Στο δυναμικό και γρήγορο κόσμο του χόκεϊ, η συλλογή προηγμένων στατιστικών ήταν πάντα μια πρόκληση. Με τους παίκτες να οδηγούνται με ταχύτητα στον πάγο και οι ενέργειες να συμβαίνουν ταυτόχρονα, η παρακολούθηση κάθε μικροσκοπικής λεπτομέρειας γίνεται σχεδόν αδύνατη για τους ανθρώπους μόνο.
Όμως, οι ερευνητές του Πανεπιστημίου του Waterloo έχουν βρει μια λύση σε αυτό το μνημειώδες πρόβλημα – την τεχνητή νοημοσύνη. Με επικεφαλής τον Δρ. David Clausi και την ομάδα του στο Τμήμα Σχεδιασμού Συστημάτων Μηχανικής, το Πανεπιστήμιο του Waterloo έχει αναπτύξει καινοτόμους τρόπους για τη συλλογή δεδομένων παιχνιδιού χρησιμοποιώντας τεχνολογία AI.
Το πυρήνα της σημαντικής αυτής προσέγγισης είναι η χρήση αλγορίθμων βαθιάς μάθησης για να αναλύσουν τα βίντεο των παιχνιδιών που μεταδίδονται. Μέσω της τροφοδοσίας αυτών των βίντεο στους αλγορίθμους, ο Clausi και η ομάδα του μπορούν να προσδιορίσουν με ακρίβεια τις θέσεις των παικτών, τις κινήσεις τους και ακόμα και να αποκτήσουν εισαγωγές σχετικά με τις ενέργειές τους στον πάγο.
Με τη συνεργασία με τη Stathletes, μια διάσημη εταιρεία απόδοσης και αναλύσεων χόκεϊ με έδρα το Οντάριο, η ερευνητική ομάδα του Πανεπιστημίου του Waterloo διαπίστωσε ότι τα εργαλεία τους μπορούν να παρακολουθούν με ακρίβεια τους παίκτες με εντυπωσιακό ποσοστό 94,5%. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι μπορούν να αναγνωρίζουν με ακρίβεια ομάδες το 97% του χρόνου και μεμονωμένους παίκτες το 83% του χρόνου.
Οι επιπτώσεις αυτής της καινοτόμου τεχνολογίας εξαπλώνονται πολύ πέρα από τον τομέα της ανάλυσης στον αθλητισμό. Καθώς οι αλγόριθμοι συνεχίζουν να εξελίσσονται και να βελτιώνονται, ο Clausi φαντάζεται μελλοντικές εφαρμογές που θα φτάνουν πολύ πέρα από τον κόσμο του χόκεϊ.
Συχνές Ερωτήσεις:
Q: Πώς βοηθά η τεχνητή νοημοσύνη στη συλλογή δεδομένων παιχνιδιού στο χόκεϊ;
Α: Η τεχνητή νοημοσύνη, μέσω της χρήσης αλγορίθμων βαθιάς μάθησης, αναλύει τα βίντεο μετάδοσης των παιχνιδιών για να προσδιορίσει τις θέσεις των παικτών, τις κινήσεις τους και τις ενέργειές τους στον πάγο.
Q: Πόσο ακριβή είναι τα εργαλεία που ανέπτυξε η ερευνητική ομάδα του Πανεπιστημίου του Waterloo;
Α: Τα εργαλεία μπορούν να παρακολουθούν με ακρίβεια τους παίκτες με ποσοστό 94,5%, να αναγνωρίζουν ομάδες με ακρίβεια 97% και να αναγνωρίζουν μεμονωμένους παίκτες με ποσοστό 83%.
Q: Θα έχει αυτή η τεχνολογία εφαρμογές πέρα από το χόκεϊ;
Α: Ναι, καθώς οι αλγόριθμοι συνεχίζουν να βελτιώνονται, μπορούν πιθανότατα να χρησιμοποιηθούν σε διάφορους κλάδους εκτός του χώρου της ανάλυσης στον αθλητισμό.
### Ορισμοί:
– Τεχνητή Νοημοσύνη: Η ανάπτυξη υπολογιστικών συστημάτων που μπορούν να εκτελούν εργασίες που τυπικά απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη.
– Αλγόριθμοι Βαθιάς Μάθησης: Ένα υποσύνολο των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που μιμούνται τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα για την ανάλυση και επεξεργασία πολύπλοκων δεδομένων.
– Βίντεο Μετάδοσης Αγώνων: Βίντεο με καταγραφές παιχνιδιών χόκεϊ που τηλεοπτικά ή ροήματα για προβολή από κοινό.
– Ανάλυση Αθλητικών Δεδομένων: Η πρακτική της χρήσης στατιστικής ανάλυσης και τεχνικών εξόρυξης δεδομένων για να αποκομίσετε εισαγωγές και να λάβετε αποφάσεις στον χώρο του αθλητισμού.
Προτεινόμενοι σχετικοί σύνδεσμοι:
– Πανεπιστήμιο του Waterloo: Πανεπιστήμιο του Waterloo
– Stathletes: Stathletes
[οθόνη]https://www.youtube.com/embed/teY7FLf3NCk[/οθόνη]
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar