Футбол, пожалуй, самый популярный вид спорта в мире. По данным FIFA.com, в общей сложности 3,2 миллиарда человек посмотрели чемпионат мира по футболу 2014 года. Но знаете ли вы, что технологии играют решающую роль в том, чтобы сделать футбол таким, каким он является сегодня? Фактически, современный футбол можно рассматривать как самостоятельный ИТ-сектор из-за обширного применения новых и устаревших технологий в спорте.
Технологии, используемые на чемпионате мира по футболу, включают устаревшие, такие как распознавание изображений и анализ образов, и подходы нового века, такие как искусственный интеллект и облачные вычисления. Фактически, для любого, кто обладает необходимыми навыками и увлечен игрой, техническая работа в области футбола может стать воплощением мечты.
В этом блоге мы обсудим пять основных технологий, которые определяют то, как мы любим футбол.
как использовать ожидание и уведомление в Java
Большие данные и аналитика
В области спорта задействовано много данных, особенно таких глобальных турниров, как ФИФА. Например, для всестороннего анализа и разработки алгоритмов прогнозирования нам требуется 185 хороших полей данных - это лишь минимум для каждого игрока.
Не все данные, генерируемые и используемые сегодня для анализа, структурированы. Сегодня данные включают неструктурированные компоненты, такие как видео, изображения, сообщения в социальных сетях и многое другое. Это называется большими данными. Очевидно, что простой анализ может быть выполнен с использованием текстовых и числовых данных, но когда дело доходит до сложных алгоритмов, таких как аналитика производительности команды, прогнозирование статистики состояния игроков и т. Д., Простой математики и традиционных инструментов, таких как Microsoft Excel, недостаточно. Многие аналитические инструменты в современном футболе включают такие инструменты, как Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Kafka из-за характера данных.
Если вы футбольный фанат, то, возможно, знаете, что Германия выиграла чемпионат мира по футболу 2014 года, разгромив своих соперников. Но знаете ли вы, что эта национальная команда получила свое понимание с помощью сложной системы анализа больших данных? Этот инструмент, получивший название Match Insights, был запущен в 2012 году и разработан под руководством генерального менеджера сборной Германии Оливер Бирхоффа. Этот обширный проект начал обретать форму, когда группа из примерно 50 студентов Deutsche Sporthochschule Koeln приступила к созданию всеобъемлющей базы данных со статистикой всех игроков, участвующих в предстоящем турнире. И, как и ожидалось, значительную часть этих данных составили видео с восьми различных полевых камер, окружающих поле. Поле, по словам создателей инструментов, рассматривается базой данных как сетка. В каждом сценарии каждому игроку присваивается уникальный идентификатор. Это позволяет отслеживать их движения и действия в цифровом виде, что, в свою очередь, позволяет каждому измерять ключевые показатели эффективности, включая количество касаний, скорость движения и среднее время владения мячом.
Используя эти данные, студенты разработали алгоритм, который разработал окончательную модель. Эта модель стала основой для безошибочной стратегии немецкой команды против всех своих оппонентов.
Если вам интересно узнать больше об аналитике данных, это хорошее место начать.
Бизнес-аналитика (BI) и визуализация данных
Это одна из областей технологий, которая очевидна практически во всех видах спорта, поскольку она привлекает внимание зрителей. Производные таблицы, диаграммы, графики и тепловые карты, визуализация данных и бизнес-аналитика - это области, которые определяют современный спорт с начала 21 века.улвек. Всем знакомы гистограммы со счетами игроков, пироги, показывающие распределение команд, и таблицы рейтингов. Все это не что иное, как исчерпывающее изображение с использованием интеллектуальных данных.
Чтобы понять, какую разницу дает визуализация данных, давайте рассмотрим простой пример количества игроков из каждой страны, зарегистрированных на команду в ФИФА прямо сейчас. Вот данные, сначала в виде таблицы, а затем в виде тепловой карты мира.
Теперь всего два вопроса:
- Какой из них более приятен на вид?
- Что из этих двух вызывает больше размышлений?
Безусловно, ответ на оба вопроса - карты. Визуализация данных не только делает их привлекательными для просмотра, но также упрощает их понимание и анализ. Когда дело доходит до визуализации данных в FIFA, в основном используются такие инструменты, как IBM Cognos, Tableau и QlikView.
Интернет вещей (IoT)
В двух предыдущих разделах мы обсуждали анализ и представление данных. Давайте теперь посмотрим, как можно собирать эти данные.
Большая часть текущего сбора данных выполняется с использованием традиционных подходов, таких как анализ плоскости XY или сетки на поле для определения местоположения игрока и мяча, внешние устройства слежения для обнаружения движения и скорости и т. Д. Но с умными носимыми устройствами и IoT, покоряющими мир штурмом, Было проведено множество исследований и разработок по применению этих технологий в спорте.
Чтобы лучше понять это, возьмем пример инструмента Match Insights немецкой футбольной команды, который мы обсуждали ранее. Все данные, собранные для окончательной модели, были получены извне. Фактически, как уже говорилось, анализ положения и движения игрока требовал от команды работы над набором сложных кодов. Затем эта программа проанализировала видеопотоки с восьми разных камер и выдала результат. Честно говоря, это довольно сложная и трудоемкая задача.
