Применение и влияние ИИ в баскетболе и NBA

Благодаря технологическому прогрессу вовлеченность болельщиков и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные события всё чаще управляются данными, и ИИ играет огромную роль в этом сдвиге.

Ранее мы видели, как такие технологии, как computer vision, помогающие компьютерам видеть и понимать происходящее на поле, оказали большое влияние в таких областях, как Formula One и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) недавно оказалась в заголовках новостей благодаря использованию ИИ новыми, инновационными способами.

Однако NBA вошла в дискуссию об ИИ довольно давно. С момента основания лиги в 1949 году она быстро внедряла новые технологии для общения с болельщиками и улучшения игры.

Сегодня модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, выводят аналитику баскетбольных выступлений на новый уровень, обеспечивая обнаружение и отслеживание объектов в режиме реального времени. Vision AI упрощает анализ игры «на лету» и помогает лучше понять происходящее.

В этой статье мы более подробно рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам отслеживать игроков в режиме реального времени, точнее анализировать данные о результативности, принимать более обоснованные тренерские решения и создавать лучшие условия для болельщиков.

Link to this sectionРост ИИ в спортивной аналитике#

Прежде чем мы погрузимся в то, как ИИ используется для улучшения баскетбольных матчей, давай посмотрим, как AI in sports развивался с годами.

На заре своего появления спортивная аналитика опиралась в основном на базовую статистику и ведение записей вручную. Это начало меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе ИИ, такие как Prozone, начали собирать данные о движениях спортсменов.

К 2009 году NBA сделала большой шаг вперед благодаря системе SportVU на базе ИИ для отслеживания мяча и игроков. Это стало новой вехой, позволившей проводить детальный, насыщенный данными анализ, который изменил подход команд к оценке производительности игроков и стратегии игры.

Рис. 1. Эволюция ИИ в спорте.

За последние несколько лет мы увидели широкое разнообразие методов ИИ, используемых в спорте: от машинного обучения для прогнозной аналитики до компьютерного зрения для анализа в режиме реального времени и робототехники, помогающей в тренировках.

По мере того как эти технологии продолжают развиваться, аналитика на основе ИИ становится обычным явлением как на спортивных мероприятиях, так и на тренировках, помогая командам получить конкурентное преимущество и давая болельщикам более глубокое понимание любимых игр.

Link to this sectionИнновационные способы использования ИИ в NBA#

Один из самых захватывающих способов внедрения ИИ в NBA в этом сезоне — использование роботов. Golden State Warriors лидируют со своей инициативой Physical AI, передовой системой роботов на базе ИИ, которые помогают во время тренировок.

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

В ролике, опубликованном командой, разыгрывающий Golden State Warriors Steph Curry отметил, что, хотя поначалу это казалось странным, роботы быстро стали неотъемлемой частью их тренировочного процесса.

Рис. 2. Роботы используются баскетбольными командами для подготовки к играм.

Вот еще несколько увлекательных способов использования ИИ в NBA:

• Отслеживание игроков в режиме реального времени: Лига использует компьютерное зрение для отслеживания движений игроков и их позиций в реальном времени. Это дает тренерам мгновенную информацию и помогает корректировать стратегии на ходу.
• Оптимизированное расписание игр: NBA использует инструменты ИИ для анализа исторических данных, производительности игроков и логистики, чтобы создавать расписания игр, повышающие вовлеченность зрителей и оптимизирующие ход сезона.
• Улучшенное взаимодействие в социальных сетях: ИИ используется для автоматической генерации подборок лучших моментов и персонализированных клипов путем анализа записей игр, что упрощает NBA взаимодействие с болельщиками по всему миру.

Link to this sectionПрогнозирование исходов игр: модели ИИ для продвинутой аналитики NBA#

Саммит технологий NBA All-Star 2025 был посвящен преимущественно инновациям в области ИИ. Фактически, в недавнем подкасте президент по баскетбольным операциям Philadelphia 76ers Дэрил Мори объяснил, как ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs), стали неотъемлемой частью процесса принятия решений.

Мори отметил: «Мы абсолютно точно используем модели как голос при принятии любого решения», подчеркнув, что ИИ теперь играет роль в оценке всего, от драфт-пиков до игровых стратегий. Эти модели объединяют данные в реальном времени, исторические показатели и другие инсайты для прогнозирования тенденций и результатов, добавляя новый уровень точности в то, как команды планируют будущее.

