10 потенциальных приложений с искусственным интеллектом, которые могут революционизировать спорт
Многие традиционные роли в спортивной индустрии заменяются приложениями ИИ. Например, одним из распространенных вариантов использования является использование компьютерного зрения для автоматической записи и анализа статистики игроков и игр. Эти данные можно использовать для повышения производительности игроков, выявления стратегических тенденций и принятия игровых решений.
Другие приложения ИИ в спортивной индустрии включают в себя виртуальную реальность для тренировок и взаимодействия с болельщиками, автономные дроны для вещания и прогнозное моделирование для продажи билетов и управления игроками.
В этом видео мы рассмотрим 10 лучших приложений искусственного интеллекта в спортивной индустрии, которые меняют то, как мы смотрим и занимаемся спортом.
- # 10 ИИ максимизирует вещание и потоковую передачу
- # 9 ИИ оптимизирует рекламные возможности
- 8. ИИ автоматизирует спортивную журналистику
- 7. ИИ предсказывает спортивные ставки
- #6 ИИ создает персонализированные планы тренировок и диеты для игроков
- #5 Computer Vision помогает набирать игроков
- # 4 ИИ устраняет ожидание билетов
- # 3 ИИ улучшает взаимодействие с фанатами
- №2 ИИ заменяет судей во многих видах спорта
- №1 ИИ заменяет тренеров
# 10 ИИ максимизирует вещание и потоковую передачу
Используя возможности искусственного интеллекта, вещатели и стримеры могут значительно улучшить качество своей продукции, а также предоставлять зрителям более актуальную и немедленную информацию.
Например, ИИ можно использовать для выбора наиболее подходящего ракурса камеры во время игры в прямом эфире, а также для предоставления комментаторам подробной и актуальной статистики во время повторов или повторов. Это гарантирует, что зрители всегда получат наилучшие впечатления, независимо от того, смотрят ли они в прямом эфире или по запросу.
Более того, искусственный интеллект также можно использовать для автоматического создания пакетов основных моментов, которыми затем можно делиться на платформах социальных сетей для еще большего охвата. Короче говоря, ИИ меняет ландшафт вещания и потоковой передачи к лучшему, и нет сомнений, что в ближайшие годы мы увидим еще больше инноваций.
# 9 ИИ оптимизирует рекламные возможности
Многие люди склонны думать, что спорт и реклама несовместимы. В конце концов, спорт — это соревнование и слава побед, а реклама — это продажа продукта. Однако правда в том, что спорт и реклама уже очень давно неразделимы. На самом деле, спортивная реклама имеет решающее значение для спортивного бизнеса. Ни для кого не секрет, что большая часть доходов от спорта поступает от рекламы. В Соединенных Штатах, например, НФЛ зарабатывает около 3 миллиардов долларов в год от рекламы. Это большие деньги, и это лишь часть от общей суммы денег, которую спорт получает от рекламы во всем мире.
Проще говоря, оптимизация рекламных возможностей с помощью ИИ имеет решающее значение для спортивного бизнеса. ИИ идеально подходит для предоставления лучших рекламных возможностей брендам. Кроме того, машинное обучение может помочь продавцам показывать ролики из игры, чтобы лучше вести переговоры с потенциальными рекламодателями.
ИИ может помочь брендам более эффективно нацеливать рекламу. Например, предположим, что определенный бренд пытается ориентироваться на спортивных болельщиков-мужчин в возрасте от 18 до 34 лет. ИИ может помочь определить, когда эти люди смотрят спортивные состязания и какие виды спорта они смотрят. ИИ также может помочь определить лучшее время и место для размещения рекламы. Это ценная информация, которая может помочь брендам оптимизировать свои расходы на рекламу и более эффективно охватить свою целевую аудиторию.
8. ИИ автоматизирует спортивную журналистику
Некоторые считают, что автоматизированная журналистика на базе ИИ станет следующим большим событием в спортивных СМИ. ИИ уже используется для создания видеороликов, которые лучше понимают вершину спортивных ситуаций, отслеживая самые захватывающие моменты ситуации и собирая их в видео, что позволяет сэкономить значительное количество времени по сравнению с тем, когда это делается вручную, занимая седьмое место в матче. предсказания.
