Применение и влияние ИИ в баскетболе и NBA

Благодаря технологическому прогрессу взаимодействие с болельщиками и аналитика игроков стали важной частью спортивной индустрии. Спортивные события все больше опираются на данные, и ИИ играет огромную роль в этих переменах.

Ранее мы рассказывали, как такие технологии, как компьютерное зрение, помогающее компьютерам видеть и понимать происходящее на поле, существенно повлияли на такие области, как Формула-1 и Олимпийские игры. Аналогичным образом, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) недавно оказалась в центре внимания благодаря новым, инновационным способам применения ИИ.

Однако NBA начала использовать ИИ уже давно. С момента основания лиги в 1949 году она активно внедряла новые технологии, чтобы взаимодействовать с болельщиками и совершенствовать игру.

Сегодня модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, выводят аналитику баскетбольных показателей на новый уровень, обеспечивая обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени. Визуальный ИИ упрощает оперативный анализ игры и помогает лучше понимать происходящее.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, как AI и компьютерное зрение меняют баскетбол. Мы обсудим, как эти технологии помогают командам отслеживать игроков в реальном времени, точнее анализировать данные о результативности, принимать более обоснованные тренерские решения и улучшать впечатления болельщиков.

Развитие ИИ в спортивной аналитике#

Прежде чем разбирать, как ИИ помогает улучшать баскетбольные матчи, посмотрим, как со временем развивался ИИ в спорте.

На заре спортивной аналитики в основном использовались базовая статистика и ручной учет. Ситуация начала меняться в 1997 году, когда системы отслеживания игроков на основе ИИ, например Prozone, стали фиксировать данные об их перемещениях.

В 2009 году NBA сделала большой шаг вперед, начав использовать систему SportVU на базе ИИ для отслеживания мяча и игроков. Это стало новой вехой: появились подробные аналитические данные, которые изменили подход команд к оценке игроков и игровой стратегии.

Рис. 1. Развитие ИИ в спорте.

За последние несколько лет в спорте стали использовать самые разные методы ИИ: 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 привычной как на спортивных соревнованиях, так и на тренировках: она помогает командам получить конкурентное преимущество, а болельщикам — глубже понять любимые игры.

Инновационные способы применения ИИ в NBA#

Один из самых интересных способов применения AI в NBA в этом сезоне — роботы. Golden State Warriors задают направление своей инициативой Physical AI: это система роботов на базе AI, которые помогают во время тренировок.

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

В опубликованном командой видео разыгрывающий Golden State Warriors Стеф Карри отметил, что сначала роботы казались непривычными, но быстро стали неотъемлемой частью тренировочного процесса.

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

Вот еще 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 дает тренерам мгновенную информацию и помогает оперативно корректировать стратегии.
• Оптимизация расписания матчей: NBA использует инструменты AI для анализа исторических данных, результатов игроков и логистики, чтобы составлять расписания, которые повышают вовлеченность зрителей и упрощают проведение сезона.
• Повышение вовлеченности в социальных сетях: ИИ автоматически создает подборки лучших моментов и персонализированные ролики на основе анализа видеозаписей матчей, помогая NBA взаимодействовать с болельщиками по всему миру.

Прогнозирование исходов матчей: модели ИИ для углубленного анализа NBA#

В центре внимания технологического саммита NBA All-Star 2025 года были инновации в области ИИ. В недавнем подкасте президент по баскетбольным операциям команды Philadelphia 76ers Дэрил Мори рассказал, что ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs), стал неотъемлемой частью процесса принятия решений.

Мори отметил: «Мы безусловно используем модели как один из факторов при принятии любого решения», подчеркнув, что ИИ теперь учитывается при оценке всего — от выбора новичков на драфте до игровых стратегий. Эти модели объединяют данные в реальном времени, сведения о результатах прошлых игр и другую информацию, чтобы прогнозировать тенденции и исходы, добавляя новый уровень точности в планирование будущего команд.

Мори также объяснил роль LLMs в этом процессе: «Оказывается, LLMs довольно хорошо справляются с прогнозированием. Они пока не превосходят людей, например выдающихся прогнозистов... Но они дают дополнительную информацию по сравнению с одними лишь скаутами и другими источниками. Поэтому мы будем относиться к ним почти как к одному из скаутов».

