или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

ИИ Disney предсказывает действия спортсменов (+видео)

schedule 07.03.2017 в 12:08 link Disney Research искусственный интеллект США
Спортивная аналитика предполагает изучение набора характеристик, чтобы определить ошибки в моделях поведения спортсменов. Если мы берем за пример футбол, то учитываются такие параметры, как время и количество ударов по воротам. Однако это не показывает, как игроки должны играть за пределами определенных ситуаций. Исследователи из компаний Disney, Caltech и STATS считают, что они могут сделать эту работу более точно, - передает Robotics.ua.

Глубокое обучение и анализ

Как известно, компьютерные программы способны проводить более качественный анализ различных процессов, чем люди. К примеру, ИИ из Лондона может предсказать остановку сердца с 80-процентной точностью в отличие от врача, у которого этот показатель всего 60.

Но инженеры Disney разработали систему искусственного интеллекта, которая использует глубокое обучение для анализа процессов принятия решений спортсменов. После достаточного обучения, основанного на прошлых действиях игроков, нейронные сети системы могут предсказывать будущие ходы и создавать «призрачные» модели на компьютере с типичной производительностью каждого игрока. Если команда проигрывает игру, она может сравнить реальные действия с предсказуемыми программой, чтобы увидеть, как нужно было действовать.

Кстати, баскетбольный клуб Raptors Toronto уже имеет похожую систему компьютерного анализа, в которой тренеры выделяют то, на что, по их мнению, должны были обратить внимание игроки. Однако эта технология уступает новому подходу из Disney. Новая система может создавать «призраки» игроков в реальном времени в любом виде спорта, где непрерывная игра может привести к предсказаниям, которые всегда отличаются от реальных результатов. Ученые полагаются на обучение подражанию, где ИИ основывает свои действия на демонстрациях.

По информации robotics.ua, первые результаты испытания системы вполне многообещающие. В примере футбольного матча между «Фулхэмом» и «Суонси» команда-призрак, заменяющая Суонси, выступала в оборонительной позиции, не допуская попадания мяча в ворота. Хотя это не было достигнуто на все 100 процентов. Однако в тактике нападения система отработала очень даже успешно. Если этот подход можно адаптировать к большему количеству видов спорта, это помогло бы тренерам давать более конкретные советы и указывать спортсменам на их слабые места, которые в любом другом случае могли бы остаться без внимания.

Видео

Комментарии: