Применение и влияние AI в баскетболе и NBA

Благодаря технологическим достижениям взаимодействие с болельщиками и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные мероприятия все чаще управляются данными, и ИИ играет огромную роль в этом сдвиге.

Ранее мы видели, как такие технологии, как компьютерное зрение, которое помогает компьютерам видеть и понимать, что происходит на поле, оказали большое влияние на такие области, как Формула-1 и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) в последнее время попадает в заголовки новостей благодаря использованию ИИ новыми, инновационными способами. 

Однако, NBA вступила в разговор об ИИ довольно давно. С момента основания лиги в 1949 году она быстро внедряла новые технологии для связи с болельщиками и улучшения игры. 

Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 позволяют сделать еще один шаг вперед в анализе баскетбольных результатов, позволяя обнаруживать и отслеживать объекты в режиме реального времени. ИИ зрения позволяет анализировать игру на лету и лучше понимать происходящее.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как искусственный интеллект и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам track игроков в режиме реального времени, более точно анализировать данные о результатах, принимать более разумные тренерские решения и создавать лучшие условия для болельщиков.

Рост ИИ в спортивной аналитике

Прежде чем мы углубимся в то, как ИИ используется для улучшения баскетбольных матчей, давайте посмотрим, как ИИ в спорте развивался с годами. 

На заре своего развития спортивная аналитика в основном опиралась на базовую статистику и ведение записей вручную. Ситуация начала меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе ИИ, такие как Prozone, начали собирать данные о перемещениях игроков. 

К 2009 году NBA сделала большой шаг вперед, внедрив систему SportVU с поддержкой ИИ для отслеживания мяча и игроков. Это стало новой вехой, открывшей детальный, насыщенный данными анализ, который изменил представление команд об игре и стратегии игроков.

‍

За последние несколько лет мы увидели широкий спектр методов ИИ, используемых в спорте — от машинного обучения для прогнозной аналитики до компьютерного зрения для анализа в реальном времени и робототехники, которая помогает в тренировках.

По мере развития этих технологий аналитика на основе ИИ становится обычным явлением как на спортивных мероприятиях, так и на тренировках, помогая командам получить конкурентное преимущество и предоставляя болельщикам более глубокое понимание игр, которые они любят.

Инновационные способы использования ИИ в НБА 

Одним из самых интересных способов применения ИИ в НБА в этом сезоне являются роботы. Команда Golden State Warriors лидирует в этом направлении благодаря своей инициативе Physical AI, передовой системе роботов с ИИ, которые помогают во время тренировок. 

Эти роботы помогают во всем: от отработки отскоков и передач до моделирования оборонительных действий, позволяя игрокам мгновенно получать обратную связь об их игре. 

В ролике, выпущенном командой, разыгрывающий "Голден Стэйт Уорриорз" Стеф Карри отметил, что, хотя поначалу это казалось странным, роботы быстро стали неотъемлемой частью их тренировочной рутины.

‍

Вот еще несколько интересных способов, которыми НБА использует ИИ:

• Отслеживание игроков в режиме реального времени: Лига использует компьютерное зрение для track движений и позиций игроков в режиме реального времени. Это дает тренерам мгновенную информацию и помогает корректировать стратегии на лету.
  ‍
• Оптимизированное составление расписания игр: NBA использует инструменты ИИ для анализа исторических данных, производительности игроков и логистики для создания расписания игр, которое повышает вовлеченность зрителей и оптимизирует сезон.
  ‍
• Улучшенное взаимодействие в социальных сетях: ИИ используется для автоматического создания подборок лучших моментов и персонализированных клипов путем разбивки игровых кадров, что упрощает NBA связь с болельщиками по всему миру.

Прогнозирование результатов игр: AI-модели для продвинутого анализа NBA

Основной темой саммита NBA All-Star Technology Summit 2025 года стали инновации в области ИИ. В частности, в недавнем подкасте президент баскетбольных операций Philadelphia 76ers Дэрил Мори объяснил, как ИИ, особенно большие языковые модели (LLM), стали неотъемлемой частью процесса принятия решений.

Мори отметил: «Мы обязательно используем модели в качестве голоса при принятии любого решения», подчеркнув, что ИИ теперь играет роль в оценке всего, от выбора игроков на драфте до игровых стратегий. Эти модели объединяют данные в реальном времени, историческую производительность и другие аналитические данные для прогнозирования тенденций и результатов, добавляя новый уровень точности к тому, как команды планируют будущее.

Мори продолжил объяснять роль LLM в этом процессе: «Оказывается, LLM довольно хорошо справляются с прогнозированием. Они по-прежнему не превосходят людей, например, суперпрогнозистов... Они добавляют сигнал по сравнению с просто скаутами и тому подобным. Так что мы будем относиться к ним почти как к одному скауту». 

