10 potencialių AI programų, kurios gali pakeisti sportą
Daugelį tradicinių vaidmenų sporto pramonėje pakeičia AI programos. Pavyzdžiui, vienas dažnas naudojimo atvejis yra kompiuterinės vizijos naudojimas automatiškai įrašyti ir analizuoti žaidėjų ir žaidimų statistiką. Šie duomenys gali būti naudojami siekiant pagerinti žaidėjų veiklą, nustatyti strategines tendencijas ir priimti žaidimo sprendimus.
Kitos AI programos sporto pramonėje apima virtualią realybę, skirtą treniruotėms ir gerbėjų įsitraukimui, autonominius dronus transliavimui ir nuspėjamąjį bilietų pardavimo ir žaidėjų valdymo modeliavimą.
Šiame vaizdo įraše apžvelgsime 10 populiariausių AI programų sporto pramonėje, kurios keičia mūsų sporto žiūrėjimo ir žaidimo būdą.
- #10 AI maksimaliai padidina transliavimą ir srautinį perdavimą
- #9 AI optimizuoja skelbimų galimybes
- #8 AI automatizuoja sporto žurnalistiką
- #7 AI prognozuoja sporto lažybas
- #6 AI kuria asmeninius žaidėjų treniruočių ir mitybos planus
- #5 „Computer Vision“ padeda įdarbinti žaidėjus
- 4 AI panaikina bilietų laukimą
- 3 AI pagerina gerbėjų įsitraukimą
- #2 AI pakeičia daugelio sporto šakų teisėjus
- #1 AI pakeičia trenerius
#10 AI maksimaliai padidina transliavimą ir srautinį perdavimą
Išnaudodami dirbtinio intelekto galią, transliuotojai ir transliuotojai gali žymiai pagerinti savo išvesties kokybę, o taip pat teikti žiūrovams aktualesnę ir greitesnę informaciją.
Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas norint pasirinkti tinkamiausius kameros kampus tiesioginio žaidimo metu, taip pat pateikti komentatoriams išsamią ir naujausią statistiką pakartojimų ar pakartojimų metu. Tai užtikrina, kad žiūrovai visada turėtų geriausią įmanomą patirtį, nepaisant to, ar jie žiūri tiesiogiai, ar pagal pareikalavimą.
Be to, dirbtinis intelektas taip pat gali būti naudojamas automatiškai generuoti svarbiausių elementų paketus, kurie vėliau gali būti bendrinami socialinės žiniasklaidos platformose, kad būtų pasiekta dar daugiau. Trumpai tariant, dirbtinis intelektas keičia transliavimo ir srautinio perdavimo aplinką į gerąją pusę ir neabejotina, kad ateinančiais metais pamatysime dar daugiau naujovių.
#9 AI optimizuoja skelbimų galimybes
Daugelis žmonių linkę manyti, kad sportas ir reklama nesimaišo. Juk sportas – tai konkurencija ir pergalės šlovė, o reklama – produkto pardavimas. Tačiau tiesa ta, kad sportas ir reklama buvo neatsiejami labai ilgą laiką. Tiesą sakant, sporto reklamos yra labai svarbios sporto verslui. Ne paslaptis, kad didžioji dalis sporto pajamų gaunama iš reklamos. Pavyzdžiui, Jungtinėse Amerikos Valstijose NFL kasmet iš reklamos generuoja apie 3 mlrd. Tai dideli pinigai, ir tai tik dalis pinigų, kuriuos sportas generuoja iš reklamos visame pasaulyje.
Paprasčiau tariant, reklamos galimybių optimizavimas naudojant AI yra labai svarbus sporto verslui. AI puikiai tinka teikti geresnes reklamos galimybes prekės ženklams. Be to, mašininis mokymasis gali padėti pardavėjams iškelti žaidimo klipus, kad būtų galima geriau derėtis su potencialiais reklamuotojais.
AI gali padėti prekių ženklams efektyviau taikyti skelbimus. Pavyzdžiui, tarkime, kad konkretus prekės ženklas bando orientuotis į 18–34 metų amžiaus sporto gerbėjus. AI gali padėti nustatyti, kada šie žmonės žiūri sportą ir kokias sporto šakas jie žiūri. AI taip pat gali padėti nustatyti geriausią laiką ir vietą skelbimams talpinti. Tai vertinga informacija, kuri gali padėti prekių ženklams optimizuoti išlaidas reklamai ir efektyviau pasiekti tikslinę auditoriją.
#8 AI automatizuoja sporto žurnalistiką
Kai kurie mano, kad AI pagrįsta automatizuota žurnalistika bus kitas didelis dalykas sporto žiniasklaidoje. Jau dabar dirbtinis intelektas naudojamas kuriant vaizdo įrašus, kurie geriau supranta sportinių situacijų viršūnes, kuruojant įspūdingiausias situacijos akimirkas ir surenkant jas į vaizdo įrašą, atgaunant daug laiko, palyginti su tuo, kai daroma rankiniu būdu, ir užimant rungtynes septintoje vietoje. prognozės.
