量化球员生理表现，设数字运营室：美网公开赛已被AI占领！ ​

时间：2022-08-09 01:03:02 | 来源：网站运营

时间：2022-08-09 01:03:02 来源：网站运营

《点球成金》让人工智能和足球的故事为多数技术迷们熟知，现在，网球比赛也开始出现越来越多人工智能的身影。

使用AI技术，不仅能为球员的训练助力，还可助力网球锦标赛的网络安全，媒体报道和球员监控。

如果你在今年的美网公开赛上，问一个球迷最新最重要的技术发展是什么，大部分人会说是Arthur Ashe球场的可伸缩屋顶。然而，在我们看不见的地方，AI技术能为网球锦标赛带来的改变，绝不仅仅是适合所有天气的比赛条件那么简单。




美国网球协会正在使用IBM公司的Watson技术来保护他们的计算机，这些计算机会在比赛过程中制作赛场花絮，并探索AI技术如何量化和测量球员在比赛中的生理表现。




以往，教练和分析师们需要在赛后，花费大量时间和经历，在比赛录像上人工标记投篮、发球、破发点以及其他的参考点，以供将来分析。




美国网球协会球员发展部总经理Martin Blackman表示，“可以想象，这是一个非常劳动密集型的过程：一场持续一个半小时的比赛，通常需要花费三个小时进行数据标注。”




Coach Advisor：更高效，更懂你




借助IBM新的AI工具Coach Advisor（教练顾问），这项流程可以实现自动化，并提供比以前更丰富、更多维度的详细分析。




我们只需要把比赛视频传输至训练顾问，就能显示关于球员的速度和运动的图像，并进行数据标注；同时，这些数据会从生理符合和力学强度两个角度进行分析。




生理负荷是对球员的体力消耗进行测量，其数据源包括球员的身高、体重、年龄和平均速度等信息。力学强度主要是指球员加速和减速的效率，以及对身体的影响。




机器学习的模型对数据的输入有一定的要求。一个已经训练的、能识别诸如移动距离、球场位置和发球速度等因素的模型，可以像人类分析师一样对比赛视频进行数据标注，但速度要快得多。




这项技术能让教练进一步了解训练方案对球员的比赛表现造成的影响，并找到改进的空间。甚至，教练还能知道，什么时候球员可能需要采取自救措施以避免受伤。




IBM体育和娱乐部门的项目主管Elizabeth O’Brien认为，“教练确实有丰富的经验和知觉，但是他们缺少实际数据的有力支持。现在，我们做到了。”在本周日即将结束的美网公开赛上，美国网球协会正在对这项系统进行测试，参与测试的球员包括Sloane Stephens和Frances Tiafoe。




Blackman先生表示，网球协会将在今年秋季开始向教练推出该系统，并在比赛过程中提供有效的数据反馈。




AI技术在美网公开赛这类重大赛事中作用显著




近年来，专业体育比赛中的数据利用量大大增加。美国国家篮球协会也利用AI技术在比赛中跟踪、记录球员的运动情况。




然而，对于网球而言，这项技术的使用方式凸显了AI技术如何快速、深入地在类似美网公开赛这类重大赛事中发挥作用。




在Arthur Ashe球场，数字运营室设立在一个隐蔽地带，需要穿过一条服务通道、经过严格的安全检查才能到达。这些数字运营室持续收集17个比赛球场的所有运动数据。IBM公司会将这些数据上传到私有云上，经过筛选和重新组织之后，再推动到公有云上由Watson技术进行分析，把比赛的精彩瞬间快速剪辑在一起。

IBM方表示，截至四分之一决赛，该系统已经分析了超过27,000个数据点和103个小时的视频。截至本周末总决赛结束时，它预计将分析超过31,000个数据点。




事实上，很多数据指标都是很微妙的。Watson技术能够识别的语音输入，包括观众的欢呼、球场上运动鞋的声音，甚至是球击打在球拍上的声音。因此，Watson技术能够确定哪些时间段的比赛是令人激动的，能够称得上是精彩瞬间。




AI技术对于美网公开赛的网络安全同样至关重要




美网公开赛使用AI技术的另一个关键领域是网络安全。美网公开赛是全球参赛人数最多的体育赛事之一，其计算机系统对黑客来说有着非常大的吸引力。据IBM估计，在美网公开赛的历史上，大约发生了2亿次“网络事件”，其中大约有200万次是非常严重的黑客攻击。




IBM体育和娱乐部门的项目经理John Kent认为，这些网络事件大多数都是拒绝服务攻击、尝试破坏基础设施以利用赛场的计算机进行区块链挖矿。分析师能使用AI技术对大量的事件性质进行可视化处理，并确定处理的优先等级。