AI og data analytics-tech serveres i Wimbledon

0
58

Rafa Nadal

Fra IBM Watson-generert høydepunkter til cloud computing, Mesterskapene er en grand slam of tech innovasjon

På den 1 juli, Wimbledon Mesterskapet vil starte en fjorten av grand slam tennis på All England Lawn Tennis Club (AELTC), en av verdens mest tradisjonelle sportslige arrangementer. Men konkurransen er strengt tatt ikke alle arv og gamle mote verdier, den er også en av de mest teknologisk avanserte sportslige briller rundt.

I sin 49th år, Mesterskapet med mer kunstig intelligens teknologi enn noen gang før å ta vare på de beste bitene. Drevet av sofistikerte cloud computing, turneringen nå har en flåte av data-drevet og AI tjenester for arrangørene, fans og til og med spillere å bruke. Fra automatisert høydepunkter pakker til performance analytics, Wimbledon er et sammensurium av cutting-edge teknologi.

Data Poeng

I 30-årene, IBM har vært i samarbeid med Wimbledon og siden 1990 tech giganten har samlet 62.8 millioner datapunkter fra mesterskapet. Det er 18 domstoler på AELTC, hver med et gjennomsnitt på fire kamper per dag (avhengig av været) og skanning via denne massen data ville ta mange mennesker langt lenger enn to uker av konkurransen. I stedet, IBM ‘ s cloud-plattform som kjører i bakgrunnen, fange data og spinne det inn i alt fra spiller innsikt til å vifte-baserte applikasjoner.

Se relaterte

Hvordan IBM Watson fungerer Wimbledon og IBM skape Fred, en AI chatbot for tennis teknologien bak Wimbledon

“Det handler om å prøve å avdekke disse historiene,” sa Sam Sneddon, IBMS client executive. “Det handler om å prøve å hjelpe fans, i øyeblikket, når de er tidkrevende sport, for å virkelig vet hva det tar. Som er den mest spennende øyeblikk, hva er det de tenker, og være i stand til å gi dem innsikt til fans der de ser det.

AI-drevet tilbake

Mens Roger Federer kan være den mest vellykkede Wimbledon-spiller av all tid, IBMS Watson AI er den mest effektive. Lansert i fjor, AI-drevet service bruker kameraer og sensorer for å spore spille av og opprette en automatisert høydepunkter hjul. Hver bit av tiltak er evaluert og rangert via sin statistisk betydning i kampen, og hvor mye av en cheer den mottar fra publikum, selv lyden av racket på ballen er målt. På slutten av hver kamp, Watson oppretter deretter en høydepunktene pakken i løpet av to minutter.

For årets konkurranse, kan spillere forvente å ha sine spent ansiktsuttrykk eller feirende kroppsspråk undersøkt av Watson, som vil bruke visuelle image anerkjennelse teknologi for å fange deres reaksjoner for å legge disse til automatisert høydepunkter hjul. Watson kan plukke opp noe fra en pinefull grimase til en feirende roar, som vil be maskinen automatisk klipp tidspunkt i kampen.

“Dette gir oss muligheten til å klippet høydepunktene pakke å være veldig stramt, så det vet nøyaktig når spillet er som skjer,” Seddon fortalte Telegraph. “Vi spurte oss hvordan vi skal lage video-innhold som er tilgjengelig virkelig raskt? Hva er det mest spennende øyeblikkene i en kamp? Du kan sitte der som en digital redaktør i en kamp, og ta denne avgjørelsen selv, eller du kan slå det spørsmålet over til en AI-system.

“Da vi hadde til å definere hva som er spennende – vel, la oss høre hvor begeistret publikum er, la oss se hvordan animerte spillerne er, la oss analysere data og se om dette er et vendepunkt i kampen, og bruke den til å generere høydepunkter.”

Spiller-trener datasett

Alle disse punkter er ikke bare for TV, men som IBM gir også data analytics til spillere og trenere til å hjelpe dem å lese innsikt i deres ytelse. Etter hver kamp, personlig analyse er tilgjengelig innen 20 minutter etter at det er ferdig.

Alle disse dataene er overvåket av 48 IBM rekruttert og trent tennis eksperter, som fange opp kampen statistikk på tennis og rapportere tilbake i sub-sekunders responstid. IBM sier at bruk av tennis spillere trent på sine systemer for å fange opp data sikrer de leser spillet raskere og kan gi data på en mer nøyaktig måte.

Tidligere mester Andy Murray er satt til å gjøre et comeback i dobbeltrom, etter en alvorlig hip skade og takk til lignende tech gi av Katapult, Murray har vært analysert tidligere form og sammenligner den med sin post-drift teknikk. Jozef Baker, et produkt spesialist på Katapult, har jobbet tett med Murray og hans styrke og condition coach Matt Lite siden 2017.

“Æren for at han kom tilbake til spille tilhører helt med Andy og hans team, men vi ser ut til å gi de beste verktøy og maskinvare og programvare for Matt til å ta de beste beslutninger for Andy og hans helse,” sa han til Forbes.

“Vi har vært i stand til å bruke teknologien til å identifisere tennis-slag så har vi benyttet noen av dette arbeidet og vi har oppdaget serverer fra historiske data på Andy. Vi har klart å sammenlign det med hva han gjør i øyeblikket under hans utvinning og derfra tok vi utgangspunkt i en pre-skader Murray og sammenlignet dem til å hjelpe Matt i bygningen som i arbeidsmengde.”

Som sådan, Wimbledon kan være den avgjørende hendelse i tennis kalender, men det står også som en rolig og presentasjon av noen av de mest cutting-edge AI og data-analyse-teknologi for øyeblikket tilgjengelig, som viser at hvis tech kan stå opp i en high-speed, intens miljø, det er klart høste belønning for de virksomheter som vedta det.