#7 AI prognozuoja sporto lažybas
Anksčiau lažybininkai stengdavosi filtruoti didelius duomenų kiekius, kad būtų geriau prognozuoti rezultatus būsimų žaidimų. Tačiau AI gali surinkti daugiau informacijos nei žmonės, ir nors AI prognozės ne visada tikslios, jos gali būti daug artimesnės nei žmonių prognozės. Naudodamiesi AI, lažybininkai dabar gali greičiau ir tiksliau analizuoti duomenis. Jie taip pat gali rasti naujų tendencijų ir numatyti rezultatus, kurių kitu atveju galėjo praleisti.
AI taip pat keičia lažybų tarpininkų veiklą. Anksčiau lažybų tarpininkai nustatydavo koeficientus remdamiesi savo asmenine nuomone. Tačiau dabar jie naudoja dirbtinį intelektą, kad nustatytų koeficientus pagal duomenis. Tai reiškia, kad koeficientai yra tikslesni ir lažybų tarpininkai mažiau klysta.
Apskritai AI keičia sporto lažybų aplinką. Su jo pagalba lažybininkai gali tapti labiau informuoti ir geriau prognozuoti. O lažybų agentai gali pasiūlyti tikslesnius koeficientus.
#6 AI kuria asmeninius žaidėjų treniruočių ir mitybos planus
Kai žaidimo metu įvyksta kažkas svarbaus, komanda ir jos nariai tai stebi, renka daug duomenų. Jau buvo įrodyta, kad dirbtinis intelektas rodo daug žadančius treniruočių su svoriais rezultatus ir rodo AI metodų pagrįstumą ir veiksmingumą analizuojant pasiekimus naudojant svorio treniruotes ir teikiant sportininkams motyvuotas rekomendacijas.
#5 „Computer Vision“ padeda įdarbinti žaidėjus
Kompiuterinė vizija gali būti naudojama norint sekti žaidėją, suteikiant kitiems įžvalgų apie jų pasiekimus, kad būtų lengviau priimti sąmoningus įdarbinimo sprendimus.
AI taip pat naudojamas žaidėjams žvalgyti. Pavyzdžiui, sistema „PlayerSpotlight“ naudoja dirbtinį intelektą futbolo žaidėjams žvalgyti. „PlayerSpotlight“ žiūri žaidimų vaizdo įrašus ir naudoja dirbtinį intelektą, kad nustatytų žaidėjus, kuriems greičiausiai pasiseks profesionaliai.
4 AI panaikina bilietų laukimą
AI naudojimo pranašumai norint panaikinti bilietų laukimą yra akivaizdūs. Tai ne tik taupo įmonės pinigus, bet ir pagerina klientų patirtį. Nuspėjamoji analizė taip pat gali būti naudojama norint nustatyti lankomumą ir geriausią dalyvių laiką, o tai gali padėti darbuotojams aprūpinti maisto ir gėrimų atsargas, kad patenkintų paklausą.
3 AI pagerina gerbėjų įsitraukimą
„Infosys“ ir Prancūzijos teniso federacija įrodė, kad gerbėjų dėmesį galima padidinti sustiprinus gerbėjų įsitraukimą į AR technologiją.
Naudodama technologijas ir taisykles, kurios pagerins žiūrovų kelionę per originalias žaidimo rungtynes ir patirtį, bendrovė kartu sukūrė kūrinius, skirtus įtraukti, įkvėpti ir nustebinti auditoriją.
#2 AI pakeičia daugelio sporto šakų teisėjus
Antrasis tikslas yra sukurti AI teisėją kelioms sporto šakoms, įskaitant futbolą. Prieš taikydami technologijas, teisėjai turėjo priimti sprendimus dėl įvarčių, remdamiesi menka informacija, todėl dažnai buvo priimtas neteisingas sprendimas. Didelius sprendimus, galinčius pakeisti žaidimo baigtį, galima tiksliau priimti su AI teisėju, o tai pagerina žaidėjo našumą.
#1 AI pakeičia trenerius
Anksčiau treneriai naudojo duomenų mokslą ir analizę, kad pagerintų žaidėjų rezultatus, treneriai suprastų komandos stabilumą, o analitikai – siekdami ištirti varžovo trūkumus. Tačiau augant dirbtiniam intelektui (AI), treneriai, instruktoriai ir analitikai vis dažniau naudoja dirbtinį intelektą savo darbui atlikti.
Dirbtinis intelektas ne tik gali analizuoti duomenis greičiau ir tiksliau nei žmonės, bet ir gali nustatyti modelius, kurių žmonės negalėtų matyti. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas stebėti žaidėjo širdies ritmą, kvėpavimo dažnį ir miego įpročius. AI taip pat gali būti naudojamas analizuojant žaidimo juostą ir nustatyti žaidimus, kurie veikė gerai arba nepavyko.
Vienas iš labiausiai žinomų AI pavyzdžių sporte yra „Hawk-Eye“ sistema, naudojama tenise ir krikete. „Hawk-Eye“ naudoja kameras rutulio trajektorijai sekti, o tada naudoja dirbtinį intelektą, kad nuspėtų, kur kamuolys nusileis. Hawk-Eye yra kelių milimetrų tikslumas.
Kitas AI pavyzdys sporte – krepšinyje naudojama sistema „SportsVU“. „SportsVU“ jutikliais seka visų žaidėjų pozicijas aikštėje ir kamuolį. Tada „SportsVU“ naudoja AI žaidėjų ir komandos statistikai apskaičiuoti.
Skaitykite daugiau apie AI:
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
