5 vznemirljivih načinov uporabe umetne inteligence v tenisu

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

5 vznemirljivih načinov uporabe umetne inteligence v tenisu — Ilustracija: © IoT za vse

Ni vsak šport tako primeren za implementacijo umetne inteligence, kot je tenis. Šport temelji na podatkih na vseh ravneh in zaradi svoje tehnične narave postajajo resnični in točni podatki pomembnejši kot kdaj koli prej.

Glede na to, da športniki na vrhu svoje igre želijo pridobiti vse možne prednosti, je lahko umetna inteligenca tisti, ki ustvarja razliko. To je zato, ker lahko s pomočjo umetne inteligence nenadoma opazimo vzorce v podatkih o tekmah, ki jih človek nikoli ne bi mogel videti. Ker tenis proizvede toliko podatkovnih točk v samo eni tekmi, se šport ni sramežljivo dostopal do podatkov, da bi napajal sisteme strojnega učenja za pospešitev natančnosti umetne inteligence v športu.

"Ker tenis proizvede toliko podatkovnih točk v samo eni tekmi, se šport ni sramežljivo dostopal do podatkov, da bi napajal sisteme strojnega učenja za pospešitev natančnosti umetne inteligence v športu."

To je tudi razburljiv čas za rekreativne teniške igralce, ki želijo izboljšati svojo igro. S tehnologijo umetne inteligence, ki postaja vedno bolj dostopna, igralci uživajo v celotni liniji novih ponudb, ki temeljijo na umetni inteligenci, ki zagotavljajo inovativne in kreativne rešitve za igralce, s katerimi lahko fizično in psihično izboljšajo svojo igro.

Tukaj je nekaj razburljivih tehnologij umetne inteligence, ki se trenutno uporabljajo v igri:

Elektronsko telefoniranje (ELC)

Pandemija je pospešila uvedbo sistemov elektronskega klicanja, ki uporabljajo tehnologijo umetne inteligence in kamere za ugotavljanje, ali je žoga noter ali zunaj, z natančnostjo 3.6 milimetra. Pomembna tehnologija, ki se trenutno uporablja na turneji, se imenuje Hawk-Eye.

Uporablja mrežo kamer, nameščenih okoli igrišča, poleg umetne inteligence in podatkov za projiciranje ocena od koder se bo žoga odbila ponovno ustvarjanje 3D modela strela, ki ga navijači vidijo na televizijskih zaslonih doma in na igrišču.

Moška profesionalna turneja, The ATP, se je pred kratkim zavezala, da bo do leta 2025 na vseh turnirjih uvedla elektronsko telefoniranje, s čimer bo popolnoma odpravila človeške linijske sodnike. Medtem ko je tehnologija dosegla želeno raven natančnosti na travnatih in trdih igriščih, se testiranje na peščanih igriščih še zaključuje.

To je zato, ker je ta površina "ohlapna" in se premika, zaradi česar je včasih težje določiti natančnost. Rivalska podjetja Hawk-Eye, kot je Foxtenn, so pilotirala sisteme, ki bi lahko v naslednjih dveh letih ponudili boljše prileganje glini.

Virtualna orodja za usposabljanje

Napredek AI je bil uveden tudi v orodjih za virtualno usposabljanje, ki preplavljajo trg za igralce na vseh ravneh igre. Eden najbolj vznemirljivih in potencialno najbolj koristnih je Sense Arena, Ki se uporablja navidezna resničnost da igralcem omogoči simulacijo resničnih teniških scenarijev zunaj igrišča.

Izdelek je namenjen zlasti podpiranju igralčevega mentalnega razvoja. To počne tako, da ponuja različne treninge, ki simulirajo različne spretnosti, potrebne za zmago v teniškem dvoboju. Na primer, recimo, da veste, da igrate proti igralcu, ki zelo rad pride na mrežo.

V Sense Areni lahko vadite podajanje s hitrostjo igre kar iz udobja svojega doma. Torej ne samo, da lahko to uporabljate za pripravo na tekme, temveč lahko to tehnologijo uporabljajo tudi poškodovani igralci, da ohranijo svojo igro ostro, medtem ko okrevajo, kar je običajno izjemno zahtevno simulirati.

