Ang 10 Potensyal na AI Apps na Maaaring Magbago ng Isports

Ibahagi ang artikulong ito

• 
• 
• 
• 
• 

by Damir Yalalov

Na-publish: Enero 01, 2023 sa 9:45 am Na-update: Enero 01, 2023 sa 9:45 am

Upang mapabuti ang iyong karanasan sa lokal na wika, kung minsan ay gumagamit kami ng auto-translation plugin. Pakitandaan na maaaring hindi tumpak ang awtomatikong pagsasalin, kaya basahin orihinal artikulo para sa tumpak na impormasyon.

Marami sa mga tradisyonal na tungkulin sa industriya ng palakasan ay pinapalitan ng mga aplikasyon ng AI. Halimbawa, ang isang karaniwang kaso ng paggamit ay ang paggamit ng computer vision upang awtomatikong i-record at pag-aralan ang mga istatistika ng player at laro. Maaaring gamitin ang data na ito para pahusayin ang performance ng player, tukuyin ang mga strategic trend, at gumawa ng mga in-game na desisyon. 

Kasama sa iba pang mga AI application sa industriya ng sports ang virtual reality para sa pagsasanay at pakikipag-ugnayan ng fan, mga autonomous drone para sa pagsasahimpapawid, at predictive modeling para sa ticketing at pamamahala ng player. 

Sa video na ito, tatalakayin natin ang nangungunang 10 AI application sa industriya ng sports na nagbabago sa paraan ng panonood at paglalaro ng sports.

#10 Pina-maximize ng AI ang pagsasahimpapawid at streaming

Sa pamamagitan ng paggamit sa kapangyarihan ng AI, nagagawa ng mga broadcaster at streamer na pahusayin nang husto ang kalidad ng kanilang output, habang nagbibigay din sa mga manonood ng mas nauugnay at agarang impormasyon.

Halimbawa, maaaring gamitin ang AI upang piliin ang mga pinakaangkop na anggulo ng camera sa panahon ng isang live na laro, gayundin upang magbigay sa mga komentarista ng detalyado at napapanahong mga istatistika sa panahon ng mga replay o muling pagpapalabas. Tinitiyak nito na ang mga manonood ay palaging may pinakamagandang posibleng karanasan, hindi alintana kung sila ay nanonood nang live o on-demand.

Higit pa rito, magagamit din ang AI para awtomatikong bumuo ng mga highlight na pakete, na maaaring ibahagi sa mga platform ng social media para sa mas malawak na pag-abot. Sa madaling salita, binabago ng AI ang broadcasting at streaming landscape para sa mas mahusay, at walang alinlangan na makakakita tayo ng higit pang mga inobasyon sa mga darating na taon.

#9 Ino-optimize ng AI ang mga pagkakataon sa mga ad

Maraming tao ang may posibilidad na mag-isip na ang sports at advertisement ay hindi naghahalo. Pagkatapos ng lahat, ang sports ay tungkol sa kompetisyon at ang kaluwalhatian ng panalo, habang ang mga patalastas ay tungkol sa pagbebenta ng isang produkto. Gayunpaman, ang katotohanan ay ang palakasan at mga patalastas ay hindi mapaghihiwalay sa napakatagal na panahon. Sa katunayan, ang mga patalastas sa palakasan ay mahalaga sa negosyo ng palakasan. Hindi lihim na ang karamihan sa kita sa sports ay nagmumula sa mga advertisement. Sa Estados Unidos, halimbawa, ang NFL ay bumubuo ng humigit-kumulang $3 bilyon bawat taon mula sa mga advertisement. Malaking pera iyon, at maliit lang ito ng kabuuang halaga ng pera na nabubuo ng sports mula sa mga ad sa buong mundo.

Sa madaling salita, ang pag-optimize ng mga pagkakataon sa ad gamit ang AI ay mahalaga sa negosyong pang-sports. Ang AI ay perpektong nakaposisyon upang magbigay ng mas mahusay na mga pagkakataon sa advertising para sa mga brand. Higit pa rito, makakatulong ang machine learning sa mga salespeople na maglabas ng mga clip ng laro para mas mahusay na makipag-ayos sa mga potensyal na advertiser.

