10 mahdollista tekoälysovellusta, jotka voivat mullistaa urheilun
Monet urheiluteollisuuden perinteisistä rooleista korvataan tekoälysovelluksilla. Esimerkiksi yksi yleinen käyttötapaus on tietokonenäön käyttäminen pelaajien ja pelien tilastojen automaattiseen tallentamiseen ja analysointiin. Näitä tietoja voidaan käyttää parantamaan pelaajien suorituskykyä, tunnistamaan strategisia suuntauksia ja tekemään pelin sisäisiä päätöksiä.
Muita urheiluteollisuuden tekoälysovelluksia ovat virtuaalitodellisuus harjoittelua ja fanien sitoutumista varten, autonomiset droonit lähetykseen sekä ennakoiva mallinnus lipunmyyntiin ja pelaajien hallintaan.
Tässä videossa käymme läpi urheiluteollisuuden 10 parasta tekoälysovellusta, jotka muuttavat tapaamme katsella ja pelata urheilua.
- #10 AI maksimoi lähetyksen ja suoratoiston
- #9 AI optimoi mainosmahdollisuudet
- #8 AI automatisoi urheilujournalismin
- #7 AI ennustaa urheiluvedonlyöntiä
- #6 AI luo yksilöllisiä harjoitus- ja ruokavaliosuunnitelmia pelaajille
- #5 Computer Vision auttaa rekrytoimaan pelaajia
- #4 AI eliminoi lippujen odotukset
- #3 AI parantaa fanien sitoutumista
- #2 AI korvaa erotuomarit monissa urheilulajeissa
- #1 AI korvaa valmentajat
#10 AI maksimoi lähetyksen ja suoratoiston
Valjastamalla tekoälyn tehoja lähetystoiminnan harjoittajat ja striimaajat voivat parantaa dramaattisesti lähetystensä laatua ja samalla tarjota katsojille merkityksellisempää ja välittömämpää tietoa.
Tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi valitsemaan sopivimmat kamerakulmat live-pelin aikana sekä tarjoamaan kommentaattoreille yksityiskohtaisia ja ajantasaisia tilastoja uusien tai uusien toistojen aikana. Tämä varmistaa, että katsojilla on aina paras mahdollinen kokemus riippumatta siitä, katsovatko he suoraa vai tilauksesta.
Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää myös kohokohtapakettien automaattiseen luomiseen, jotka voidaan sitten jakaa sosiaalisen median alustojen kesken entistä laajemman kattavuuden saavuttamiseksi. Lyhyesti sanottuna tekoäly muuttaa lähetys- ja suoratoistomaisemaa parempaan suuntaan, eikä ole epäilystäkään siitä, että tulemme näkemään vielä enemmän innovaatioita tulevina vuosina.
#9 AI optimoi mainosmahdollisuudet
Monet ihmiset ajattelevat, että urheilu ja mainokset eivät sovi yhteen. Loppujen lopuksi urheilussa on kyse kilpailusta ja voiton kunniasta, kun taas mainoksissa on kyse tuotteen myynnistä. Totuus on kuitenkin, että urheilu ja mainokset ovat olleet erottamattomia hyvin pitkään. Itse asiassa urheilumainokset ovat tärkeitä urheiluliiketoiminnalle. Ei ole mikään salaisuus, että suurin osa urheilutuloista tulee mainoksista. Esimerkiksi Yhdysvalloissa NFL tuottaa mainoksista noin 3 miljardia dollaria vuodessa. Se on paljon rahaa, ja se on vain murto-osa urheilun mainoksista maailmanlaajuisesti tuottamasta kokonaissummasta.
Yksinkertaisesti sanottuna mainosmahdollisuuksien optimointi tekoälyllä on ratkaisevan tärkeää urheiluliiketoiminnalle. Tekoälyllä on erinomaiset mahdollisuudet tarjota parempia mainontamahdollisuuksia brändeille. Tämän lisäksi koneoppiminen voi auttaa myyjiä tuomaan esiin leikkeitä pelistä, jotta he voivat neuvotella paremmin mahdollisten mainostajien kanssa.
Tekoäly voi auttaa brändejä kohdistamaan mainoksia tehokkaammin. Oletetaan esimerkiksi, että tietty tuotemerkki yrittää kohdistaa 18–34-vuotiaisiin miespuolisiin urheilufaneihin. Tekoäly voi auttaa tunnistamaan, milloin nämä ihmiset katsovat urheilua ja minkälaisia urheilulajeja he katsovat. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan parhaat ajat ja paikat mainosten sijoittamiselle. Tämä on arvokasta tietoa, joka voi auttaa brändejä optimoimaan mainoskulutuksensa ja tavoittamaan kohdeyleisönsä tehokkaammin.
#8 AI automatisoi urheilujournalismin
Jotkut uskovat, että tekoälyllä toimiva automatisoitu journalismi on seuraava iso asia urheilumediassa. Tekoälyä käytetään jo nyt luomaan videoita, jotka ymmärtävät paremmin urheilutilanteiden huippua kuroimalla tilanteen jännittävimmät hetket ja koomalla ne videoksi, mikä säästää huomattavasti aikaa verrattuna manuaaliseen tekemiseen ja sijoittuu seitsemänneksi ottelun tekemisessä. ennusteita.
