Новая технология искусственного интеллекта может изменить подготовку к игре для команд Суперкубка

author
0 minutes, 13 seconds Read

Игроки и тренеры команд Philadelphia Eagles и Kansas City Chiefs будут проводить часы и часы в кинозалах на этой неделе в рамках подготовки к Суперкубку. Они будут изучать позиции, игры и расстановки, пытаясь точно определить, какие тенденции соперника они могут использовать в своих целях, а также просматривая свои собственные фильмы, чтобы устранить слабые места.

Новая технология искусственного интеллекта, разработанная инженерами Университета Бригама Янга, может значительно сократить время и затраты на изучение фильмов для команд, участвующих в Суперкубке (и всех футбольных команд НФЛ и колледжей), а также улучшить стратегию игры за счет использования возможностей больших данных.

Профессор университета BYU Ди Джей Ли, студент магистратуры Джейкоб Ньюман и студенты докторантуры Эндрю Самсион и Шэд Торри используют искусственный интеллект для автоматизации трудоемкого процесса анализа и аннотирования игрового материала вручную. Используя глубокое обучение и компьютерное зрение, исследователи создали алгоритм, который может последовательно находить и обозначать игроков на игровых пленках и определять расстановку команды нападения — процесс, который может потребовать времени целого ряда видеоассистентов.

«Мы разговаривали об этом и поняли, что, возможно, мы сможем научить алгоритм делать это», — говорит Ли, профессор электротехники и вычислительной техники. «Поэтому мы организовали встречу с BYU Football, чтобы изучить их процесс, и сразу же поняли: да, мы можем сделать это гораздо быстрее».

Хотя исследования еще только начались, команда уже получила более 90% точности при обнаружении и обозначении игроков с помощью своего алгоритма, а также 85% точности при определении формаций. Они считают, что эта технология может в конечном итоге устранить необходимость в неэффективной и утомительной практике ручного аннотирования и анализа видеозаписей, используемой командами НФЛ и колледжей.

Ли и Ньюман сначала изучили реальные видеозаписи игр, предоставленные футбольной командой BYU. Когда они начали его анализировать, то поняли, что им нужны дополнительные ракурсы, чтобы правильно обучить свой алгоритм. Поэтому они купили копию игры Madden 2020, которая показывает поле сверху и сзади нападающего, и вручную разметили 1 000 изображений и видео из игры.

Они использовали эти изображения для обучения алгоритма глубокого обучения для определения местоположения игроков, который затем передается в систему остаточных сетей для определения позиции, на которой играют игроки. Наконец, нейронная сеть использует информацию о местоположении и позиции, чтобы определить, какую формацию (из более чем 25 формаций) использует нападение — любую, от «Пистолетной связки TE» до «I Form H Slot Open».

Ли сказал, что алгоритм может точно определить расстановку на 99,5%, если информация о расположении и маркировке игроков верна. Формация I, в которой четыре игрока выстраиваются один напротив другого — центр, квотербек, защитник и бегущий бек — оказалась одной из самых сложных для идентификации.

Ли и Ньюман сказали, что система искусственного интеллекта может найти применение и в других видах спорта. Например, в бейсболе она может определять местоположение игроков на поле и выявлять общие закономерности, чтобы помочь командам усовершенствовать методы защиты от определенных бэттеров. Или ее можно использовать для определения местоположения футболистов, чтобы помочь определить более эффективные и результативные расстановки.

Алгоритм BYU подробно описан в журнальной статье «Automated Pre-Play Analysis of American Football Formations Using Deep Learning», недавно опубликованной в специальном выпуске журнала Advances of Artificial Intelligence and Vision Applications in Electronics.

«Как только у вас появятся эти данные, вы сможете сделать с ними гораздо больше; вы сможете перейти на новый уровень», — сказал Ли. «Большие данные могут помочь нам узнать стратегии этой команды или наклонности этого тренера. Это может помочь вам узнать, будут ли они, скорее всего, делать 4-й удар и 2-й, или они будут бить пенальти». Идея использования ИИ в спорте очень крута, и если мы сможем дать им хотя бы 1% преимущества, это будет того стоить».

Similar Posts