Makakatulong ang AI sa mga brand na mag-target ng mga ad nang mas epektibo. Halimbawa, sabihin nating sinusubukan ng isang partikular na brand na i-target ang mga lalaking tagahanga ng sports sa pagitan ng edad na 18 at 34. Makakatulong ang AI na matukoy kung kailan nanonood ng sports ang mga taong ito at kung anong mga uri ng sports ang pinapanood nila. Makakatulong din ang AI na tukuyin ang pinakamagandang oras at lugar para maglagay ng mga ad. Ito ay mahalagang impormasyon na makakatulong sa mga brand na i-optimize ang kanilang paggastos sa ad at upang maabot ang kanilang target na audience nang mas epektibo.

#8 Ang AI ay nag-automate ng sports journalism 

Ang ilan ay naniniwala na ang AI-powered automated journalism ang susunod na malaking bagay sa sports media. Ginagamit na ang AI para gumawa ng mga video na mas nauunawaan ang tuktok ng mga sitwasyong pampalakasan sa pamamagitan ng pag-curate ng mga pinakanakakapanapanabik na sandali ng sitwasyon at pagkolekta ng mga ito sa isang video, pagbawi ng malaking tagal ng oras kumpara sa kapag ginawa nang manu-mano, pagraranggo sa ikapito sa paggawa ng laban. mga hula.

#7 Hinulaan ng AI ang mga taya sa palakasan

Sa nakaraan, susubukan ng mga bettors na i-filter ang malalaking dami ng data upang mas mahusay hulaan ang mga resulta ng mga laro sa hinaharap. Ngunit ang AI ay maaaring mangalap ng higit pang impormasyon kaysa sa mga tao, at kahit na ang mga hula ng AI ay hindi palaging tumpak, maaari silang maging mas malapit kaysa sa mga hula ng tao. Sa tulong ng AI, masusuri na ng mga bettors ang data nang mas mabilis at mas tumpak. Makakahanap din sila ng mga bagong trend at mahulaan ang mga resulta na maaaring napalampas nila.

Binabago din ng AI ang paraan ng pagpapatakbo ng mga bookmaker. Sa nakaraan, ang mga bookmaker ay magtatakda ng mga logro batay sa kanilang sariling personal na opinyon. Ngunit ngayon, gumagamit sila ng AI upang magtakda ng mga logro batay sa data. Nangangahulugan ito na ang mga posibilidad ay mas tumpak at ang mga bookmaker ay mas malamang na magkamali.

Sa pangkalahatan, binabago ng AI ang tanawin ng pagtaya sa sports. Sa tulong nito, ang mga bettors ay maaaring maging mas matalino at makagawa ng mas mahusay na mga hula. At ang mga bookmaker ay maaaring mag-alok ng mas tumpak na mga logro.

#6 Lumilikha ang AI ng personalized na pagsasanay at mga plano sa diyeta para sa mga manlalaro

Kapag may mahalagang nangyari sa isang laro, sinusubaybayan ito ng squad at ng mga miyembro nito, na nangangalap ng malaking halaga ng data. Napatunayan na ang AI na nagpapakita ng mga magagandang resulta sa weight training at nagpapahiwatig ng pagiging posible at pagiging epektibo ng mga diskarte ng AI sa pagsusuri ng tagumpay sa mga appliances sa weight training at pagbibigay sa mga atleta ng motivated na gabay.

#5 Ang Computer Vision ay tumutulong sa pag-recruit ng mga manlalaro

Maaaring gamitin ang computer vision upang subaybayan ang isang manlalaro, na nagbibigay sa iba ng mga insight sa kanilang mga nagawa upang tumulong sa mga sadyang desisyon sa pagre-recruit.

Ginagamit din ang AI sa pag-scout ng mga manlalaro. Halimbawa, ang sistema ng "PlayerSpotlight" ay gumagamit ng AI upang mag-scout ng mga manlalaro ng football. Ang PlayerSpotlight ay nanonood ng video ng mga laro at pagkatapos ay gumagamit ng AI upang matukoy ang mga manlalaro na pinakamalamang na maging matagumpay sa antas ng propesyonal.

