10-те потенциални AI приложения, които биха могли да революционизират спорта
Много от традиционните роли в спортната индустрия се заменят с AI приложения. Например, един често срещан случай на употреба е използването на компютърно зрение за автоматично записване и анализиране на статистиката на играча и играта. Тези данни могат да се използват за подобряване на представянето на играчите, идентифициране на стратегически тенденции и вземане на решения по време на игра.
Други AI приложения в спортната индустрия включват виртуална реалност за тренировки и ангажиране на фенове, автономни дронове за излъчване и прогнозно моделиране за билети и управление на играчи.
В това видео ще разгледаме 10-те най-добри AI приложения в спортната индустрия, които променят начина, по който гледаме и спортуваме.
- #10 AI увеличава максимално излъчването и стрийминга
- #9 AI оптимизира възможностите за реклами
- #8 AI автоматизира спортната журналистика
- #7 AI прогнозира спортни залагания
- #6 AI създава персонализирани тренировъчни и диетични планове за играчите
- #5 Computer Vision помага за набиране на играчи
- #4 AI елиминира чакането на билети
- #3 AI подобрява ангажираността на феновете
- #2 AI замества съдиите в много спортове
- #1 ИИ замества треньорите
#10 AI увеличава максимално излъчването и стрийминга
Използвайки силата на AI, разпространителите и стриймърите са в състояние драстично да подобрят качеството на продукцията си, като същевременно предоставят на зрителите по-подходяща и незабавна информация.
Например, AI може да се използва за избор на най-подходящите ъгли на камерата по време на игра на живо, както и за предоставяне на коментатори с подробна и актуална статистика по време на повторенията или повторенията. Това гарантира, че зрителите винаги имат възможно най-доброто изживяване, независимо дали гледат на живо или по заявка.
Нещо повече, AI може да се използва и за автоматично генериране на пакети с акценти, които след това могат да се споделят в платформи на социални медии за още по-голям обхват. Накратко, AI променя пейзажа на излъчване и стрийминг към по-добро и няма съмнение, че ще видим още повече иновации през идните години.
#9 AI оптимизира възможностите за реклами
Много хора са склонни да мислят, че спортът и рекламите не се смесват. В края на краищата спортът е свързан с конкуренцията и славата на победата, докато рекламите са свързани само с продажбата на продукт. Истината обаче е, че спортът и рекламата са неразделни от много дълго време. Всъщност спортните реклами са от решаващо значение за спортния бизнес. Не е тайна, че по-голямата част от спортните приходи идват от реклами. В Съединените щати, например, NFL генерира около 3 милиарда долара годишно от реклами. Това са много пари и са само малка част от общата сума пари, която спортът генерира от реклами в световен мащаб.
Просто казано, оптимизирането на рекламните възможности с AI е от решаващо значение за спортния бизнес. AI е идеално позициониран да предостави по-добри рекламни възможности за марките. Освен това машинното обучение може да помогне на търговците да представят клипове от играта, за да преговарят по-добре с потенциални рекламодатели.
AI може да помогне на марките да насочват рекламите по-ефективно. Да кажем например, че дадена марка се опитва да се насочи към спортни фенове мъже на възраст между 18 и 34 години. AI може да помогне да се определи кога тези хора гледат спорт и какви спортове гледат. AI може също да помогне да се идентифицират най-добрите времена и места за поставяне на реклами. Това е ценна информация, която може да помогне на марките да оптимизират разходите си за реклама и да достигнат по-ефективно до целевата си аудитория.
#8 AI автоматизира спортната журналистика
Някои вярват, че задвижваната от AI автоматизирана журналистика ще бъде следващото голямо нещо в спортните медии. Вече AI се използва за създаване на видеоклипове, които разбират по-добре върховете на спортните ситуации, като подбират най-вълнуващите моменти от ситуацията и ги събират във видеоклип, възстановявайки значително време в сравнение с ръчно, класирайки се на седмо място в правенето на мач прогнози.