Со временем, по мере совершенствования этих моделей, они могут играть еще большую роль в формировании будущего NBA.

Как YOLO11 может track движение игроков и мяча в баскетболе

Итак, как работают приложения Vision AI, такие как отслеживание игроков в баскетболе в реальном времени? Давайте сделаем шаг назад и рассмотрим технические детали. 

Модели, подобные YOLO11 , поддерживают целый ряд задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и отслеживание объектов. Благодаря этим возможностям YOLO11 может обрабатывать каждый видеокадр баскетбольного матча в режиме реального времени. 

Например, если мы хотим track , когда мяч проходит через обруч или когда происходит слэм-данк, система компьютерного зрения, интегрированная с YOLO11 , может detect и track мяч, когда он покидает руку игрока, летит по воздуху и соприкасается с щитом и корзиной, чтобы забить мяч.

Еще один хороший пример - использование возможностей YOLO11 по оценке позы. Оценка позы включает в себя определение и отслеживание ключевых точек на теле игрока, таких как локти, колени и бедра, в каждом кадре видео. Это позволяет создать подробную карту движения игрока, показывающую не только его местоположение на площадке, но и то, как он двигается в важные моменты. Полученные данные можно использовать для анализа спортивных результатов, точной настройки техники тренировок и даже для снижения риска травм.

‍

Использование YOLO11 для помощи судьям на основе искусственного интеллекта

Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на основе искусственного интеллекта, помогая detect фолы, игры за пределами поля и другие нарушения в режиме реального времени. 

Анализируя видеоматериалы кадр за кадром, Vision AI может предоставить судьям дополнительную информацию для уменьшения человеческих ошибок. Его также можно интегрировать в системы мгновенного повтора, чтобы автоматически отмечать моменты, требующие пересмотра, что делает процесс более быстрым и надежным.

Например, если игрок выходит за пределы поля, YOLO11 может detect положение его ног по отношению к линии корта и мгновенно оповестить об этом официальных лиц. Кроме того, модель может track чрезмерные физические контакты между игроками, чтобы помочь определить фолы. 

Аналогичным образом, в ситуациях, когда мяч находится в движении, YOLO11 может проанализировать его траекторию, чтобы определить, полностью ли он пересек трехочковую линию перед броском или произошло ли нарушение правил вратарем. Автоматизируя эти определения, судейская помощь на основе ИИ может повысить точность судейства, уменьшить количество спорных решений и сделать игру более справедливой для игроков и команд.

Плюсы и минусы ИИ в баскетбольном коучинге и стратегии

Использование ИИ в баскетболе трансформирует все: от производительности игроков до вовлечения болельщиков, открывая новые способы анализа игры и принятия более разумных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ предлагает баскетбольным командам и организациям:

• Улучшенное принятие решений: Рассматривая несколько источников данных, модели ИИ могут поддерживать объективные решения в таких областях, как управление составом и тактика в игре.
  ‍
• Персонализированные тренировки: Анализируя данные об игроках, ИИ может помочь создать индивидуальные программы тренировок, которые улучшают навыки и минимизируют риск травм.
  ‍
• Улучшенный скаутинг: Системы ИИ могут анализировать огромные объемы данных за несколько сезонов и лиг, помогая командам выявлять перспективных игроков и находить скрытые таланты.

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение решений на основе ИИ может сопровождаться рядом проблем. Вот некоторые ограничения и ключевые моменты, которые следует учитывать:

• Проблемы конфиденциальности данных: Сбор и анализ больших объемов данных об игроках вызывает опасения по поводу безопасности данных и конфиденциальности личной информации.
  ‍
• Обработка неопределенности: Модели ИИ могут испытывать трудности с учетом спонтанных и эмоциональных факторов, которые часто определяют живые виды спорта.
  ‍
• Чрезмерная зависимость от данных: Слишком сильная зависимость от ИИ может принизить важность интуиции тренера и непредсказуемой природы игры.

ИИ в баскетболе — это слэм-данк

Искусственный интеллект по-новому определяет баскетбол. От отслеживания игроков в режиме реального времени с помощью YOLO11 до прогнозных моделей, помогающих тренерам принимать более разумные решения, - эти технологии дают командам новые инструменты для анализа игры и повышения эффективности. 

НБА уже использует ИИ для всего: от оптимизации расписания игр и создания автоматизированных видеороликов с лучшими моментами до совершенствования стратегий тренировок и повышения вовлеченности болельщиков. Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более точной аналитики, лучшей профилактики травм и более глубокого понимания производительности игроков.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и взаимодействуйте с нашим сообществом. Изучите инновации в таких секторах, как ИИ в автомобилях с автоматическим управлением и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты Vision AI.