Tekoälyanalytiikka mullistaa nykyaikaista urheilua

Ammattilaisurheilu on aina ollut kilpailullista, mutta viime aikoina tekoälyn käyttö on mullistanut näiden pelien pelaamisen. Tarkkojen liikkeiden seurannasta tuomarointiin ja uusien kykyjen löytämiseen – tekoälyn käyttö suosikkiurheiluareenoilla on nyt yleisempää kuin koskaan.

Nykyään monet urheilujoukkueet pitävät tekoälyä tehokkaana työkaluna, joka tarjoaa kilpailuedun jo ennestään hyperkilpailullisella areenalla. Siksi datan ymmärtämisestä on tullut yhtä tärkeää kuin pelaajien taitojen parantamisesta.

Mikä siis ajaa tätä teknologiateollisuuden urheilumaistumista, ja miten se on muuttanut suosikkijoukkueitasi? Tässä on kaikki mitä sinun tarvitsee tietää nykyisestä tekoälyurheiluanalytiikan vallankumouksesta.

Tekoäly hyppäsi rahoituksesta

Rahoitusasiantuntijat ovat käyttäneet tekoälyjärjestelmiä markkinaennusteiden tekemiseen, transaktioiden toteuttamiseen ja tiettyjen omaisuuserien arviointiin vuosien ajan. Nämä järjestelmät perustuvat edistyneeseen hahmontunnistukseen ja ennustavaan mallinnukseen tiettyjen markkinaliikkeiden todennäköisyyden määrittämiseksi.

Rahoitusmarkkinoiden kyllästyessä tekoälyammattilaiset alkoivat löytää uuden kodin urheilualalta. He huomasivat nopeasti, että samoja tekoälystrategioita voitaisiin soveltaa pelaajiin, joukkueisiin ja liigoihin osakkeiden, joukkovelkakirjojen ja kryptovaluuttojen sijaan.

Monet näistä datatieteilijöistä käyttivät vuosia malliensa hiomiseen rahoitusalalle, ja he ymmärsivät heti, että he voisivat soveltaa näitä algoritmeja urheiluanalytiikkaan. Kuten rahoitusalalla, nämä mallit arvioivat massiivisia ja usein monimutkaisia ​​tietojoukkoja määrittääkseen malleja ja ennustaakseen trendejä. Urheilumaailmassa nämä samat menetelmät voivat auttaa valmentajia määrittämään oikean päätöksen, potentiaaliset uudet joukkueen jäsenet tai jopa pelaajan terveydentilan reaaliajassa.

Urheiluanalytiikan kehitys

Termi "Moneyball” viittaa analyyttisen pisteytysjärjestelmän käyttöön pelaajien arvioimiseksi. Tämä järjestelmä yhdistää monimutkaista dataa, jonka avulla joukkueet voivat määrittää, kuinka paljon pelaajan taidot vaikuttavat voittoon. Merkittävää on, että Oakland A's esitteli tämän pelaajien taitojen seurantamenetelmän vuonna 2002. Nykyään sitä käyttävät useimmat MLB-joukkueet.

1970-luvulla julkaisu Baseball Abstracts vei pelaajien seurannan askeleen pidemmälle. Julkaisun kirjoittaja Bill James esitteli useita ainutlaatuisia tilastoja ja mittareita, joita käytetään edelleen. Kymmenen vuotta myöhemmin yhä useammat joukkueet alkoivat seurata pelaajia hyödyntäen monimutkaista analytiikkaa.

Lähde - Tilan analyysi

2000-luvulla virallinen Moneyball-lähestymistapa nousi suosioon sen jälkeen, kun Oakland A's käytti sitä useiden arvokkaiden pelaajahankintojen tekemiseen. Sittemmin tekoälyn käyttö on laajentunut. Järjestelmät, kuten PECOTA, tarjosivat ainutlaatuisia näkökulmia pelaajapotentiaaliin. Tämä järjestelmä pystyi arvioimaan aiempia pelaajia löytääkseen historiallisia vertailukohtia ja sitten tekemään ennusteita uusien pelaajien potentiaalista.

Kuinka tekoäly kehittyi urheiluteollisuuden rinnalla

Tekoälyjärjestelmien kehittyessä myös niiden integrointi urheilusektorilla kasvoi. Keskeiset päivitykset, kuten konenäkö, mahdollistivat videoiden ja kuvien analysoinnin reaaliajassa. Muut edistysaskeleet, kuten ennakoivat mallinnusalgoritmit, voivat auttaa joukkueita tekemään rekrytointi-, kaupankäynti- ja valmennuspäätöksiä aiempien mallien perusteella.