#7 AI прогнозира спортни залагания
В миналото залагащите се опитваха да филтрират по-добре големи количества данни прогнозира резултатите на бъдещите игри. Но AI може да събере повече информация от хората и въпреки че AI прогнозите не винаги са точни, те могат да бъдат много по-близки от човешките прогнози. С помощта на AI залагащите вече могат да анализират данните по-бързо и по-точно. Те могат също така да намерят нови тенденции и да предвидят резултати, които иначе биха пропуснали.
AI също променя начина, по който работят букмейкърите. В миналото букмейкърите определяха коефициенти въз основа на собственото си лично мнение. Но сега те използват AI, за да задават коефициенти въз основа на данни. Това означава, че коефициентите са по-точни и че букмейкърите са по-малко склонни да правят грешки.
Като цяло AI променя пейзажа на спортните залагания. С негова помощ залагащите могат да станат по-информирани и да правят по-добри прогнози. А букмейкърите могат да предложат по-точни коефициенти.
#6 AI създава персонализирани тренировъчни и диетични планове за играчите
Когато нещо важно се случи по време на игра, отборът и неговите членове го проследяват, събирайки голямо количество данни. Вече е доказано, че ИИ показва обещаващи резултати при тренировки с тежести и означава осъществимостта и ефикасността на техниките с ИИ при анализиране на постиженията на уредите за тренировки с тежести и предоставяне на мотивирани насоки на спортистите.
#5 Computer Vision помага за набиране на играчи
Компютърното зрение може да се използва за проследяване на играч, предоставяйки на другите информация за техните постижения, за да им помогне при умишлено вземане на решения за набиране.
AI също се използва за разузнаване на играчи. Например системата “PlayerSpotlight” използва AI за разузнаване на футболисти. PlayerSpotlight гледа видео от игри и след това използва AI, за да идентифицира играчите, които е най-вероятно да бъдат успешни на професионално ниво.
#4 AI елиминира чакането на билети
Ползите от използването на AI за елиминиране на чакането на билети са ясни. Не само спестява пари на бизнеса, но и подобрява изживяването на клиентите. Предсказуемият анализ също може да се използва за определяне на посещаемостта и най-доброто време за присъстващите, което може да помогне на персонала да настрои доставките на храна и напитки, за да задоволи търсенето.
#3 AI подобрява ангажираността на феновете
Възможно е да се увеличи вниманието на феновете чрез повишаване на ангажираността на феновете с AR технология, както е демонстрирано от Infosys и Френската федерация по тенис.
Чрез използването на технология и правила, които ще подобрят пътуването на зрителите през оригиналните мачове и изживяване на играта, компанията съвместно създаде произведения, предназначени да ангажират, вдъхновят и удивят публиката.
#2 AI замества съдиите в много спортове
Създаването на AI съдия за няколко спорта, включително футбол, е втората цел. Преди използването на технологията реферите трябваше да правят преценки за голове въз основа на оскъдна информация, което често водеше до неправилно решение. Големите решения, които могат да променят изхода на играта, могат да бъдат взети по-прецизно с AI съдия, подобрявайки представянето на играча.
#1 ИИ замества треньорите
В миналото науката за данни и анализите са били използвани от треньори за подобряване на представянето на играчите, от треньори, за да разберат стабилността на отбора, и от анализатори, за да проучат слабостите на противника. Въпреки това, с възхода на изкуствения интелект (AI), треньорите, обучителите и анализаторите все повече използват AI, за да вършат работата си.
AI е способен не само да анализира данни по-бързо и по-точно от хората, но също така може да идентифицира модели, които хората не биха могли да видят. Например AI може да се използва за проследяване на сърдечната честота, дихателната честота и моделите на сън на играча. AI може също да се използва за анализиране на запис на игра и идентифициране на игри, които са работили добре или са се провалили.
Един от най-известните примери за AI в спорта е системата „Ястребово око“, която се използва в тениса и крикета. Hawk-Eye използва камери, за да проследи траекторията на топката и след това използва AI, за да предвиди къде ще кацне топката. Hawk-Eye е с точност до няколко милиметра.
Друг пример за AI в спорта е системата „SportsVU“, която се използва в баскетбола. SportsVU използва сензори за проследяване на позициите на всички играчи на корта и топката. След това SportsVU използва AI, за да изчисли статистиката на играча и отбора.
Прочетете повече за AI:
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
