19 марта 2025 г.
Узнайте, как искусственный интеллект в баскетболе меняет игру благодаря отслеживанию игроков, аналитике и судейству на основе искусственного интеллекта, причем ведущую роль в этом играет НБА.
.webp)
Благодаря технологическому прогрессу вовлечение болельщиков и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные события все больше управляются данными, и искусственный интеллект играет огромную роль в этом сдвиге.
Ранее мы уже видели, как такие технологии, как компьютерное зрение, которое помогает компьютерам видеть и понимать происходящее на поле, оказали большое влияние на такие сферы, как Формула-1 и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (НБА) недавно попала в заголовки газет благодаря использованию искусственного интеллекта в новых, инновационных целях.
Однако НБА вступила в разговор об искусственном интеллекте довольно давно. С момента основания лиги в 1949 году она быстро внедряет новые технологии для общения с болельщиками и улучшения игры.
Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают 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 отслеживать игроков в режиме реального времени, более точно анализировать данные о результатах, принимать более разумные тренерские решения и создавать лучшие условия для болельщиков.
Прежде чем мы узнаем, как ИИ используется для улучшения баскетбольных игр, давайте посмотрим, как ИИ в спорте развивался на протяжении многих лет.
На первых порах спортивная аналитика опиралась в основном на базовую статистику и ручной учет. Ситуация начала меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе искусственного интеллекта, такие как Prozone, начали собирать данные о перемещениях игроков.
В 2009 году НБА сделала большой шаг вперед, внедрив в SportVU систему отслеживания мячей и игроков с помощью искусственного интеллекта. Это стало новой вехой, открывшей возможность детального анализа, богатого данными, который изменил представление команд о результатах игроков и стратегии игры.
В последние несколько лет в спорте используются самые разные методы искусственного интеллекта - от машинного обучения для прогнозной аналитики до компьютерного зрения для анализа в реальном времени и робототехники, помогающей в тренировках.
По мере развития этих технологий аналитика на основе искусственного интеллекта становится все более распространенной как на спортивных мероприятиях, так и на тренировках, помогая командам получить конкурентное преимущество и давая болельщикам более глубокое понимание любимых игр.
Одним из самых интересных способов внедрения искусственного интеллекта в НБА в этом сезоне стали роботы. Воины "Голден Стэйт Уорриорз" лидируют в этой области благодаря своей инициативе Physical AI - передовой системе роботов с искусственным интеллектом, которые помогают во время тренировок.
Эти роботы помогают во всем - от упражнений на отскок и пас до симуляции защитных действий, позволяя игрокам получать мгновенную обратную связь о своей работе.
В ролике, выпущенном командой, разыгрывающий "Голден Стэйт Уорриорз" Стеф Карри отметил, что, несмотря на то, что поначалу это было странно, роботы быстро стали неотъемлемой частью их тренировочного процесса.
Вот еще несколько интересных способов использования искусственного интеллекта в НБА:
Технологический саммит 2025 года NBA All-Star Technology Summit был посвящен преимущественно инновациям в области ИИ. В недавнем подкасте президент по баскетбольным операциям "Филадельфия 76ерс" Дэрил Мори рассказал, как ИИ, особенно большие языковые модели (БЯМ), стал неотъемлемой частью процесса принятия решений.
Морей отметил: "Мы абсолютно точно используем модели при принятии любых решений", подчеркнув, что искусственный интеллект теперь играет роль в оценке всего - от выбора игроков на драфте до стратегии игры. Эти модели объединяют данные в реальном времени, исторические показатели и другие сведения для прогнозирования тенденций и результатов, добавляя новый уровень точности в планирование команд на будущее.
Далее Морей объяснил роль LLM в этом процессе: "Оказалось, что LLM довольно хорошо справляются с прогнозированием. Но они все равно не выигрывают у человека, как суперпрогнозисты... Но они добавляют сигнал по сравнению с просто разведчиками и тому подобными вещами. Поэтому мы будем рассматривать их почти как одного разведчика".
Со временем, по мере совершенствования этих моделей, они могут сыграть еще большую роль в формировании будущего НБА.
Как же работают такие приложения Vision AI, как отслеживание игроков в режиме реального времени в баскетболе? 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 отследить, когда мяч проходит через обруч или когда происходит слэм-данк, система компьютерного зрения, интегрированная с YOLO11, может обнаружить и отследить 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.
Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на основе искусственного интеллекта, помогая обнаруживать фолы, игры за пределами поля и другие нарушения в режиме реального времени.
Анализируя видеоматериалы кадр за кадром, Vision AI может предоставить судьям дополнительные сведения, чтобы снизить количество 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 определить положение его ног по отношению к линии корта и мгновенно оповестить об этом официальных лиц. Кроме того, модель может отслеживать чрезмерные физические контакты между игроками, чтобы помочь определить фолы.
Аналогично, 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.
Использование искусственного интеллекта в баскетболе меняет все - от игры игроков до вовлечения болельщиков, открывая новые способы анализа игры и принятия более разумных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ дает баскетбольным командам и организациям:
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение решений на основе искусственного интеллекта может быть сопряжено с рядом проблем. Вот некоторые ограничения и ключевые соображения, о которых следует помнить:
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 искусственный интеллект во всем: от оптимизации расписания игр и создания автоматизированных роликов до совершенствования тренерских стратегий и повышения уровня вовлеченности болельщиков. По мере развития ИИ мы можем ожидать еще более точной аналитики, более эффективной профилактики травм и более глубокого понимания эффективности игроков.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Ознакомьтесь с инновациями в таких отраслях, как искусственный интеллект в самоуправляемых автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты в области искусственного интеллекта.
.webp)