V dinamičnem in hitrem svetu hokeja je zbiranje naprednih statistik vedno predstavljalo izzivno nalogo. S hitrostjo igralcev čez led in hkratnimi dogajanji postane spremljanje vsake malenkosti skoraj nemogoča naloga zgolj za ljudi.
Vendar pa so raziskovalci Univerze v Waterloou našli rešitev za to monumentalno težavo – umetno inteligenco. Vodeni s strani dr. Davida Clausija in njegove ekipe na Oddelku za sistemske oblikovalske inženiringe je Univerza v Waterloou razvila inovativne načine zbiranja podatkov o igri z uporabo tehnologije umetne inteligence.
Koncept njihove inovativne metode vključuje uporabo algoritmov globokih učenj za analizo prenosa video posnetkov tekem. Z uvajanjem teh posnetkov v algoritme lahko Clausi in njegova ekipa natančno določijo lokacije igralcev, njihovo gibanje in celo pridobijo vpogled v njihova dejanja na ledu.
Sodelovanje s podjetjem Stathletes, znanem podjetju za podatke o uspešnosti v hokeju in analitiko s sedežem v Ontariu, je pokazalo, da lahko raziskovalna ekipa Univerze v Waterloou njihova orodja natančno sledijo igralcem s impresivno stopnjo 94,5%. Poleg tega algoritmi lahko natančno identificirajo ekipe 97% časa in posamezne igralce 83% časa.
Posledice te inovativne tehnologije segajo daleč onkraj področja športne analitike. Ko se algoritmi nadaljujejo z izpopolnjevanjem, Clausi predvideva, da bodo njihove prihodnje aplikacije segle daleč onkraj sveta hokeja.
Pogosto zastavljena vprašanja:
Q: Kako umetna inteligenca pomaga pri zbiranju podatkov o igri v hokeju?
A: Umetna inteligenca z uporabo algoritmov globokih učenj analizira prenose video posnetkov tekem, da določi lokacije igralcev, njihovo gibanje in dejanja na ledu.
Q: Kako natančna so orodja, razvita s strani raziskovalne ekipe Univerze v Waterloou?
A: Orodja lahko natančno sledijo igralcem s stopnjo 94,5%, identificirajo ekipe z 97% natančnostjo in posamezne igralce z 83% natančnostjo.
Q: Ali bo imela ta tehnologija aplikacije onkraj hokeja?
A: Da, ko se algoritmi še naprej izpopolnjujejo, bi jih lahko potencialno uporabili v različnih industrijah onkraj področja športne analitike.
Definicije:
– Umetna Inteligenca: Razvoj računalniških sistemov, ki lahko izvajajo naloge, ki bi običajno zahtevale človeško inteligenco.
– Algoritmi Globokih Učenj: Podsklop algoritmov strojnega učenja, ki posnemajo delovanje človeškega možganja z uporabo nevronskih mrež za analizo in obdelavo kompleksnih podatkov.
– Prenosi Video Posnetkov Tekem: Video posnetki hokejskih tekem, ki so predvajane ali pretakane za ogled s strani občinstva.
– Športna Analitika: Praksa uporabe statistične analize in tehnik rudarjenja podatkov za pridobivanje vpogledov in sprejemanje odločitev na področju športa.
Predlagane povezave:
– Univerza v Waterloou: [Univerza v Waterloou](https://uwaterloo.ca/)
– Stathletes: [Stathletes](https://www.stathletes.com/)
The source of the article is from the blog yanoticias.es