Psychreg新闻团队

人工智能新技术可能会改变游戏超级碗团队的准备

引用这
Psychreg新闻团队,(2023年2月9日)。新的人工智能技术可以改变游戏超级碗团队的准备。Psychreg《网络心理学与技术。//www.mums-channel.com/new-ai-technology-could-change-game-prep-super-bowl-teams/
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费城鹰队的球员和教练,堪萨斯城酋长会花几个小时在电影的房间在本周准备超级碗。他们会研究立场、戏剧和形态,试图找出对手倾向他们可以利用而寻求自己的电影来支撑的弱点。

人工智能新技术正在开发的工程师在杨百翰大学可以显著减少时间和成本,进入电影研究超级Bowl-bound团队(所有NFL和大学橄榄球队),同时提高游戏策略,利用大数据的力量。

发现发表在《华尔街日报》吗电子产品

杨百翰大学教授D.J.李硕士学生雅各布·纽曼和博士生Andrew Sumsion和鲱鱼Torrie使用人工智能自动化的耗时的过程分析和注释手动游戏画面。使用深度学习和计算机视觉,研究人员发明了一种算法,可以一直定位和标签玩家从游戏电影和确定的形成进攻球队——这一过程可以需求的一系列视频助理。

“我们在谈论这个,意识到,哇,我们可以教一个算法,”李说,电气和计算机工程教授。“所以我们建立了一个会见杨百翰大学足球学习过程和立即知道,是的,我们可以做这个快很多。”

虽然仍在研究的早期,团队已经获得了比90%的准确率球员与他们的算法检测和标签,以及确定形成85%的准确率。他们认为这项技术可能最终消除需要人工注释的低效和乏味的实践和分析使用的录像NFL和大学团队。

李和纽曼第一次看到真正的游戏画面所提供的杨百翰大学的足球队。当他们开始分析,他们意识到他们需要一些额外的角度正确训练他们的算法。所以他们买了马登2020的副本,显示了从上面和后面的犯罪,并手动贴上1000图片和视频游戏。

他们用这些图片来训练一个深度学习算法来定位的球员,然后把剩余网络框架确定踢什么位置的球员。最后,他们的神经网络使用位置信息来确定地层(超过25的形成)违法使用;任何东西,从我的手枪群TE H槽开放形式。

李说,算法可以准确地识别地层在99.5%当玩家位置和标签信息是正确的。我形成,四名球员一个前面的下一个排队(中心,四分卫,后卫和运行)被证明是最具挑战性的形态识别之一。

李和纽曼说,人工智能系统也可以应用在其他体育运动。例如,在棒球比赛中,它可以找到球员场上位置和识别常见的模式来协助团队精炼他们如何抵御一定的打者。也可以是用于定位足球运动员,以帮助确定更有效的和有效的形成。

“一旦你有了这个数据将会有更多的你可以用它来做;你可以把它提升到下一个层次,”李说。“大数据可以帮助我们知道这个团队的策略或教练的倾向。它可以帮助你知道他们很可能去下来2或者4日他们将赌注。使用人工智能的思想运动是很酷的,甚至如果我们可以给他们1%的一个优势,这将是值得的。”


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