Мори продолжил объяснять роль LLMs в этом процессе: «Оказывается, LLMs довольно неплохо справляются с прогнозированием. Они все еще не превосходят людей, ну, суперпрогнозистов... Но они добавляют сигнал помимо скаутов и тому подобного. Поэтому мы относимся к ним почти как к одному скауту».

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

Link to this sectionКак YOLO11 может отслеживать игроков и движение мяча в баскетболе#

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

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

Например, если нам нужно отследить, когда мяч проходит сквозь кольцо или происходит данк, система компьютерного зрения, интегрированная с YOLO11, может обнаруживать и отслеживать мяч, когда он покидает руку игрока, летит по воздуху и соприкасается с щитом и корзиной для совершения броска.

Еще один хороший пример — использование возможностей оценки позы в YOLO11. Оценка позы включает идентификацию и отслеживание ключевых точек на теле игрока, таких как локти, колени и бедра, в каждом кадре видео. Это можно использовать для создания подробной карты движений игрока, показывая не только то, где он находится на площадке, но и как он двигается в важные моменты. Полученные данные затем могут быть использованы для анализа производительности, тонкой настройки техники тренировок и даже для снижения риска травм.

Рис. 3. Пример использования YOLO11 для определения позы игрока.

Link to this sectionИспользование YOLO11 для помощи судьям на основе ИИ#

Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 может использоваться для помощи судьям на основе ИИ, помогая фиксировать фолы, выходы мяча за пределы площадки и другие нарушения в режиме реального времени.

Анализируя видеопоток кадр за кадром, Vision AI может предоставлять судьям дополнительные данные для снижения человеческого фактора. Ее также можно интегрировать в системы мгновенного повтора для автоматической пометки моментов, требующих проверки, что делает процесс быстрее и надежнее.

Например, если игрок наступает на линию площадки, YOLO11 может определить положение его ног относительно разметки и мгновенно оповестить судей. Кроме того, модель может отслеживать чрезмерный физический контакт между игроками, помогая фиксировать фолы.

Аналогично, в ситуациях, когда мяч находится в движении, YOLO11 может проанализировать его траекторию, чтобы определить, пересек ли он полностью трехочковую линию перед броском, или произошло ли нарушение голтендинга. Автоматизируя эти обнаружения, помощь судьям на базе ИИ может повысить точность судейства, сократить число спорных решений и сделать игру более честной для игроков и команд.

Link to this sectionПлюсы и минусы ИИ в тренерской работе и стратегии баскетбола#

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

• Более обоснованное принятие решений: Рассматривая множество источников данных, модели ИИ могут поддерживать объективные решения в таких областях, как управление составом и тактика игры.
• Персонализированные тренировки: Анализируя данные игроков, ИИ помогает создавать индивидуальные программы тренировок, которые развивают навыки и минимизируют риски травм.
• Улучшенный скаутинг: Системы ИИ могут анализировать огромные объемы данных за несколько сезонов и лиг, помогая командам находить перспективные таланты и скрытые жемчужины.

Хотя преимущества очевидны, внедрение решений на базе ИИ может быть сопряжено с рядом проблем. Вот некоторые ограничения и ключевые соображения, которые стоит иметь в виду:

• Проблемы конфиденциальности данных: Сбор и анализ обширных данных об игроках вызывают опасения относительно безопасности данных и индивидуальной конфиденциальности.
• Работа с неопределенностью: Моделям ИИ бывает сложно учитывать спонтанные и эмоциональные факторы, которые часто определяют живой спорт.
• Чрезмерная зависимость от данных: Слишком сильное доверие к ИИ может принизить значение тренерской интуиции и непредсказуемой природы игры.

Link to this sectionИИ в баскетболе — это стопроцентный успех#

ИИ меняет баскетбол захватывающими способами. От отслеживания игроков в реальном времени с помощью YOLO11 до прогнозных моделей, помогающих тренерам принимать более взвешенные решения, — эти технологии дают командам новые инструменты для анализа игры и повышения производительности.

NBA уже использует ИИ во всем: от оптимизации расписаний игр и создания автоматических подборок лучших моментов до совершенствования тренерских стратегий и повышения вовлеченности болельщиков. По мере развития ИИ мы можем ожидать еще более точной аналитики, лучшей профилактики травм и более глубокого понимания эффективности игроков.

Чтобы узнать больше, посети наш GitHub repository и пообщайся с нашим сообществом. Исследуй инновации в таких секторах, как AI в беспилотных автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплоти свои проекты Vision AI в жизнь.