Применение и влияние ИИ в баскетболе и NBA

Благодаря технологическому прогрессу вовлечённость болельщиков и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные события всё больше определяются данными, и ИИ играет огромную роль в этом переходе.

Ранее мы видели, как такие технологии, как компьютерное зрение, помогающее компьютерам видеть и понимать происходящее на поле, оказали значительное влияние на такие сферы, как Формула-1 и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) в последнее время привлекает внимание использованием ИИ новыми и инновационными способами.

Однако NBA вступила в дискуссию об ИИ довольно давно. С момента основания лиги в 1949 году она быстро внедряла новые технологии, чтобы взаимодействовать с болельщиками и улучшать игру.

Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, выводят аналитику баскетбольных выступлений на новый уровень, обеспечивая обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени. ИИ для компьютерного зрения упрощает анализ игры на ходу и помогает лучше понять происходящее.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам отслеживать игроков в реальном времени, точнее анализировать данные о выступлениях, принимать более эффективные тренерские решения и создавать более качественный опыт для болельщиков.

Развитие ИИ в спортивной аналитике#

Прежде чем перейти к тому, как ИИ используется для улучшения баскетбольных матчей, давай рассмотрим, как за эти годы развился ИИ в спорте.

На заре 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 вперёд благодаря отслеживанию мяча и игроков с помощью ИИ от SportVU. Это стало новой вехой, открывшей доступ к подробному анализу, основанному на больших объёмах данных, и изменившей подход команд к оценке выступлений игроков и игровой стратегии.

Рис. 1. Развитие ИИ в спорте.

За последние несколько лет мы увидели широкое применение самых разных методов ИИ в спорте: 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 ИИ становится обычным явлением как на спортивных мероприятиях, так и на тренировках, помогая командам получать конкурентное преимущество, а болельщикам — глубже понимать любимые игры.

Инновационные способы применения ИИ в NBA#

Один из самых захватывающих способов применения ИИ в NBA в этом сезоне связан с роботами. Golden State Warriors лидируют благодаря своей инициативе Physical AI — передовой системе роботов с ИИ, которые помогают во время тренировок.

Эти роботы помогают во всём: от отработки подборов и передач до имитации защитных действий, позволяя игрокам мгновенно получать обратную связь о своих выступлениях.

В ролике, опубликованном командой, разыгрывающий Golden State Warriors Стефен Карри отметил, что поначалу это казалось странным, но роботы быстро стали неотъемлемой частью тренировочного процесса.

Рис. 2. Баскетбольные команды используют роботов для подготовки к матчам.

Вот ещё несколько интересных способов применения ИИ в NBA:

• Отслеживание игроков в реальном времени: лига использует компьютерное зрение, чтобы отслеживать перемещения игроков и их позиции в реальном времени. Это даёт тренерам мгновенное понимание ситуации и помогает корректировать стратегии на ходу.
• Оптимизированное расписание матчей: NBA использует инструменты ИИ для анализа исторических данных, выступлений игроков и логистики, чтобы составлять расписания матчей, повышающие вовлечённость зрителей и упрощающие организацию сезона.
• Повышение вовлечённости в социальных сетях: ИИ используется для автоматического создания подборок лучших моментов и персонализированных клипов путём анализа видеозаписей матчей, что упрощает взаимодействие NBA с болельщиками по всему миру.

Прогнозирование исходов матчей: модели ИИ для расширенной аналитики NBA#

Технологический саммит NBA All-Star 2025 был в основном посвящён инновациям в области ИИ. В недавнем подкасте президент Philadelphia 76ers по баскетбольным операциям Дэрил Мори объяснил, что ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs), стал неотъемлемой частью процесса принятия решений.

Мори отметил: «Мы определённо используем модели как один из голосов 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, исторические показатели и другие сведения, чтобы прогнозировать тенденции и исходы, добавляя новый уровень точности в планирование будущего командами.

Мори также объяснил роль LLMs в этом процессе: «Оказывается, LLMs довольно хорошо справляются с прогнозированием. Они всё ещё не превосходят людей — например, суперпрогнозистов... Но они добавляют информацию по сравнению с одними только скаутами и тому подобным. Поэтому мы будем относиться к ним почти как к одному скауту».

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

Как Ultralytics YOLO11 может отслеживать игроков и перемещения мяча в баскетболе#

Итак, как работают приложения ИИ для компьютерного зрения, например отслеживание игроков в баскетболе в реальном времени? Давай немного отступим и разберём технические детали.

