리스티나 체이스와 협력하기 시작했고, 2015년 두 사람은 MIT 스포츠 연구소를 공동 설립했습니다. 호소이는 "우리가 이 일에 완벽한 조합이라는 것이 밝혀졌습니다. 왜냐하면 제 배경은 수학, 물리학, 엔지니어링 측면에서 오기 때문입니다."라고 말합니다.
The Argentina v. France final of the 2022 Men’s World Cup in Qatar was shaping up to be one of the most epic games in soccer history. With just 12 minutes remaining in the extra time added to the game to break a tie, the referee had a critical decision to make—and fast. Lionel Messi, the Argentine captain and soccer legend, had just launched the ball past the French goal line, giving Argentina a 3–2 lead. The crowd roared, but a flag was raised. One ref thought that shortly before Messi kicked the ball, the Argentine forward Lautaro Martinez had been closer to the goal than any French players apart from the goalie when he’d received a pass—putting him in an illegal “offside” position. If the head referee called Martinez offside, the goal wouldn’t count. If he declared him onside, Argentina would keep its 3–2 lead with minutes left to play. The weight of more than just one offside call stood on that referee’s shoulders; it was the weight of the World Cup itself. But in 2022, for the first time in the storied competition’s history, referees had access to semi-automated offside technology (SAOT), a system that could rapidly analyze the play and detect an offside player. In this case, it produced an image revealing that a French defender was slightly closer to the goal than Martinez, just barely leaving the Argentine forward in a legal attacking position. The referee ruled that the goal counted: 3–2, Argentina. Argentina eventually emerged as the champion, winning a penalty shootout after a late goal by French forward Kylian Mbappé tied the game at 3–3. Only in a parallel universe will we know how the game—and the tournament—would have played out if the referee had overturned Messi’s goal. For FIFA, soccer’s international governing body, SAOT is among the latest in a portfolio of innovations used at the World Cup. From goal line technology to video assistant referee (VAR) tools, officiating tech is now commonplace at the top level of the game. But SAOT is part of a broader sports technology landscape that stretches far beyond soccer. And one of the major players in that landscape is the very team that collaborated with FIFA to bring SAOT to the pitch in the first place: the MIT Sports Lab. Founded in 2015, the lab focuses on using technology and data science to tackle real problems facing athletes, teams, and sports organizations and brands. The lab has worked with FIFA, the NBA, the NFL, and Adidas, and it collaborates with a host of other sports organizations and industry players. Some of its work may be hiding in the soles of your running shoes, in the decisions your favorite NBA team makes, or even on soccer’s biggest stage—as was the case in what the AP called “probably the wildest final in the tournament’s 92-year history.” The MIT Sports Lab’s origin story begins around 2010, when Anette “Peko” Hosoi, the Pappalardo Professor of Mechanical Engineering, fell in love with downhill mountain biking and needed a new bike. But given the varying linkage systems, shock types, and geometries, she found it difficult to choose the best one. Encountering only minimal information online, she assigned the analysis to her 2.001 class, the introductory course on mechanics. “All of my exams that semester were bike questions,” she says. They proved to be really good engineering questions too. Having recently earned tenure, she wondered, What if I actually built this sports thing into something bigger? In 2011, she began conceptualizing a project called STE@M (Sports Technology and Education at MIT), which would assemble students, faculty, athletes, and industry partners to tackle sports engineering challenges. As the effort kicked into gear over the next few years, Hosoi began collaborating with Christina Chase, MIT’s new entrepreneur in residence, and in 2015 the two of them cofounded the MIT Sports Lab. “It turned out that we’re the perfect combination for this because my background comes from the math, physics, engineering side,” says Hosoi. “And she comes from the entrepreneurship [and] product development side. To really interface with these different sports companies and leagues, you need to span that whole spectrum.” Chase became the lab’s managing director and Hosoi its faculty director. For over a decade, the Sports Lab has grown as interest in sports tech has skyrocketed—and it’s accumulated what younger fans would call some elite ball knowledge in the process. This depth is exactly what its partners need. “There’s more and more data that’s getting collected,” says Hosoi. “A lot of the teams, leagues, brands don’t necessarily have the in-house manpower to extract the information they need. So that’s where we can give them a boost.” When MIT researchers looked at early skeletal data representing soccer players in motion, they saw “skeletons” flying above the ground or completely underground, in anatomically impossible positions. The FIFA partnership has been especially fruitful—and the Sports Lab’s role in validating SAOT has probably had more impact than any other project the organizations have worked on together, says Ferran Vidal-Codina, SM ’13, PhD ’17, a former research scientist at the lab who was part of the team from FIFA, MIT, and third-party data providers that developed the technology. The system’s viability depended on the ability to quickly access and analyze what’s known as tracking data—the record of everywhere the players and the ball move throughout a game. To collect that information at top-level FIFA tournaments, data providers station about 12 state-of-the-art cameras around the stadium, capturing images at double or more the speed of normal broadcasting cameras. Computer vision algorithms then convert the feeds into what’s called skeletal data—3D representations of the players in motion. “It’s a ton of data—22 players, one referee, two assistant referees, [each with] 29 joints with XYZ coordinates, 50 times per second,” says Henry Wang ’23, a former MIT varsity swimmer who earned undergrad degrees in both business analytics and computer science, economics, and data science and is now a Sloan PhD candidate and a FIFA research consultant at the MIT Sports Lab. That works out to some 108,900 data points per second for a game that lasts at least 90 minutes. And that’s just the players and referees—a chip embedded in the ball also collects position and velocity data 500 times per second . In total, that’s easily more than a dozen gigabytes of skeletal data and ball-tracking data per game. FIFA was thrilled to have that much data to work with. But around 2021, when third-party providers started offering skeletal data, the organization did not have the full range of technical skills needed to validate it. “So the data got sent to us,” says Wang. Right away, the team at the Sports Lab saw some issues. “We saw ‘skeletons’ flying above the ground or completely underground, in anatomically impossible positions,” Vidal-Codina recalls. “We saw skeletons having their bones and limbs stretching from 30 centimeters to a few meters. We saw balls doing weird motions in the air. All sorts of stuff that when you look at it—yeah, that’s definitely not ready to be used.” Often, when there’s a new idea in the works, “we’re the ones that take the first stab at it,” says Sports Lab researcher and PhD student Henry Wang ’23. “We are the ones that prototype and show it’s possible.” The lab’s job in tackling this problem was first to validate the data being fed into the system and then to confirm that the SAOT algorithm itself was performing exactly as the third-party vendors claimed it would. In 2021 and 2022, FIFA ran a multitude of tests. Renting out a stadium for days at a time, the organization brought the data providers on site, where amateur players, or sometimes even FIFA staff, would run dozens of offside drills while those vendors collected live data. The lab focused on analyzing that data and relaying the results to FIFA and its providers, which ince