7. ИИ предсказывает спортивные ставки
В прошлом игроки пытались фильтровать большие объемы данных, чтобы лучше предсказать результаты будущих игр. Но ИИ может собирать больше информации, чем люди, и хотя прогнозы ИИ не всегда точны, они могут быть намного точнее, чем прогнозы человека. С помощью искусственного интеллекта игроки теперь могут анализировать данные быстрее и точнее. Они также могут находить новые тенденции и прогнозировать результаты, которые в противном случае они могли бы упустить.
ИИ также меняет способ работы букмекерских контор. В прошлом букмекеры устанавливали коэффициенты, основываясь на своем личном мнении. Но теперь они используют ИИ для установки шансов на основе данных. Это означает, что коэффициенты более точны и букмекеры менее склонны ошибаться.
В целом, искусственный интеллект меняет представление о спортивных ставках. С его помощью игроки могут стать более информированными и делать более точные прогнозы. А букмекеры могут предложить более точные коэффициенты.
#6 ИИ создает персонализированные планы тренировок и диеты для игроков
Когда во время игры происходит что-то важное, отряд и его участники отслеживают это, собирая большое количество данных. Уже доказано, что искусственный интеллект показывает многообещающие результаты в силовых тренировках и свидетельствует о возможности и эффективности методов искусственного интеллекта при анализе достижений на тренажерах с отягощениями и предоставлении спортсменам мотивированных рекомендаций.
#5 Computer Vision помогает набирать игроков
Компьютерное зрение можно использовать для отслеживания игрока, предоставляя другим информацию об его достижениях, чтобы помочь в принятии преднамеренных решений о найме.
ИИ также используется для разведки игроков. Например, система PlayerSpotlight использует ИИ для поиска футболистов. PlayerSpotlight просматривает видео игр, а затем использует ИИ для определения игроков, которые с наибольшей вероятностью добьются успеха на профессиональном уровне.
# 4 ИИ устраняет ожидание билетов
Преимущества использования ИИ для устранения ожидания билетов очевидны. Это не только экономит деньги бизнеса, но и улучшает качество обслуживания клиентов. Предиктивная аналитика также может использоваться для определения посещаемости и лучшего времени для посетителей, что может помочь персоналу организовать поставки еды и напитков для удовлетворения спроса.
# 3 ИИ улучшает взаимодействие с фанатами
Как продемонстрировали Infosys и Французская федерация тенниса, можно привлечь внимание болельщиков, увеличив вовлеченность фанатов с помощью технологии AR.
Благодаря использованию технологий и правил, которые улучшат путешествие зрителей по оригинальным матчам и опыту игры, компания совместно создала произведения, призванные привлекать, вдохновлять и удивлять зрителей.
№2 ИИ заменяет судей во многих видах спорта
Создание ИИ-арбитра для нескольких видов спорта, включая футбол, — вторая цель. До использования технологий судьям приходилось оценивать голы на основе скудной информации, что часто приводило к неверному решению. Важные решения, которые могут изменить исход игры, могут приниматься более точно с помощью судьи с искусственным интеллектом, что повышает производительность игрока.
№1 ИИ заменяет тренеров
В прошлом наука о данных и аналитика использовались тренерами для повышения производительности игроков, тренерами для понимания стабильности команды и аналитиками для изучения слабых сторон соперника. Однако с появлением искусственного интеллекта (ИИ) тренеры, инструкторы и аналитики все чаще используют ИИ для выполнения своей работы.
ИИ не только способен анализировать данные быстрее и точнее, чем люди, но также может выявлять закономерности, которые люди не смогут увидеть. Например, ИИ можно использовать для отслеживания частоты сердечных сокращений, частоты дыхания и характера сна игрока. ИИ также можно использовать для анализа игровой записи и выявления удачных или неудачных игр.
Одним из самых известных примеров использования ИИ в спорте является система «Ястребиный глаз», которая используется в теннисе и крикете. Hawk-Eye использует камеры для отслеживания траектории мяча, а затем использует искусственный интеллект, чтобы предсказать, куда мяч приземлится. Точность Hawk-Eye составляет несколько миллиметров.
Еще один пример применения ИИ в спорте — система «СпортсВУ», которая используется в баскетболе. SportsVU использует датчики для отслеживания положения всех игроков на площадке и мяча. Затем SportsVU использует ИИ для расчета статистики игрока и команды.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