Упростить это так же легко, как приклеить умный трекер к руке каждого игрока. Фактически, эти интеллектуальные трекеры можно использовать не только для определения местоположения игрока, но и для записи других статистических данных, таких как пройденное расстояние, скорость движения, частота сердечных сокращений и многое другое. На основе этой же идеи были введены отслеживание мяча, отслеживание линий и другие нововведения в футболе.
Источник изображения: IBM
аспирант такой же, как магистр
IoT - это настолько обширная область, что у IBM есть специальная команда, работающая над обширным проектом с использованием когнитивного IoT, как они его называют. Команда разработала несколько аппаратных и программных решений, основанных на знаменитом искусственном интеллекте IBM, IBM Watson.
Облачные вычисления
- Сбор данных - проверка
- Анализ данных - Проверить
- Отчетность по данным - Проверить
Мы рассмотрели три основных вида деятельности, связанных с данными, но отсутствует еще одна важная опора - хранение данных.
Если это был 2003 год, для этого было всего несколько вариантов - локальные машины или удаленные экземпляры. Но, как мы уже знаем, количество данных, собранных для любой отдельной игры, сегодня слишком велико для одного маленького компьютера. Более того, это не просто структурированные данные. Лучшее решение для хранения таких данных в облаке. Облако - это не только простая в настройке система, но и экономия, когда речь идет о хранении огромных объемов неструктурированных данных.
Облачные вычисления позволяют удаленно хранить данные. Кроме того, большинство современных облачных решений предоставляют интегрированные инструменты, которые также могут помочь в анализе и составлении отчетов. Еще одно большое преимущество использования облачной системы вместо локальной машины - это проблемы безопасности и конфиденциальности, которые решают облачные вычисления. Большинство облачных экземпляров зашифрованы с помощью закрытых ключей, что затрудняет взлом или получение несанкционированного доступа к ним. А поскольку хранилище может быть эластичным, вам никогда не придется удалять старые данные, чтобы освободить место для новых. Это обеспечит высокое качество и большую ценность исторического анализа. Наконец, к данным, хранящимся в облаке, можно получить доступ с любого устройства и из любого места. Эта гибкость также делает облачные вычисления идеальным выбором для хранения спортивных данных.
Популярные облачные решения, используемые сегодня, включают Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix и Google Cloud Platform.
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)
Когда дело доходит до современных технологий, очень немногие из них могут дать возможность искусственному интеллекту и машинному обучению заработать свои деньги. С таким объемом генерируемых данных нетрудно разработать машинный интеллект, который может буквально предсказывать будущее. Несколько лет назад шумиха вокруг ФИФА была вокруг осьминога Пола, который мог предсказывать победителей каждого матча. Конечно, у органического существа уровень успеха чуть выше 85 процентов, но сейчас мы движемся в цифровой мир, и гадание не является его частью.
Чтобы восполнить потерю этого необычного существа, группа аналитиков данных Google работала над системой машинного обучения, которая извлекала исторические сведения из футбольных игр, проведенных поколением, и предсказывала исход каждого матча чемпионата мира по футболу 2014 года. Система смогла предсказать 14 из 16 матчей, в которых она использовалась, что сделало ее почти на три процента более эффективной, чем ранее использовавшееся морское существо. Причем, по словам его создателей, два промаха произошли из-за ошибок и несоответствий в данных.
Честно говоря, алгоритм искусственного интеллекта или машинного обучения на самом деле не предсказывает победителя, он просто складывает предпочтения по порядку, давая нам вероятность того, что каждая команда выиграет матч.
Используя простой, но элегантный алгоритм машинного обучения, мы можем получить следующий результат для чемпионата мира по футболу в этом году: * Осторожно, спойлеры *
зарплата разработчика Java в Индии
Источник алгоритма: Kaggle
P.S: Чем меньше число, тем выше шансы этой команды.
Искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать не только для такого рода анализов, но и для повышения производительности игроков, автоматизации ежедневных решений бизнес-аналитики и многого другого.
Чемпионат мира по футболу 2018 уже здесь! Хотя все мы любим спорт, мы надеемся, что изучение технологий, которые лежат в основе превращения спорта в то, чем он является, поможет нам больше его ценить.
Это пять популярных технологий в FIFA, которые меняют игру, которую мы знаем. Каждый из них предлагает свою долю преимуществ, делающих этот вид спорта лучше, чем он был раньше - как для игроков, так и для болельщиков. Более того, если у вас есть необходимый набор навыков, вы можете даже получить работу, связанную с ИТ, в области спорта.
Мы надеемся, что вам понравилось наше освещение технологий в FIFA. Если вы знаете о каких-либо других применениях современных технологий в FIFA или спорте в целом, сообщите нам об этом, написав нам в разделе комментариев ниже. Не забудьте подписаться на наш блог, чтобы получать больше информации о ФИФА и технологиях.