Torcedores de futebol de todo o mundo, que sintonizaram a 22ª Copa do Mundo, testemunharam vários usos da inteligência artificial.
A tecnologia do assistente de vídeo estava ajudando os árbitros em campo a fazer chamadas precisas. Mais de 15.000 câmeras estavam rastreando multidões em oito estádios, e algoritmos usando pontos de dados como vendas de ingressos e entradas de estádios previam padrões de multidão e ajudavam a evitar debandadas. Até as bolas de futebol são carregadas com sensores de movimento, que informam a localização a um data center 500 vezes por segundo.
Na verdade, a Copa do Mundo deste ano em Doha, Qatar, foi um dos eventos esportivos internacionais de mais alta tecnologia até agora. Mas ainda nem vimos todas as maneiras pelas quais a IA afetará os esportes.
Considere o uso de replay de vídeo para melhorar o desempenho. Steph Curry , da NBA , e Tom Brady , da NFL, são fãs do “estudo de filme”, revisando jogos e movimentos para descobrir o que repetir e o que evitar. Eles estão longe de ser os únicos: o replay de vídeo é um componente comum do treinamento de alto nível em muitos esportes, entre eles beisebol, atletismo, hóquei e boxe.
Mas, mesmo com a nova tecnologia revolucionando muitos aspectos dos esportes de elite – desde fones de ouvido para comunicação entre treinadores e jogadores até equipamentos mais fortes e leves – a tecnologia por trás do estudo de filmes não mudou há algum tempo. Sim, as equipes passaram do celulóide para os arquivos digitais - mas a tarefa de organizar, editar e aprender com o filme pode ser extremamente trabalhosa, exigindo que alguém percorra horas de filmagens não muito úteis para encontrar as peças que está procurando. para. Às vezes, as organizações esportivas dedicam departamentos inteiros a esse trabalho.
Uma nova geração de tecnologias de IA promete agilizar consideravelmente esse processo, dando aos primeiros usuários uma vantagem competitiva. Na verdade, combinar a IA com o estudo de filmes pode em breve desbloquear um nível de realização atlética que era inimaginável apenas alguns anos atrás.
A IA já está fazendo uma enorme diferença na forma como os atletas treinam. Empresas como a Seattle Sports Sciences e a Sparta Science, com sede na Califórnia, por exemplo, fornecem às equipes ferramentas de aprendizado de máquina que analisam os movimentos dos atletas para melhorar sua forma e até prever lesões.
O aplicativo de treinamento HomeCourt, que pode ser baixado para um smartphone e usado por indivíduos, aproveita o poder da IA para permitir que os jogadores de basquete aperfeiçoem sua forma de arremesso e acompanhem seu progresso. E aplicativos como AIEndurance trazem treinamento baseado em IA para corredores e ciclistas.
No entanto, as equipes esportivas estão apenas começando a aplicar a IA ao estudo de filmes, onde as tecnologias mais recentes devem em breve fornecer muito mais informações em uma fração do tempo. Avanços recentes no reconhecimento e rastreamento de objetos são uma promessa particular para obter uma vantagem competitiva.
Os mais novos sistemas de IA podem reconhecer jogadores, movimentos, jogadas ou padrões individuais sem que um humano tenha que colocar os olhos na tela. Isso significa que um treinador pode encontrar exatamente a filmagem de que precisa sem pesquisar horas de vídeo. Por exemplo, o Remark AI Box pode ser conectado às câmeras existentes de uma equipe para fornecer funcionalidade de IA sem a necessidade de instalar novos sensores ou outros equipamentos.
Essas inovações simplificaram o processo de isolar as imagens mais relevantes e compilar pacotes de vídeo personalizados para cada jogador de uma equipe. Enquanto antes essa tarefa exigia vários funcionários em tempo integral, com a IA ela pode ser realizada por um único indivíduo em questão de minutos ou até mesmo automatizada. Com certeza, economizará muito tempo para jogadores e treinadores.
A técnica de treinamento testada pelo tempo de estudo de filme estava atrasada para uma atualização tecnológica. Agora que as equipes estão prestes a incorporar a IA de novas maneiras, podemos esperar ver os resultados no campo de jogo.
Com o tempo, as ferramentas baseadas em IA devem se espalhar por diferentes esportes, ligas e níveis de jogo. Atletas que ignoram as possibilidades estão perdendo uma enorme oportunidade.
Robbie Garvey é um ex-jogador profissional de beisebol com passagens pelas organizações Milwaukee Brewers, Los Angeles Dodgers e San Francisco Giants. Ele não tem interesse nas empresas mencionadas neste artigo da Fortune.
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