#7 AI ennustaa urheiluvedonlyöntiä
Aiemmin vedonlyöjät yrittivät suodattaa suuria tietomääriä paremmin ennustaa tuloksia tulevista peleistä. Mutta tekoäly voi kerätä enemmän tietoa kuin ihmiset, ja vaikka tekoälyennusteet eivät aina ole tarkkoja, ne voivat olla paljon lähempänä kuin ihmisen ennusteet. Tekoälyn avulla vedonlyöjät voivat nyt analysoida tietoja nopeammin ja tarkemmin. He voivat myös löytää uusia trendejä ja ennustaa tuloksia, jotka he olisivat muuten jääneet huomaamatta.
Tekoäly muuttaa myös vedonvälittäjien toimintatapoja. Aiemmin vedonvälittäjät asettivat kertoimet oman henkilökohtaisen mielipiteensä perusteella. Mutta nyt he käyttävät tekoälyä kertoimien asettamiseen tietojen perusteella. Tämä tarkoittaa, että kertoimet ovat tarkempia ja vedonvälittäjät tekevät harvemmin virheitä.
Kaiken kaikkiaan tekoäly muuttaa urheiluvedonlyöntiä. Sen avulla vedonlyöjät voivat saada enemmän tietoa ja tehdä parempia ennusteita. Ja vedonvälittäjät voivat tarjota tarkempia kertoimia.
#6 AI luo yksilöllisiä harjoitus- ja ruokavaliosuunnitelmia pelaajille
Kun jotain tärkeää tapahtuu pelin aikana, joukkue ja sen jäsenet seuraavat sitä ja keräävät suuren määrän dataa. Tekoälyn on jo todistettu osoittavan lupaavia tuloksia painoharjoittelussa ja se osoittaa tekoälytekniikoiden toteutettavuuden ja tehokkuuden analysoitaessa saavutuksia painoharjoittelulaitteilla ja tarjoamalla urheilijoille motivoitunutta ohjausta.
#5 Computer Vision auttaa rekrytoimaan pelaajia
Tietokonenäköä voidaan käyttää pelaajan jäljittämiseen ja antaa muille näkemyksiä heidän saavutuksistaan tarkoituksellisten rekrytointipäätösten avuksi.
Tekoälyä käytetään myös pelaajien etsimiseen. Esimerkiksi "PlayerSpotlight" -järjestelmä käyttää tekoälyä jalkapalloilijoiden etsimiseen. PlayerSpotlight katselee videoita peleistä ja tunnistaa sitten tekoälyn avulla pelaajat, jotka todennäköisimmin menestyvät ammattitasolla.
#4 AI eliminoi lippujen odotukset
Tekoälyn käytön edut lippujen odotusten poistamiseen ovat selvät. Se ei ainoastaan säästä yritysten rahaa, vaan se myös parantaa asiakaskokemusta. Ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää myös osallistujien määrän ja osallistujien parhaiden aikojen määrittämiseen, mikä voi auttaa henkilökuntaa järjestämään ruokaa ja juomaa kysynnän tyydyttämiseksi.
#3 AI parantaa fanien sitoutumista
On mahdollista lisätä fanien huomiota lisäämällä fanien sitoutumista AR-teknologiaan, kuten Infosys ja Ranskan tennisliitto ovat osoittaneet.
Käyttämällä teknologiaa ja sääntöjä, jotka tehostavat katsojien matkaa pelin alkuperäisten otteluiden ja kokemusten läpi, yritys on yhdessä luonut teoksia, joiden tarkoituksena on sitouttaa, inspiroida ja hämmästyttää yleisöä.
#2 AI korvaa erotuomarit monissa urheilulajeissa
Tekoälytuomarin luominen useisiin lajeihin, mukaan lukien jalkapalloon, on toinen tavoite. Ennen tekniikan käyttöä erotuomarit joutuivat tekemään maaleja niukkojen tietojen perusteella, mikä usein johti väärään päätökseen. Suuret päätökset, jotka voivat muuttaa pelin lopputulosta, voidaan tehdä tarkemmin tekoälytuomarin avulla, mikä parantaa pelaajan suorituskykyä.
#1 AI korvaa valmentajat
Aiemmin valmentajat käyttivät datatiedettä ja analytiikkaa parantaakseen pelaajien suorituskykyä, valmentajat joukkueen vakauden ymmärtämiseen ja analyytikot tutkimaan vastustajan heikkouksia. Tekoälyn (AI) nousun myötä valmentajat, kouluttajat ja analyytikot käyttävät kuitenkin yhä enemmän tekoälyä työnsä suorittamiseen.
Tekoäly ei ainoastaan pysty analysoimaan tietoja nopeammin ja tarkemmin kuin ihmiset, vaan se voi myös tunnistaa kuvioita, joita ihmiset eivät pysty näkemään. Tekoälyllä voidaan esimerkiksi seurata pelaajan sykettä, hengitystiheyttä ja unirytmiä. Tekoälyä voidaan myös käyttää analysoimaan pelinauhaa ja tunnistamaan pelejä, jotka toimivat hyvin tai epäonnistuivat.
Yksi tunnetuimmista esimerkeistä tekoälystä urheilussa on "Hawk-Eye" -järjestelmä, jota käytetään tenniksessä ja kriketissä. Hawk-Eye käyttää kameroita pallon liikeradan seuraamiseen ja ennustaa sitten tekoälyn avulla, mihin pallo laskeutuu. Hawk-Eye on muutaman millimetrin tarkkuudella.
Toinen esimerkki tekoälystä urheilussa on "SportsVU"-järjestelmä, jota käytetään koripallossa. SportsVU seuraa sensoreiden avulla kaikkien kentällä olevien pelaajien ja pallon asentoja. SportsVU käyttää sitten tekoälyä pelaaja- ja joukkuetilastojen laskemiseen.
Lue lisää tekoälystä:
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
lisää artikkeleita
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