Lisäksi biomekaaniset tekoälyjärjestelmät tarjoavat käyttökelpoisen tavan seurata pelaajien suoritusta ja sijoittumista heidän uransa kokonaiskaaren rinnalla. Nämä järjestelmät tarjoavat älykkään tavan optimoida suorituskykyä ja voivat olla hyödyllisiä kaikessa pelistrategiasta vammojen ehkäisyyn. Lopuksi, neuroverkot tarjoavat edistyneitä harjoitusmenetelmiä, jotka on räätälöity kunkin pelaajan tarpeisiin.

Kuinka tiimit käyttävät tekoälyanalytiikkaa kilpailuedun saavuttamiseksi

Teknologian urheilullistuminen on tarjonnut joukkueille ennennäkemättömän tason näkemystä. Nämä ryhmät hyödyntävät näitä tehokkaita työkaluja kilpailuedun saavuttamiseksi aina kun mahdollista ja parantaakseen fanikokemusta. Tässä on joitakin tärkeimpiä tapoja, joilla tekoälyjärjestelmiä käytetään tällä hetkellä urheilusektorilla.

Suorituskyvyn optimointi ja vammojen ehkäisy

Yksi suurimmista eduista, joita joukkueille tarjotaan, on puettavien ja muiden älylaitteiden integrointi harjoitusohjelmiin. Järjestelmät, kuten australialainen Singota tarjoavat reaaliaikaista biometristä dataa, jonka avulla valmentajat voivat seurata pelaajien terveyttä, palautumista ja jopa loukkaantumisriskejä.

On myös olemassa järjestelmiä, kuten WHOOP, jotka seuraavat palautumista ja unirytmiä varmistaen, että pelaajat pysyvät kentällä mahdollisimman paljon ilman loukkaantumisriskiä. WHOOP 4.0 keskittyy palautumiseen ja rasitukseen optisen sykkeen (PPG), kolmiakselisen kiihtyvyysanturin, gyroskoopin ja ihon lämpötilan mittauksen avulla (ei GPS:ää/magnetometriä).

NFL:n käyttämät Zebra-puettavat laitteet pelaajien seuraamiseen pelien aikana ovat toinen esimerkki tekoälyintegraatiosta. Nämä järjestelmät hyödyntävät reaaliaikaista paikannusta tallentaakseen pelaajien liikkeet ja toimet tarkasti. Tarkemmin sanottuna se käyttää pelaajien varusteisiin upotettuja RFID-tunnisteita kattavan datan tallentamiseen koko joukkueelta. Tätä dataa käytetään sitten koulutukseen, rekrytointiin ja suorituskyvyn parantamiseen.

1. Kykyjenetsintä ja rekrytointi

Tekoälyllä on ollut merkittävä vaikutus myös pelaajien kykyjenetsintään ja rekrytointiin. Useat MLB-joukkueet käyttävät konenäköjärjestelmää potentiaalisten pelaajien arvioimiseen. Järjestelmä tarkastelee automaattisesti pelaajan aiempia tallenteita ja luo kattavan yleiskuvan ja pisteytyksen heidän mahdollisen vaikutuksensa perusteella joukkueeseen.

Tämä strategia on kaukana siitä, kun rekrytoija kätteli pelaajia ja yritti arvioida heidän potentiaaliaan intuitionsa avulla. Menneet ovat ne ajat, jolloin kykyjenetsijä rekrytoi pelaajan, koska hän uskoi tällä olevan potentiaalia tehdä eroa. Nyt kaikki on kiinni siitä, mitä numerot kertovat. Tällä tavoin tekoäly on tehnyt kykyjenetsijästä enemmän osakkeen kuin ihmisen arviointia.

2. Tuomarointi

Kaikki tuntevat tunteen, kun joukkueesi on tiukassa taistelussa voitosta, ja yhtäkkiä huono tuomio muuttaa pelin kulun. Ennen urheiluliigat luottivat yksinomaan ihmistuomareihin sen määrittämisessä, noudatettiinko pelin sääntöjä. Kaikki virheistä ahneuteen on kuitenkin tehnyt tästä lähestymistavasta vähemmän houkuttelevan. Nyt näyttää siltä, ​​että nämä ajat ovat kaukana takanapäin, sillä uudet tekoälyvaihtoehdot ovat muuttaneet tuomaroinnin eksaktatitiikaksi, jossa ei ole inhimillisiä virheitä.