SwingVision je še ena tehnologija, ki je na voljo za vse ravni igralcev, ki uporablja tehnologijo AI in preprosto telefonsko kamero. AI SwingVision obdeluje videoposnetke v realnem času in ponuja tri ključne prednosti. Prvič, aplikacija ustvari poudarke po meri, ki samodejno izrežejo čas med točkami in naredijo 2-urno tekmo vidno v 30 minutah.

S pametnimi filtri lahko med drugim pregledate vse svoje forehande ali le backhande ali pa samo rallyje nad 5 udarci. Ogledate si lahko tudi hitrost žogice, uporabljeno vrsto vrtenja, vašo postavitev udarca, odstotek zmage in drugo. Najnovejša različica vključuje tudi integracijo z vašo uro Apple Watch, da sproti izzivate klice na liniji in si ogledate ponovitev posnetka na vaši uri.

Raziskovalci na Univerzi Stanford prav tako delajo na razburljivem modelu AI, ki simulira stil igre najboljših teniških igralcev na svetu. Uporaba strojno učenje, so raziskovalci lahko uporabili posnetke iger igralcev, kot sta Roger Federer in Serena Williams, za simulacijo resnične tekme v virtualnem svetu.

Umetna inteligenca spozna tipične strategije in vzorce udarcev vsakega igralca in jih lahko poustvari v okolju, podobnem tekmi. Lahko celo ekstrapolira, kako bi se lahko tekma odvijala drugače, če bi en sam strel padel v a drugačno lokacijo. Tehnologijo bi lahko uporabili za ustvarjanje orodja za usposabljanje, podobnega videoigri, ki vam omogoča virtualno vajo proti nekaterim vrhunskim igralcem.

V analizi igre in po tekmi

IBM-ove zmogljivosti AI in Watson povezujejo oboževalce in novinarje z igro na globlji in intimnejši način kot kdaj koli prej. Dve novi interaktivni inovaciji, ki podpirata AI, sta Open Questions With Watson in Match Insights With Watson Discovery.

Odprta vprašanja z Watson uporablja zmožnosti obdelave naravnega jezika (NLP) v IBM-ovem Watson Discovery, IBM Project Debater in algoritme umetne inteligence po meri za ustvarjanje in moderiranje javnega pogovora med turnirjem o vprašanjih, kot je "Ali je Serena Williams najboljša igralka tenisa?" in "Ali ima Pete Sampras najboljšo vsestransko teniško igro?"

Match Insights z Watsonom zdaj oboževalcem zagotavlja »list z nasveti« za vsako tekmo. Uporabil je tehnologijo Watson Discovery NLP in algoritme za generiranje naravnega jezika po meri, da bi preučil milijone napisanih člankov iz novic, športnega novinarstva in drugih virov, da bi zbral najpomembnejša dejstva in vpoglede ter napisal kratke članke, bogate s podatki, da bi povečal zavesa na vsakem dvoboju.

Tehnologija je dovolj pametna, da spremlja kar 18 posameznih tekem hkrati in lahko razvrsti najbolj zabavne točke iz vsake tekme tako, da analizira reakcije igralcev in posluša zvok odziva publike.

Ta vrsta zbiranja podatkov nam lahko da odgovore na vprašanja, za katera nikoli nismo mislili, da jih je mogoče določiti. Na primer, ali na uspešnost igralcev vpliva tišina igrišča v Wimbledonu ali nenehno klepetanje in ropot na OP ZDA?

Takšna količina zbiranja podatkov in analize lahko seveda koristi tudi igralcem, ne le navijačem. Raziskovalci na Tehnološki univerzi Queensland (QUT) v Avstraliji uporabljajo zbiranje podatkov s teniških turnirjev, da bi šli korak dlje in napovedali udarce in igralce, ki bi jih igralec lahko uporabil.

Poklican algoritem Polnadzorovano generativno kontradiktorno omrežje arhitektura lahko posnema možgane vrhunskih igralcev, ki so že poskušali predvideti nasprotnikov naslednji udarec. Sistem lahko predvidi približno 1,000 strelov v 30 sekundah.

Sistem bi glede na podatke o določenem igralcu lahko napovedati, kako bo ta igralec udaril žogo na prelomni točki, če je strežnik šel navzdol po liniji ali daleč. Prav tako bi lahko predvidel verjetnost, da bo določen igralec poskušal premagati nasprotnika pri mreži z udarcem z lobom ali podajo – in kako se lahko ta izbira strela spremeni v različnih fazah tekme. Ko se tehnologija izboljšuje, so možnosti glede informacij, ki jih ponujajo igralci pri pripravi na tekmo, neskončne.

Zaščita igralca

Ni skrivnost, da so javne osebnosti pogosto žrtve spletnega ustrahovanja in nadlegovanja. Ker vse več športnikov skrbi za duševno zdravje okoli športa, so turnirji končno začeli sprejemati ukrepe za podporo igralcem v njihovih virtualnih svetovih, pa tudi ko tekmujejo na igrišču.

Na letošnjem Roland Garrosu (Odprto prvenstvo Francije) je turnir uvedel novo programsko opremo, ki temelji na AI, ki jo je izdelal BodyGuard.ai. Igralci lahko integrirajo tehnologijo BodyGuard s svojimi računi v družabnih medijih, da filtrirajo žaljive komentarje in blokirajo žaljive pripombe.

Družba navaja, da je ustvarila ekipa jezikoslovcev besedni vzorci ki ga je mogoče posodobiti v realnem času, kar bi mu pomagalo filtrirati žaljive komentarje, in dodal: "Cilj je, da nič ne zdrsne skozi omrežje, pri čemer pazite, da ne boste preveč cenzurirani."

Pričakuje se, da bo uvedba te tehnologije v prihodnosti uvedena na več turnirjih in Grand Slamih, da bi prispevala k bolj pozitivnemu in podpornemu spletnemu okolju za igralce med tekmovanji.

Evolucija opreme

Integracijo umetne inteligence lahko opazimo tudi v razvoju najpomembnejše športne opreme. Babolat, vodilni proizvajalec loparjev, je izdal serijo loparjev z vgrajenimi senzorji, ki jih je mogoče povezati s telefonom osebe za prejemanje dinamičnih povratnih informacij o učinkovitosti.

Merilnik pospeška izračuna smer in hitrost loparja, žiroskop meri njegovo vrtenje, da vam pove več o hitrosti vrtenja, piezoelektrični senzor pa meri tresljaje, ki jih čutite skozi lopar, kar kaže, kako natančno igralec zadene »sladko točko«. Te podatke je nato mogoče uporabiti za hitro odkrivanje vzorcev in neskladij za izboljšanje igralčeve zmogljivosti. Ta razvoj opreme je odličen primer združevanja IoT in AI za zagotavljanje rešitev v športu.

Še en primer umetne inteligence, ki se prikrade v našo opremo, je uporaba »pametnih« dušilcev. Demapenerji se tradicionalno uporabljajo za zmanjšanje vibracij, ki jih čutimo v loparju, vendar se o njihovih dejanskih prednostih v veliki meri razpravlja, nekateri strokovnjaki pa menijo, da je to bolj estetska izbira kot karkoli drugega. Torej, če boste uporabljali blažilnik, zakaj ga ne bi naredili pametnega?

Qlipp je senzor, ki je nameščen na telo strun podobno kot tradicionalni dušilec. Podobno kot senzorji v Bablotovih loparjih, se Qlipp prek Bluetooth poveže z vašim telefonom in zbira podatke o igralčevih udarcih, hitrosti, natančnosti in tresljajih na mestu. Prav tako se lahko programira za spremljanje statistike med igro. To verjetno ni dodatek, ki bi ga uporabljali profesionalci, toda za rekreativne igralce je dostop do te statistike in podatkovnih točk enak, kot bi imeli trenerja v zadnjem žepu.

Če povzamemo, tenis je šport, ki je najbolj primeren za primere uporabe umetne inteligence. Šport ustvari milijone podatkovnih točk na tekmo, ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje igre na vseh ravneh. Ker umetna inteligenca še naprej napreduje, lahko pričakujemo, da bo umetna inteligenca ključnega pomena za tiste, ki se želijo približati najelitnejšim ravnem športa.