Hiyeroglif Aydınlatan Bilgi Sitesi
Benzer Yazılar
Çoğu profesyonel spor endüstrisi gibi Ulusal Futbol Ligi de yapay zekayı benimsiyor. NFL, Amazon Web Services ile Next Gen Stats adı verilen bir ortaklık aracılığıyla, akıllı algoritmaların, yüksek teknolojili veri toplama araçlarının yardımıyla oyunlardan anlamlı veriler çıkarabileceğini ve oyuncu performanslarındaki kalıpları çözebileceğini umuyor. AWS, futbol oyunundaki “baskı” analiziyle ilgili yeni bir analiz kategorisi icat etmek için yola çıktığında, NFL tarafından düzenlenen yıllık bir yazılım yarışması olan 2023 Big Data Bowl’a yapılan başvurulardan ilham aldığını söylüyor.
AWS, sahadaki oyuncu davranışını analiz edebilen ve defans oyuncusunun ne kadar agresif oynadığını, ne kadar hızlı olduğunu ve hatta oyun kurucunun ne kadar hızlı tepki verdiğini tespit edebilen yapay zeka destekli algoritmaların oluşturulmasına yardımcı oldu. Bu ayrıntılı veriler baskıyı ölçer ve bunu yaparken oyun analistlerinin oyunları etkileyebilecek stratejileri ayrıntılı olarak incelemesine olanak tanır. Bu yenilikçi analiz paketi, ortaya çıkarabilecekleri sınırlı olan geleneksel istatistiklerin ötesine geçiyor. Geleneksel veriler size bir koşucunun oyun kurucuyu geçip geçmediğini söyleyebilir ancak ne kadar mücadele verildiğine dair fikir sağlayamayabilir. Burası, “Yeni Nesil İstatistikler” tarafından izlenen baskı olasılığının daha ayrıntılı olarak ele alındığı yerdir.
Amazon’a göre AWS ve NFL iş ortakları, oyundaki üç alanla ilgili veri sağlayabilecek makine öğrenimi modelleri geliştirmeye odaklandı. İlk uygulama, yapay zekaya pas oyunlarında engelleyicileri ve pas atanları belirleme yeteneği veriyor. İkincisi, araca bir oyundaki “baskının” nasıl ölçüleceğini öğretmek. Ve son olarak, bireysel engelleyici-koşucu eşleşmelerini tespit edecek bir sürecin geliştirilmesi. Sonuçta, bu AI izleme teknolojisinin geliştirilmesi, futbol ligindeki profesyonellere, gözlemcilerin veya antrenörlerin yeni oyuncuları seçmesine yardımcı olabilecek oyuncu istatistikleri hakkında değerli bilgiler sağlar. Örneğin, hangi oyuncunun bir hücum oyuncusunu bloke ettiğini veya geçtiğini bilmek, bu oyuncunun hücum dizilişi için uygun olup olmadığının belirlenmesine yardımcı olabilir.
Futbol oyununda hücum oyuncularının ve onlara karşı hücum eden oyuncuların performansını ölçmek, bu hızlı hareketleri anlayan oyun uzmanları için bile zor bir iş olabilir. Oyuncu tepkileri bölünmüş anlarda gerçekleşebilir ve bir bireyin bu yüksek hızlı değişimlerdeki performansının ölçülmesi şöyle dursun, izlenmesi bile zor olabilir. Bir defans oyuncusunun hücum dizilişine ne kadar yaklaştığı gibi şeyler, antrenörün oyunlarının gücünü anlamasına yardımcı olabilir.
NFL, kendi alanlarına kurduğu araçları kullanarak yapay zeka destekli bu işleme yazılımları için veri topluyor. Katılan her NFL sahasında, saha içinde en az 20-30 ultra geniş bant alıcısı bulunur ve her oyuncunun omuz yastıklarının içinde ve top ve top gibi diğer oyun ekipmanlarının üzerinde 2-3 radyo frekansı tanımlama (RFID) etiketi bulunur. gönderiler. Bu veri vericileri, verilerin gerçek zamanlı olarak iletilmesine olanak tanıyan bir grafik sinir ağı modeli (GNN) aracılığıyla beslenen bilgileri toplar. Yapay zeka kullanılarak çıkarılan istatistikler anlamlı içgörülere dönüştürülebilir.
Bu bilgiler, Yeni Nesil Stat oyun açılış sayfasında bulunan bir dizi etkileşimli grafiğe benzeyebilir. Herhangi bir oyundaki bireysel oyuncu hareketlerinin dökümünü 2D modeller ve grafiklerle alabilirsiniz. Örneğin, 21 Eylül’de San Francisco 49ers’ın New York Giants’a karşı oynadığı 40 yarda pas oyunu sırasında hem oyuncuların hem de topun hareketini takip edebilirsiniz.
Yapay zeka aracı AWS altyapısında barındırılırken nihai ürün NFL, Zebra Technologies ve Wilson Sporting Goods arasındaki çok disiplinli ortaklığın bir derlemesidir. 2017’de başlayan Yeni Nesil İstatistik projesi, artık 2018’den bu yana her pas oyunu için mevcut olan geçmiş verileri içeren bir veri hattı oluşturuyor.
Bu arada, paralel bir projede AWS mühendisleri, engelleyicilerin ve acelecilerin tanımlanmasını otomatikleştirmek üzerinde çalıştıklarını ve böylece yapay zeka modellerinin, oyuncuların sahadaki rollerini özerk bir şekilde tanımlayabildiğini paylaştı. Şu anda, bu tür bilgiler grafik oluşturma yoluyla manuel olarak toplanıyor, etiketleme hatalarına yatkındır ve genellikle insanlar tarafından oluşturulması saatler alır.