Модели, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают целый ряд задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов. Благодаря этим возможностям YOLO11 может обрабатывать каждый кадр баскетбольного матча в реальном времени.

Например, если мы хотим отслеживать момент, когда мяч проходит через кольцо или выполняется слэм-данк, система компьютерного зрения, интегрированная с Ultralytics YOLO11, может обнаружить и отслеживать мяч, когда он покидает руку игрока, летит по воздуху и касается щита и кольца, забивая очки.

Другой хороший пример — использование возможностей Ultralytics YOLO11 для оценки позы. Оценка позы включает определение и отслеживание ключевых точек тела игрока, таких как локти, колени и бёдра, в каждом кадре видео. Это можно использовать для создания подробной карты перемещений игрока, показывающей не только его положение на площадке, но и то, как он двигается в важные моменты. Собранные сведения затем можно применять для анализа выступлений, точной настройки тренировочных методик и даже снижения риска травм.

Рис. 3. Пример использования Ultralytics YOLO11 для обнаружения позы игрока.

Использование Ultralytics YOLO11 для помощи судьям на основе ИИ#

Помимо отслеживания игроков и анализа перемещений мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на основе ИИ, чтобы в реальном времени обнаруживать фолы, выходы мяча или игрока за пределы площадки и другие нарушения.

Анализируя видеозапись кадр за кадром, ИИ для компьютерного зрения может предоставлять судьям дополнительные сведения, помогая уменьшить количество человеческих ошибок. Его также можно интегрировать в системы мгновенного повтора, чтобы автоматически отмечать моменты, требующие проверки, делая процесс быстрее и надёжнее.

Например, если игрок заступает за пределы площадки, Ultralytics YOLO11 может определить положение его стоп относительно линий площадки и мгновенно уведомить судей. Кроме того, модель может отслеживать чрезмерный физический контакт между игроками, помогая выявлять фолы.

Аналогичным образом, когда мяч находится в движении, Ultralytics YOLO11 может анализировать его траекторию, чтобы определить, пересёк ли он полностью трёхочковую линию до броска или произошло нарушение правил в виде помехи мячу при броске. Автоматизация такого обнаружения позволяет ИИ-помощи судьям повысить точность судейства, сократить число спорных решений и сделать игру более справедливой для игроков и команд.

Плюсы и минусы ИИ в баскетбольном тренерстве и стратегии#

Использование ИИ в баскетболе меняет всё: от оценки выступлений игроков до вовлечённости болельщиков, открывая новые способы анализа игры и принятия более эффективных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ предлагает баскетбольным командам и организациям:

• Более эффективное принятие решений: учитывая несколько источников данных, модели ИИ могут поддерживать объективные решения в таких областях, как управление составом и тактика во время игры.
• Персонализированные тренировки: анализируя данные игроков, ИИ может помогать создавать индивидуальные программы тренировок, которые улучшают навыки и минимизируют риск травм.
• Расширенный скаутинг: системы ИИ могут анализировать огромные объёмы 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 собственными трудностями. Вот некоторые ограничения и ключевые аспекты, которые важно учитывать:

• Проблемы с конфиденциальностью данных: сбор и анализ обширных данных об игроках вызывают обеспокоенность вопросами безопасности данных и конфиденциальности личности.
• Работа с неопределённостью: моделям ИИ может быть сложно учитывать спонтанные и эмоциональные факторы, которые часто определяют ход спортивных событий в реальном времени.
• Чрезмерная зависимость от данных: чрезмерная опора на ИИ может принижать важность интуиции тренера и непредсказуемой природы игры.

ИИ в баскетболе — точное попадание#

ИИ захватывающим образом меняет баскетбол. От отслеживания игроков в реальном времени с помощью Ultralytics YOLO11 до прогнозных моделей, помогающих тренерам принимать более эффективные решения, эти технологии предоставляют командам новые инструменты для анализа игры и повышения результатов.

NBA уже использует ИИ для всего: от оптимизации расписаний матчей и создания автоматических подборок лучших моментов до совершенствования тренерских стратегий и повышения вовлечённости болельщиков. По мере развития ИИ можно ожидать ещё более точной аналитики, эффективной профилактики травм и глубокого понимания выступлений игроков.

Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи инновации в таких сферах, как ИИ в беспилотных автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на наших страницах решений. Ознакомься с вариантами лицензирования и воплоти свои проекты в области ИИ для компьютерного зрения в жизнь.