#4 Inaalis ng AI ang paghihintay ng mga tiket

Ang mga benepisyo ng paggamit ng AI upang alisin ang paghihintay sa mga tiket ay malinaw. Hindi lamang ito nakakatipid ng pera sa mga negosyo, ngunit pinapabuti din nito ang karanasan ng customer. Maaari ding gamitin ang predictive analytics upang matukoy ang pagdalo at ang pinakamagagandang oras para sa mga dadalo, na makakatulong sa mga kawani na mag-set up ng mga supply ng pagkain at inumin upang matugunan ang pangangailangan.

#3 Pinapabuti ng AI ang pakikipag-ugnayan ng fan

Posibleng pataasin ang atensyon ng fan sa pamamagitan ng pagpapahusay ng fan engagement gamit ang AR technology, gaya ng ipinakita ng Infosys at ng French Tennis Federation.

Sa pamamagitan ng paggamit ng teknolohiya at mga panuntunan na magpapahusay sa paglalakbay ng mga manonood sa mga orihinal na laban at karanasan ng laro, ang kumpanya ay sama-samang lumikha ng mga gawa na nilayon upang makahikayat, magbigay ng inspirasyon, at humanga sa mga manonood.

#2 Pinapalitan ng AI ang mga referee para sa maraming sports

Ang paglikha ng AI referee para sa ilang sports, kabilang ang football, ang pangalawang layunin. Bago ang paggamit ng teknolohiya, ang mga referee ay kailangang gumawa ng mga paghatol sa mga layunin batay sa kaunting impormasyon, na kadalasang nagreresulta sa isang maling desisyon. Ang malalaking desisyon na maaaring magbago sa kinalabasan ng isang laro ay maaaring gawin nang mas tumpak sa isang referee ng AI, na nagpapahusay sa pagganap ng manlalaro.

Pinapalitan ng #1 AI ang mga coach

Noong nakaraan, ang data science at analytics ay ginamit ng mga coach para mapahusay ang performance ng player, ng mga trainer para maunawaan ang katatagan ng isang team, at ng mga analyst para pag-aralan ang mga kahinaan ng isang kalaban. Gayunpaman, sa pagtaas ng artificial intelligence (AI), ang mga coach, trainer, at analyst ay lalong gumagamit ng AI para gawin ang kanilang mga trabaho.

Ang AI ay hindi lamang may kakayahang magsuri ng data nang mas mabilis at mas tumpak kaysa sa mga tao, ngunit maaari rin itong tumukoy ng mga pattern na hindi makikita ng mga tao. Halimbawa, maaaring gamitin ang AI upang subaybayan ang tibok ng puso, bilis ng paghinga, at mga pattern ng pagtulog ng manlalaro. Magagamit din ang AI upang suriin ang isang game tape at tukuyin ang mga paglalaro na gumana nang maayos o nabigo.

Isa sa mga pinakakilalang halimbawa ng AI sa sports ay ang "Hawk-Eye" system, na ginagamit sa tennis at cricket. Gumagamit ang Hawk-Eye ng mga camera upang subaybayan ang trajectory ng bola at pagkatapos ay gumagamit ng AI upang mahulaan kung saan mapupunta ang bola. Ang Hawk-Eye ay tumpak sa loob ng ilang millimeters.

Ang isa pang halimbawa ng AI sa sports ay ang "SportsVU" system, na ginagamit sa basketball. Gumagamit ang SportsVU ng mga sensor para subaybayan ang mga posisyon ng lahat ng manlalaro sa court at sa bola. Ang SportsVU ay gumagamit ng AI upang kalkulahin ang mga istatistika ng manlalaro at koponan.

Magbasa pa tungkol sa AI:

• 5 hindi inaasahang paraan upang magamit ChatGPT sa iyong mga Tinder convo at makipag-date
• Paano gumagamit ang Twitter user ng generative AI para gumawa ng mga time travel tale
• Pagsalakay sa privacy ng ScaleAI: Paano ka pinapanood ng kumpanya sa banyo sa pamamagitan ng mga robot vacuum sa ilalim ng pagkukunwari ng pagsasanay sa AI
• ChatGPT-binaha ang mga pekeng tugon sa Twitter at iba pang social media
• Pinipilit ng mga artista ang Disney na tugunan ang kanilang lumalaking problema sa AI

Tungkol sa Ang May-akda

Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet. 

Mas marami pang artikulo

Damir Yalalov

• 
• 

Damir Yalalov

Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet. 

• 

Mas marami pang artikulo