MLB siirtyy haastepohjaiseen automaattiseen pallon/iskun (ABS) järjestelmään kaudelle 2026. Ihmistuomarit tuomitsevat edelleen syötöt, mutta joukkueet voivat haastaa ABS:n, joka perustuu kentän sijaintia seuraaviin Hawk-Eye-kameroihin. Tämä seuraa vuosien Minor League -testausta ja All-Star-ottelukokeita.

3. Strategia ja pelin sisäiset päätökset

Voit nähdä tekoälyn vaikutukset joukkuevalmennukseen. NFL:ssä AWS:n Digital Athlete -ohjelma rakentaa pelaajatason simulaatioita tutkiakseen työkuormitusta ja loukkaantumisriskiä, ​​mikä ohjaa valmennusta ja harjoitussuunnitelmia. MLB-seurat käyttävät Statcast-pohjaisia ​​malleja ja biomekaanista analyysia skenaariosuunnittelussa, vaikka he eivät kutsuisi niitä "digitaalisiksi kaksosiksi".

Tämä digitaalinen versio on tehty 3D-skannaamalla pelaaja ja tallentamalla hänen tarkat ruumiinmitat. Sensorien avulla pelaajan liikkeet ja jopa hänen päätöksentekonsa pelin aikana tarkkaillaan tarkasti.

Tätä dataa käytetään sitten pelaajille räätälöityjen harjoitusohjelmien luomiseen. Se korostaa, mitä taitoja heidän on parannettava, ja sitä voidaan jopa käyttää pelitilanteiden ja pelaajan todennäköisten reaktioiden simulointiin. Tämä strategia antaa valmentajille mahdollisuuden testata strategioitaan ja konseptejaan ennen kuin varsinainen pelaaja oppii ne.

4. Fanien sitouttaminen ja personoitu sisältö

Tekoäly ei ole ainoastaan ​​parantanut pelin valmennus- ja pelaajapuolta. Sillä on ollut myös valtava vaikutus siihen, miten fanit seuraavat ja osallistuvat peliin. Tekoälylähetyksiä tarjoavat järjestelmät tarjoavat faneille henkilökohtaisen käyttöliittymän, joka sisältää tilastoja, kohokohtia, kommenttimateriaalia ja paljon muuta. Nämä järjestelmät tarjoavat faneille vuorovaikutteisemman tavan osallistua suosikkijoukkueidensa yhteisöihin.

5. Urheiluvedonlyönti ja ennakoivat näkemykset

Lainsäätäjien ja urheilujoukkueiden äskettäinen käänne vedonlyönnin sallimiseksi liiketoimintamalleissaan on avannut oven tekoälyn integroinnille. Tekoälymallit sopivat erinomaisesti kertoimien ennustamiseen, suorituskyvyn seurantaan ja kuvioiden tunnistamiseen. Näitä järjestelmiä käytetään spektrin molemmilla puolilla, vedonlyöntialustojen hyödyntäessä tekoälyä kertoimien asettamiseen ja maksujen seuraamiseen, ja vedonlyöjien käyttäessä sitä ennusteiden tekemiseen.

Markkinadatan osalta Sportradar tarjoaa kertoimien ja rehellisyyden valvontapalveluita noin 800 vedonlyöntitoimistolle ja 900 mediayhtiölle maailmanlaajuisesti. Erillään siitä Sporttrade ylläpitää yhdysvaltalaista urheiluvedonlyöntipörssiä – erillään Sportradarin data-/palveluliiketoiminnasta.

Tekoälyteknologiat johtavat vallankumousta

Pyyhkäise vierittääksesi →

Näissä tekoälyjärjestelmissä on yleisesti käytetty useita teknologioita. Esimerkiksi konenäköjärjestelmät, kuten Hawkeye ja Second Spectrum, arvioivat videota ruutu ruudulta ja ekstrapoloivat siitä valtavan määrän dataa pelaajasta ja pelattavuudesta. Toinen suosittu teknologia on puettavat laitteet.

Puettavat laitteet tarjoavat joukkueille ja toimitsijoille uuden tason seurantaa. Nämä järjestelmät mahdollistavat 24/7 seurannan kentällä ja sen ulkopuolella. Ne mahdollistavat ensimmäistä kertaa joukkueille, ovatko heidän pelaajansa levänneet vai vasta saapuneet kentälle. Tämä data syötetään sitten koneoppimisalgoritmeille, jotka lajittelevat asiaankuuluvat tiedot ja esittävät ne joukkueille toimintasuosituksella.

Liigakohtaisia ​​esimerkkejä

Pyyhkäise vierittääksesi →

Kun jaottelet tekoälyn käytön liigakohtaisiin esimerkkeihin, voit nähdä, kuinka tekoälyprotokollat ​​ovat löytäneet kodin lähes kaikilla urheilukokemuksen osa-alueilla. Fanien yhdistämisestä kykyjen löytämiseen, nämä järjestelmät voivat tarjota suosikkijoukkueellesi kilpailuedun. Tässä on joitakin esimerkkejä tekoälyjärjestelmistä, joita johtavat urheiluliigat ovat ottaneet käyttöön.

MLB: Statcast

Statcast on MLB:n liigan laajuinen seurantajärjestelmä (Hawk-Eye-optiset kamerat + tutka, prosessoitu AWS:llä), joka tallentaa kentän ja pelaajien tiedot jokaisella stadionilla. Se tuli virallisesti stadioneille vuonna 2015 ja on tällä hetkellä käytössä jokaisella liigan stadionilla. Tämä tekoälyalgoritmi perustuu 12 tarkkuuskameraan ja tutkateknologiaan syöttääkseen tekoälyalgoritmille tarkkoja tietoja pallon sijainnista. Sellaisenaan se tarjoaa runsaasti dataa, mukaan lukien syöttönopeuden, pyörimisnopeuden, nopeuden, lentoradan ja tyypin.

NFL: Seuraavan sukupolven tilastot

NFL on alkanut integroida RFID-tunnisteita pelaajien seuraamiseen kentällä reaaliajassa. Seuraavan sukupolven tilastot alusta. Nämä järjestelmät perustuvat pelivarusteissa ja jalkapallossa sijaitseviin antureihin. Nämä RFID-anturit voivat toimittaa tarkkaa tietoa pelaajan sijainnista, nopeudesta ja suunnasta suhteessa palloon.

Tämä data voidaan sitten syöttää AWS AI Coach -ekosysteemiin, jossa sitä käytetään uusien pelistrategioiden määrittämiseen. Tämä vaihtoehto voi tarjota pelaajille räätälöityjä harjoitustilaisuuksia parannusta vaativien osa-alueiden perusteella. Se myös rikastuttaa fanikokemusta syvällisten visualisointien ja yksityiskohtaisten datanäkymien avulla.

NBA: Toinen spektri

Myös NBA liittyi tekoälyvallankumoukseen integroimalla Toinen spektri protokolla. Tämä alusta seuraa pelaajia reaaliajassa käyttämällä suurnopeuskameroita. Kuvat skannataan, ja pelaajien tarkka sijoittuminen, pallon sijainti, liikkeet ja pelaajan toimet tallennetaan ja esitetään helppokäyttöisen käyttöliittymän kautta. Nämä tiedot auttavat joukkueita mukauttamaan puolustus- ja hyökkäysstrategioitaan todellisten kykyjensä perusteella.

Valioliiga, MLS: Tietokonenäkö

Jalkapalloliigat ovat ottaneet käyttöön tekoälyjärjestelmiä määrittääkseen tekijöitä, kuten onko pelaaja paitsiossa. Nämä järjestelmät tallentavat 100 kuvaa sekunnissa, minkä ansiosta ne voivat seurata palloa ja pelaajia samanaikaisesti koko pelin ajan poikkeuksellisen tarkasti.

Vaikuttavaa kyllä, se pystyy seuraamaan tuhansia verkkopisteitä jokaisen pelaajan kehossa reaaliaikaisen paikannuksen tarjoamiseksi. Lisäksi tätä dataa voidaan jakaa fanien kanssa 3D-animaatioiden avulla.

Kilpa-ajo: Suorituskyvyn seuranta

Tekoälypalveluntarjoajien ja Formula 1 -kilpatallien välillä on myös solmittu useita korkean tason kumppanuuksia. Mercedes solmi tänä vuonna kumppanuuden Meta AI:n kanssa. Tämän kumppanuuden ansiosta yritys sai syvällisen käsityksen kilpa-strategiastaan, aiemmasta tehokkuudestaan ​​ja siitä, mitkä muutokset parantaisivat suorituskykyä.

