Algoritmy dokáží předpovídat hru volejbalistů až s 80% přesností
Algoritmy vyvinuté v Laboratoři inteligentních systémů a řídicích jednotek Cornellovy univerzity dokáží předvídat akce volejbalistů ve hře s přesností více než 80 %. Laboratoř v současné době spolupracuje s hokejovým týmem Big Red na rozšíření aplikací výzkumného projektu, jak píše server Eurasian Review.
Algoritmy jsou jedinečné tím, že k předpovídání akcí přistupují komplexně a kombinují vizuální údaje (např. kde se sportovec na hřišti nachází) s informacemi, které jsou více implicitní (např. konkrétní role sportovce v týmu).
„Počítačové vidění dokáže interpretovat vizuální informace, jako je barva dresu a pozice nebo postoj hráče,“ řekla Silvia Ferrari, profesorka strojního a leteckého inženýrství, která výzkum vedla. „Tyto informace používáme v reálném čase, ale integrujeme do nich skryté proměnné, jako je strategie týmu a role hráčů, tedy věci, které jsme jako lidé schopni odvodit, protože jsme odborníci na daný kontext.“
Ferrari a její tým trénovali algoritmy, aby získávaly skryté proměnné stejným způsobem, jakým lidé získávají své sportovní znalosti, a to sledováním zápasů. Algoritmy využívaly strojové učení k získávání dat z videí volejbalových zápasů a poté je použily k předpovědím, když jim byla předložena nová sada zápasů.
Výsledky byly publikovány v časopise ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology a ukazují, že algoritmy dokáží odvodit role hráčů (např. rozlišit obránce, nahrávače od blokujících hráčů) s průměrnou přesností téměř 85 % a dokáží předpovědět více akcí v sekvenci až 44 snímků s průměrnou přesností více než 80 %.
Společnost Ferrari předpokládá, že týmy budou algoritmy využívat k lepší přípravě na soutěž tím, že je budou trénovat na existujících záběrech ze zápasů soupeřů a využívat jejich schopnosti předvídat k nácviku konkrétních her a herních scénářů. Ferrari podal patentovou přihlášku a nyní spolupracuje s mužským hokejovým týmem Big Red na dalším vývoji softwaru. Ferrari a její postgraduální studenti navrhují algoritmy, které na základě záznamů z her poskytnutých týmem autonomně identifikují hráče, akce a herní scénáře.
Jedním z cílů projektu je pomoci s komentováním filmových záznamů zápasů, což je při ruční práci zaměstnanců týmu zdlouhavý úkol. Kromě sportu má schopnost předvídat lidskou aktivitu velký potenciál pro budoucnost interakce člověka se strojem. Ferrari věří, že vylepšený software může pomoci autonomním vozidlům lépe se rozhodovat nebo umožnit lepší spolupráci mezi roboty a lidmi ve skladech.
Zdroj: eurasianreview.com, dl.acm.org