Со временем, по мере совершенствования этих моделей, они могут играть еще более значительную роль в будущем NBA.

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

Как же работают приложения визуального ИИ, например отслеживание игроков в баскетболе в реальном времени? Давай ненадолго отвлечемся и разберем технические детали.

Модели вроде Ultralytics YOLO11 поддерживают различные задачи компьютерного зрения, например обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов. Благодаря этим возможностям YOLO11 может обрабатывать каждый кадр баскетбольного матча в реальном времени.

Например, если нужно отследить момент, когда мяч попадает в кольцо или игрок выполняет слэм-данк, система компьютерного зрения на базе Ultralytics YOLO11, обученная на таком датасете, как Basketball and Hoop Detection, может обнаруживать и отслеживать мяч: от момента, когда он покидает руку игрока, до полета по воздуху и попадания в щит и корзину.

Еще один хороший пример — использование возможностей Ultralytics YOLO11 для оценки позы. Оценка позы включает обнаружение и отслеживание ключевых точек тела игрока — например, локтей, коленей и бедер — в каждом кадре видео. Это позволяет создать подробную карту движений игрока, показывающую не только его положение на площадке, но и то, как он двигается в важные моменты. Собранные данные можно использовать для анализа результатов, точной настройки тренировочных методик и даже снижения риска травм.

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

Использование Ultralytics YOLO11 для помощи судьям на базе ИИ#

Помимо отслеживания игроков и анализа движения мяча, YOLO11 можно использовать для помощи судьям на базе AI: система будет обнаруживать фолы, выходы мяча за пределы площадки и другие нарушения в реальном времени.

Анализируя видеозапись кадр за кадром, визуальный ИИ может предоставить судьям дополнительную информацию и снизить вероятность человеческой ошибки. Его также можно интегрировать в системы видеоповтора, чтобы автоматически отмечать моменты, требующие проверки, и сделать этот процесс быстрее и надежнее.

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

Аналогично, когда мяч находится в движении, Ultralytics YOLO11 может анализировать его траекторию, чтобы определить, пересек ли он трехочковую линию целиком до броска или произошло нарушение в виде помехи попаданию мяча. Автоматизация обнаружения таких событий помогает AI-системам поддержки судей точнее судить, уменьшает число спорных решений и делает игру справедливее для игроков и команд.

Плюсы и минусы ИИ в тренерской работе и стратегии баскетбольных команд#

ИИ меняет баскетбол во всем — от результатов игроков до взаимодействия с болельщиками, открывая новые способы анализа игры и принятия более взвешенных решений. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые ИИ дает баскетбольным командам и организациям:

• Более взвешенные решения: анализируя данные из разных источников, модели ИИ помогают объективно решать такие вопросы, как формирование состава и тактика во время матча.
• Персонализированные тренировки: анализируя данные игроков, ИИ помогает создавать индивидуальные программы тренировок, развивать навыки и снижать риск травм.
• Улучшенный скаутинг: системы ИИ анализируют огромные объемы данных за несколько сезонов и лиг, помогая командам находить перспективных игроков и раскрывать скрытые таланты.

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение решений на базе ИИ сопряжено с рядом сложностей. Вот некоторые ограничения и важные аспекты, которые стоит учитывать:

• Проблемы конфиденциальности данных: Сбор и анализ большого объема данных об игроках вызывают опасения в отношении безопасности данных и личной конфиденциальности.
• Учет неопределенности: моделям ИИ может быть сложно учитывать спонтанные и эмоциональные факторы, которые часто определяют ход спортивных соревнований.
• Чрезмерная зависимость от данных: чрезмерная опора на ИИ может умалить значение интуиции тренера и непредсказуемого характера игры.

ИИ в баскетболе — точное попадание#

ИИ меняет баскетбол удивительным образом. От отслеживания игроков в реальном времени с помощью Ultralytics YOLO11 до прогнозных моделей, помогающих тренерам принимать более взвешенные решения, — эти технологии дают командам новые инструменты для анализа игры и улучшения результатов.

NBA уже использует ИИ для самых разных задач: от оптимизации расписания матчей и автоматического создания подборок лучших моментов до совершенствования тренерских стратегий и повышения вовлеченности болельщиков. По мере развития ИИ можно ожидать еще более точной аналитики, эффективной профилактики травм и глубокого понимания результатов игроков.

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