새로운 AI 기술은 슈퍼볼 팀의 게임 준비를 바꿀 수 있습니다.

[아름이]

새로운 AI 기술은 슈퍼볼 팀의 게임 준비를 바꿀 수 있습니다.
엔지니어들은 축구 경기 영화에 주석을 달기 위해 알고리즘을 훈련시켰습니다.
날짜:
2023년 2월 9일
원천:
브리검 영 대학교
요약:
엔지니어가 개발 중인 새로운 인공 지능 기술은 슈퍼볼에 참가하는 팀(및 모든 NFL 및 대학 미식축구 팀)의 영화 연구에 들어가는 시간과 비용을 크게 줄이는 동시에 빅 데이터의 힘을 활용하여 게임 전략을 향상시킬 수 있습니다. .

전체 이야기
필라델피아 이글스와 캔자스시티 치프스의 선수들과 코치들은 이번 주 슈퍼볼을 준비하기 위해 영화실에서 많은 시간을 보낼 것입니다. 그들은 포지션, 플레이, 포메이션을 연구하고 약점을 보완하기 위해 자신의 영화를 보면서 악용할 수 있는 상대 성향을 정확히 찾아내려고 노력할 것입니다.

Brigham Young University의 엔지니어들이 개발하고 있는 새로운 인공 지능 기술은 Super Bowl에 참가하는 팀(및 모든 NFL 및 대학 풋볼 팀)의 영화 연구에 들어가는 시간과 비용을 크게 줄이는 동시에 게임 전략을 향상시킬 수 있습니다. 빅데이터의 힘.

BYU 교수 DJ Lee, 석사과정 Jacob Newman 및 Ph.D. 학생 Andrew Sumsion과 Shad Torrie는 AI를 사용하여 수동으로 게임 영상을 분석하고 주석을 다는 시간 소모적인 프로세스를 자동화하고 있습니다. 연구원들은 딥 러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 게임 영화에서 지속적으로 플레이어를 찾아 레이블을 지정하고 공격 팀의 구성을 결정할 수 있는 알고리즘을 만들었습니다. 이 프로세스는 수많은 비디오 어시스턴트의 시간을 요구할 수 있습니다.

"우리는 이것에 대해 대화를 나누다가 깨달았습니다. 우리는 아마도 이것을 하기 위한 알고리즘을 가르칠 수 있을 것입니다."라고 전기 및 컴퓨터 공학 교수인 Lee는 말했습니다. "그래서 우리는 그들의 프로세스를 배우기 위해 BYU Football과 회의를 준비했고 즉시 알았습니다. 예, 훨씬 더 빨리 할 수 ​​있습니다."

아직 연구 초기에 이 팀은 이미 알고리즘을 사용한 플레이어 감지 및 레이블 지정에서 90% 이상의 정확도와 포메이션 결정에서 85%의 정확도를 얻었습니다. 그들은 이 기술이 궁극적으로 NFL 및 대학 팀에서 사용하는 녹화된 비디오의 수동 주석 및 분석의 비효율적이고 지루한 관행에 대한 필요성을 제거할 수 있다고 믿습니다.

Lee와 Newman은 먼저 BYU 축구팀에서 제공한 실제 경기 영상을 살펴보았습니다. 분석을 시작하면서 그들은 알고리즘을 적절하게 훈련시키기 위해 몇 가지 추가 각도가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 그래서 그들은 공격수 위와 뒤의 필드를 보여주는 Madden 2020 사본을 구입하고 게임에서 1,000개의 이미지와 비디오에 수동으로 레이블을 지정했습니다.

그들은 이러한 이미지를 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 훈련시켜 플레이어를 찾은 다음 Residual Network 프레임워크에 입력하여 플레이어가 플레이하는 위치를 결정했습니다. 마지막으로, 그들의 신경망은 위치 및 위치 정보를 사용하여 공격이 사용하는 포메이션(25개 이상의 포메이션)을 결정합니다. Pistol Bunch TE에서 I Form H Slot Open에 이르기까지 모든 것이 있습니다.

Lee는 알고리즘이 선수 위치와 레이블 정보가 정확할 때 포메이션을 99.5% 정확하게 식별할 수 있다고 말했습니다. 센터, 쿼터백, 풀백, 러닝백 등 4명의 선수가 다음 선수 앞에 한 줄로 배치되는 I 포메이션은 식별하기 가장 어려운 포메이션 중 하나임이 입증되었습니다.

Lee와 Newman은 AI 시스템이 다른 스포츠에도 적용될 수 있다고 말했습니다. 예를 들어, 야구에서는 필드에서 선수 위치를 찾고 팀이 특정 타자에 대해 방어하는 방법을 개선하는 데 도움이 되는 일반적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 또는 더 효율적이고 효과적인 포메이션을 결정하는 데 도움이 되도록 축구 선수를 찾는 데 사용할 수 있습니다.

Lee는 "이 데이터를 확보하면 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 다음 단계로 이동할 수 있습니다."라고 말했습니다. "빅 데이터는 우리가 이 팀의 전략이나 코치의 경향을 알 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 그것은 그들이 4번 다운과 2번에서 그것을 할 가능성이 있는지 또는 그들이 펀트할 것인지를 아는 데 도움이 될 수 있습니다. 스포츠는 정말 멋지고 그들에게 1%의 이점이라도 줄 수 있다면 그만한 가치가 있을 것입니다."

출처 : https://www.sciencedaily.com/