اتحاد كرة القدم الأمريكي وأمازون يستخدمان الذكاء الاصطناعى لابتكار إحصائيات جديدة – شعاع نيوز

ويأمل اتحاد كرة القدم الأميركي أن تتمكن الخوارزميات الذكية، بمساعدة أدوات جمع البيانات عالية التقنية، من استخراج بيانات ذات معنى من الألعاب وفك تشفير الأنماط في أداء اللاعب.

تقول أمازون إنها استلهمت الفكرة من التقديمات إلى Big Data Bowl 2023، وهي مسابقة برمجية سنوية ينظمها اتحاد كرة القدم الأميركي، عندما شرعت في إنشاء فئة جديدة من التحليلات المتعلقة بتحليل “الضغط” في لعبة كرة القدم.

ساعدت AWS في بناء خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل سلوك اللاعب في الملعب ويمكنها التعرف على مدى قوة لعب المدافع، ومدى سرعة لعبه، وحتى مدى سرعة استجابة لاعب خط الوسط.

تحدد هذه البيانات الدقيقة الضغط، وبذلك تسمح لمحللي اللعبة بتحليل الاستراتيجيات التي قد تؤثر على اللعب. ترتفع هذه المجموعة المبتكرة من التحليلات عن الإحصائيات التقليدية المحدودة في مقدار ما يمكن أن تكشفه.

في حين أن البيانات التقليدية يمكن أن تخبرك ما إذا كان المهاجم قد تجاوز لاعب خط الوسط، إلا أنها قد لا تكون قادرة على تقديم نظرة ثاقبة حول مقدار القتال الذي تم طرحه. هذا هو المكان الذي يتم فيه تتبع إمكانات الضغط بواسطة Next Gen Stats بمزيد من التفاصيل.

ركز شركاء AWS وNFL على تطوير نماذج التعلم الآلي التي يمكنها توفير البيانات المتعلقة بثلاثة مجالات من اللعب، وفقًا لشركة Amazon، حيث يتمثل التطبيق الأول في منح الذكاء الاصطناعي القدرة على تحديد حواجز التمريرات وتمرير المتسرعين أثناء عمليات التمرير.

ثانيًا، تعليم الأداة كيفية قياس “الضغط” في اللعبة. وأخيرًا، تطوير عملية للكشف عن التطابقات الفردية بين أدوات الحظر والاندفاع. في النهاية، يوفر تطوير تقنية التتبع بالذكاء الاصطناعي للمحترفين في الدوري الأمريكي لكرة القدم معلومات قيمة عن إحصائيات اللاعبين التي يمكن أن تساعد الكشافة أو المدربين في اختيار لاعبين جدد، وعلى سبيل المثال، قد تساعد معرفة اللاعب الذي قام بحظر مهاجم أو تجاوزه في تحديد ما إذا كان مناسبًا أم لا. التشكيلة الهجومية.

في كرة القدم، قد يكون قياس أداء اللاعبين المهاجمين والدفاعيين الذين يتصدون لهم أمرًا صعبًا، حتى بالنسبة لخبراء اللعبة الذين لديهم القدرة على القيام بمثل هذه الحركات السريعة.

يمكن أن تحدث ردود فعل اللاعب في لحظات مقسمة وقد يكون من الصعب تتبع أداء الفرد، ناهيك عن قياسه، في هذه التبادلات عالية السرعة. أشياء مثل مدى قرب المدافع من خط الهجوم يمكن أن تساعد المدرب على فهم قوة لعبه.

يقوم اتحاد كرة القدم الأميركي بجمع البيانات لبرامج المعالجة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام الأدوات التي يقوم بتثبيتها في حقوله الخاصة، وفي كل مكان مشارك في اتحاد كرة القدم الأميركي، يوجد ما لا يقل عن 20-30 جهاز استقبال واسع في الملعب ويوجد 2-3 تحديد تردد الراديو توجد علامات (RFID) داخل منصات كتف كل لاعب وعلى معدات اللعبة الأخرى، مثل الكرات والدعائم.

تقوم أجهزة إرسال البيانات هذه بجمع المعلومات التي يتم تغذيتها من خلال نموذج الشبكة العصبية الرسومية (GNN)، والذي يسمح بنقل البيانات في الوقت الفعلي. وباستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن تحويل الإحصائيات المستخرجة إلى رؤى ذات معنى.