量化球員生理表現(xiàn)，設(shè)數(shù)字運(yùn)營室：美網(wǎng)公開賽已被AI占領(lǐng)！ ?

時(shí)間：2022-08-09 01:03:02 | 來源：網(wǎng)站運(yùn)營

時(shí)間：2022-08-09 01:03:02 來源：網(wǎng)站運(yùn)營

《點(diǎn)球成金》讓人工智能和足球的故事為多數(shù)技術(shù)迷們熟知，現(xiàn)在，網(wǎng)球比賽也開始出現(xiàn)越來越多人工智能的身影。

使用AI技術(shù)，不僅能為球員的訓(xùn)練助力，還可助力網(wǎng)球錦標(biāo)賽的網(wǎng)絡(luò)安全，媒體報(bào)道和球員監(jiān)控。

如果你在今年的美網(wǎng)公開賽上，問一個(gè)球迷最新最重要的技術(shù)發(fā)展是什么，大部分人會(huì)說是Arthur Ashe球場的可伸縮屋頂。然而，在我們看不見的地方，AI技術(shù)能為網(wǎng)球錦標(biāo)賽帶來的改變，絕不僅僅是適合所有天氣的比賽條件那么簡單。




美國網(wǎng)球協(xié)會(huì)正在使用IBM公司的Watson技術(shù)來保護(hù)他們的計(jì)算機(jī)，這些計(jì)算機(jī)會(huì)在比賽過程中制作賽場花絮，并探索AI技術(shù)如何量化和測量球員在比賽中的生理表現(xiàn)。




以往，教練和分析師們需要在賽后，花費(fèi)大量時(shí)間和經(jīng)歷，在比賽錄像上人工標(biāo)記投籃、發(fā)球、破發(fā)點(diǎn)以及其他的參考點(diǎn)，以供將來分析。




美國網(wǎng)球協(xié)會(huì)球員發(fā)展部總經(jīng)理Martin Blackman表示，“可以想象，這是一個(gè)非常勞動(dòng)密集型的過程：一場持續(xù)一個(gè)半小時(shí)的比賽，通常需要花費(fèi)三個(gè)小時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注?！?br>



Coach Advisor：更高效，更懂你




借助IBM新的AI工具Coach Advisor（教練顧問），這項(xiàng)流程可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并提供比以前更豐富、更多維度的詳細(xì)分析。




我們只需要把比賽視頻傳輸至訓(xùn)練顧問，就能顯示關(guān)于球員的速度和運(yùn)動(dòng)的圖像，并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注；同時(shí)，這些數(shù)據(jù)會(huì)從生理符合和力學(xué)強(qiáng)度兩個(gè)角度進(jìn)行分析。




生理負(fù)荷是對球員的體力消耗進(jìn)行測量，其數(shù)據(jù)源包括球員的身高、體重、年齡和平均速度等信息。力學(xué)強(qiáng)度主要是指球員加速和減速的效率，以及對身體的影響。




機(jī)器學(xué)習(xí)的模型對數(shù)據(jù)的輸入有一定的要求。一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練的、能識(shí)別諸如移動(dòng)距離、球場位置和發(fā)球速度等因素的模型，可以像人類分析師一樣對比賽視頻進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但速度要快得多。




這項(xiàng)技術(shù)能讓教練進(jìn)一步了解訓(xùn)練方案對球員的比賽表現(xiàn)造成的影響，并找到改進(jìn)的空間。甚至，教練還能知道，什么時(shí)候球員可能需要采取自救措施以避免受傷。




IBM體育和娛樂部門的項(xiàng)目主管Elizabeth O’Brien認(rèn)為，“教練確實(shí)有豐富的經(jīng)驗(yàn)和知覺，但是他們?nèi)鄙賹?shí)際數(shù)據(jù)的有力支持。現(xiàn)在，我們做到了?！痹诒局苋占磳⒔Y(jié)束的美網(wǎng)公開賽上，美國網(wǎng)球協(xié)會(huì)正在對這項(xiàng)系統(tǒng)進(jìn)行測試，參與測試的球員包括Sloane Stephens和Frances Tiafoe。




Blackman先生表示，網(wǎng)球協(xié)會(huì)將在今年秋季開始向教練推出該系統(tǒng)，并在比賽過程中提供有效的數(shù)據(jù)反饋。




AI技術(shù)在美網(wǎng)公開賽這類重大賽事中作用顯著




近年來，專業(yè)體育比賽中的數(shù)據(jù)利用量大大增加。美國國家籃球協(xié)會(huì)也利用AI技術(shù)在比賽中跟蹤、記錄球員的運(yùn)動(dòng)情況。




然而，對于網(wǎng)球而言，這項(xiàng)技術(shù)的使用方式凸顯了AI技術(shù)如何快速、深入地在類似美網(wǎng)公開賽這類重大賽事中發(fā)揮作用。




在Arthur Ashe球場，數(shù)字運(yùn)營室設(shè)立在一個(gè)隱蔽地帶，需要穿過一條服務(wù)通道、經(jīng)過嚴(yán)格的安全檢查才能到達(dá)。這些數(shù)字運(yùn)營室持續(xù)收集17個(gè)比賽球場的所有運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。IBM公司會(huì)將這些數(shù)據(jù)上傳到私有云上，經(jīng)過篩選和重新組織之后，再推動(dòng)到公有云上由Watson技術(shù)進(jìn)行分析，把比賽的精彩瞬間快速剪輯在一起。

IBM方表示，截至四分之一決賽，該系統(tǒng)已經(jīng)分析了超過27,000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和103個(gè)小時(shí)的視頻。截至本周末總決賽結(jié)束時(shí)，它預(yù)計(jì)將分析超過31,000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。




事實(shí)上，很多數(shù)據(jù)指標(biāo)都是很微妙的。Watson技術(shù)能夠識(shí)別的語音輸入，包括觀眾的歡呼、球場上運(yùn)動(dòng)鞋的聲音，甚至是球擊打在球拍上的聲音。因此，Watson技術(shù)能夠確定哪些時(shí)間段的比賽是令人激動(dòng)的，能夠稱得上是精彩瞬間。




AI技術(shù)對于美網(wǎng)公開賽的網(wǎng)絡(luò)安全同樣至關(guān)重要




美網(wǎng)公開賽使用AI技術(shù)的另一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)安全。美網(wǎng)公開賽是全球參賽人數(shù)最多的體育賽事之一，其計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對黑客來說有著非常大的吸引力。據(jù)IBM估計(jì)，在美網(wǎng)公開賽的歷史上，大約發(fā)生了2億次“網(wǎng)絡(luò)事件”，其中大約有200萬次是非常嚴(yán)重的黑客攻擊。




IBM體育和娛樂部門的項(xiàng)目經(jīng)理John Kent認(rèn)為，這些網(wǎng)絡(luò)事件大多數(shù)都是拒絕服務(wù)攻擊、嘗試破壞基礎(chǔ)設(shè)施以利用賽場的計(jì)算機(jī)進(jìn)行區(qū)塊鏈挖礦。分析師能使用AI技術(shù)對大量的事件性質(zhì)進(jìn)行可視化處理，并確定處理的優(yōu)先等級。