V dynamickom a rýchlo sa meniacom svete hokeja bolo vždy náročné zbierať pokročilé štatistiky. S hráčmi bežiacimi cez ľad a udalosti sa dejúce súčasne je udržiavať každý detail takmer nemožným úkonom pre samotných ľudí.
Avšak výskumníci z University of Waterloo našli riešenie tohto obrovského problému – umelej inteligencie. Vedení Dr. Davidom Clausim a jeho tímom z Ústavu systémového dizajnu, University of Waterloo vyvinuli inovatívne spôsoby zberu herných údajov pomocou technológie AI.
Koncept za ich prelomovým prístupom spočíva v použití algoritmov hlbokého učenia na analýzu vysielaných zápasov. Tým, že tieto videá vkladajú do algoritmov, Clausi a jeho tím dokážu presne určiť pozície hráčov, ich pohyby a dokonca získať poznatky o ich akciách na ľade.
Spolupracujúc so spoločnosťou Stathletes, renomovanou spoločnosťou zaoberajúcou sa výkonnostnými údajmi a analýzami hokeja so sídlom v Ontáriu, výskumný tím University of Waterloo zistil, že ich nástroje dokážu presne sledovať hráčov rýchlosťou až 94,5%. Okrem toho algoritmy dokážu presne identifikovať tímy 97% času a individuálnych hráčov s presnosťou 83% času.
Dôsledky tejto inovatívnej technológie siahajú ďaleko za hranice športovej analýzy. Keďže algoritmy pokračujú vo vývoji a zlepšovaní, Clausi vidí budúce aplikácie siahať ďaleko mimo sveta hokeja.
Často kladené otázky:
Q: Ako umelej inteligencie pomáha s celkovými údajmi v hokeji?
A: Umelej inteligencie, pomocou algoritmov hlbokého učenia, analyzuje vysielané zápasové videá a určuje pozície hráčov, ich pohyby a akcie na ľade.
Q: Aká je presnosť nástrojov vyvinutých výskumným tímom University of Waterloo?
A: Nástroje dokážu presne sledovať hráčov rýchlosťou 94,5%, identifikovať tímy s presnosťou 97% a identifikovať individuálnych hráčov s presnosťou 83%.
Q: Bude mať táto technológia aplikácie mimo hokeja?
A: Áno, keďže algoritmy pokračujú vo zdokonaľovaní, môžu potenciálne byť aplikované v rôznych odvetviach mimo oblasti športovej analýzy.
Zdroje:
– University of Waterloo: University of Waterloo
– Stathletes: Stathletes
Často kladené otázky: Použitie umelej inteligencie na zber herných údajov v hokeji
Q: Ako umelej inteligencie pomáha s celkovými údajmi v hokeji?
A: Umelej inteligencie, pomocou algoritmov hlbokého učenia, analyzuje vysielané zápasové videá a určuje pozície hráčov, ich pohyby a akcie na ľade.
Q: Aká je presnosť nástrojov vyvinutých výskumným tímom University of Waterloo?
A: Nástroje dokážu presne sledovať hráčov rýchlosťou 94,5%, identifikovať tímy s presnosťou 97% a identifikovať individuálnych hráčov s presnosťou 83%.
Q: Bude mať táto technológia aplikácie mimo hokeja?
A: Áno, keďže algoritmy pokračujú vo zdokonaľovaní, môžu potenciálne byť aplikované v rôznych odvetviach mimo oblasti športovej analýzy.
Definície:
– Umelej inteligencie: Vývoj počítačových systémov, ktoré dokážu vykonávať úlohy, ktoré by bežne vyžadovali ľudskú inteligenciu.
– Algoritmy hlbokého učenia: Podmnožina algoritmov strojového učenia, ktoré napodobňujú fungovanie ľudskej mozgovej činnosti pomocou neurónových sietí na analýzu a spracovanie zložitých údajov.
– Vysielané zápasové videá: Videozáznamy hokejových zápasov, ktoré sa televízne vysiela alebo streamujú na sledovanie publikom.
– Športová analýza: Prax používania štatistickej analýzy a techník dobývania údajov na získavanie poznatkov a robenie rozhodnutí v oblasti športu.
Navrhované súvisiace odkazy:
– University of Waterloo: University of Waterloo
– Stathletes: Stathletes
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es