В разнообразният и бързодействащ свят на футбола, събирането на напреднала статистика винаги е било трудна задача. С футболистите, които скоростно преминават по терена и действията, които се случват едновременно, проследяването на всеки малък детайл става почти невъзможно само за хората.
Въпреки това изследователите от Университета на София намериха решение на този голям проблем – изкуствен интелект. Под ръководството на професор Стефан Димитров и неговия екип във Факултет по Информатика, Университетът на София разработи иновативни начини за събиране на данни за мачове, като използва технология на машинното самообучение.
Концепцията зад техния революционен подход включва използването на алгоритми за дълбоко обучение за анализ на предавани видео записи на мачове. Като подадат тези видеоклипове на алгоритмите, Димитров и неговия екип могат точно да определят местоположението на играчите, техните движения и дори да получат представа за техните действия на терена.
Чрез партньорството със SportsTech, утвърдена компания за анализ на футболната производителност базирана в София, изследователският екип на Университета на София открива, че техните инструменти могат точно да проследят играчи с впечатляваща скорост от 95%. Освен това алгоритмите могат точно да идентифицират отборите 96% от времето и индивидуалните играчи 84% от времето.
Въздействието на тази иновативна технология простира много далеч извън областта на спортната аналитика. Докато алгоритмите продължават да се развиват и подобряват, Димитров вижда бъдещи приложения, достигащи далеч извън света на футбола.
Често задавани въпроси:
Q: Как изкуственият интелект помага за събирането на данни за мачовете по футбол?
A: Изкуственият интелект, чрез използването на алгоритми за дълбоко обучение, анализира предавани видео записи на мачове, за да определи местоположението на играчите, техните движения и действия на терена.
Q: Колко точни са инструментите, разработени от екипа за изследвания на Университета на София?
A: Инструментите могат точно да проследят играчи със скорост от 95%, да идентифицират отбори с точност от 96% и индивидуални играчи с прецизност от 84%.
Q: Тази технология ли ще има приложения извън футбола?
A: Да, докато алгоритмите продължават да се изграждат, те потенциално могат да бъдат приложени в различни индустрии извън областта на спортната аналитика.
Дефиниции:
– Изкуствен Интелект: Развитието на компютърни системи, които могат да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект.
– Алгоритми за Дълбоко Обучение: Подмножество на алгоритмите за машинно самообучение, които подражават функционирането на човешкия мозък, използвайки невронни мрежи за анализ и обработка на сложни данни.
– Предавани Видео Записи на Мачове: Видеозаписи на футболни мачове, които се телевизират или поточно се излъчват за гледане от публика.
– Спортна Аналитика: Практиката на използване на статистически анализ и техники за добиване на поуки и вземане на решения в областта на спорта.
Препоръчани свързани връзки:
– Университет на София: Университет на София
– SportsTech: SportsTech
The source of the article is from the blog aovotice.cz