Mercedes ei ole ainoa yritys, joka pyrkii integroimaan tekoälyjärjestelmiä. McLaren on tehnyt yhteistyötä Dell Technologiesin kanssa virtaviivaistaakseen kilpailudatan analysointistrategiaansa. Nykyään yritys käyttää tekoälyä kilpa-autojensa kunnon hallintaan, suorituskyvyn parantamiseen ja mahdollisten riskien määrittämiseen.

Datan liiketoiminta: kuka hyötyy?

Urheiluanalytiikan ala on iso bisnes, ja joitakin raportit ennustaa markkinoiden ylittävän 5.80 miljardia dollaria vuoden 2025 loppuun mennessä. Samat tiedot viittaavat siihen, että tämä on trendin alku, jossa markkinat voivat saavuttaa 30 prosentin vuotuisen yhdistetyn kasvuvauhdin tulevaisuudessa. Merkillepantavaa on, että useat yritykset hallitsevat tällä hetkellä näitä markkinoita.

Yritykset, kuten AWS, SAP, IBM Watson, SAS, Stats Perform ja Sportradar, jatkavat alan kärjessä. Nämä alustat ovat helpottaneet liigojen ja joukkueiden integroimaan edistyneitä algoritmeja strategiaansa. Lisäksi ne ovat löytäneet tapoja parantaa fanikokemusta ja luoda uusia ansaintamahdollisuuksia. Personoiduista mainoksista VR-kokemuksiin, urheilun tekoälyjärjestelmien tulevaisuus on valoisa.

Haasteet ja eettiset huolenaiheet

Tekoälysektorin on voitettava monia haasteita, jos se aikoo jatkaa nykyisellä kehityskulullaan. Ensinnäkin sekä pelaajien että fanien yksityisyyteen liittyy vakavia huolenaiheita. Tekoälyjärjestelmät keräävät valtavia määriä dataa ja voivat luoda jokaiselle käyttäjälle ainutlaatuisia profiileja, jotka sisältävät paljon henkilötietoja. Ei kuitenkaan ole lakeja siitä, miten dataa käytetään tai jaetaan.

Tietosuojan puolustajat väittävät, että näitä järjestelmiä voitaisiin käyttää fanien ja pelaajien seuraamiseen pitkään pelien päättymisen jälkeen. Lisäksi monet ovat sitä mieltä, että liiallinen riippuvuus näistä järjestelmistä on vienyt ihmisyyden joistakin näistä urheilulajeista. Kun joukkueet välittävät vain suorituksesta ja tuloksesta, fanit kärsivät.

Tästä syystä tekoälyyn perustuvan urheiluanalytiikan vallankumous herättää paljon hälytyskelloja. Nämä ryhmät uskovat, että vakavia riskejä syntyy, kun ihmiset ovat liikaa riippuvaisia ​​tekoälystä ja poistavat inhimillisen elementin prosesseista, jotka vaativat muutakin kuin raakadatan analysointitaitoja.

Tulevaisuus: tekoälyvalmentajat ja virtuaaliurheilijat

Tekoälyurheilun integroinnin tulevaisuus muistuttaa scifi-elokuvaa. Valmentajat voivat pelata kokonaisia ​​simuloituja pelejä digitaalisten kaksosten avulla ennen kentälle menoa. He tekevät säätöjä sellaisten tietojen perusteella, jotka saattavat olla merkityksellisiä vain tekoälyjärjestelmille, eivätkä ihmissilmälle, kuten riskipotentiaali tai joukkueen aiempi tehokkuus.

Tekoälyjärjestelmien oppiessa ja sopeutuessa on todennäköistä, että ne ottavat yhä enemmän roolia urheilusektorilla. Joukkueet integroivat jo botteja myynnin ja hypetyksen lisäämiseksi sosiaalisen median alustoilla. Tulevaisuudessa kokonaisia ​​joukkueita saatetaan valmentaa tekoälyprotokollien avulla ihmisten sijaan. Kuka tietää, ehkä tekoäly jopa korvaa pelaajat jonain päivänä.

Johtopäätös: Data on uusi käsikirja

Tämä uusi dataintensiivisen urheilun aikakausi on tullut jäädäkseen. Nämä teknologiat määrittelevät jatkuvasti uudelleen urheilutapahtumaan osallistumisen. Ne ovat muuttaneet lähes kaikkia pelin osa-alueita rekrytoinnista valmennukseen ja jopa uhkapelaamiseen. Tulevaisuuden mestareiden on tehtävä enemmän kuin vain hiottava pelitaitojaan. Heidän on myös opittava hallitsemaan dataansa.

Lue lisää muista hienoista tekoälyteknologioista Tässä.