人工智能如何帮助运动队寻找明星球员

发现下一位明星运动员一直是科学领域的艺术，但是从商业转向医疗保健的人造智能也开始在专业体育运动中发挥作用。计算机视觉，机器学习和其他形式的人工智能使用算法来分析玩家的表现统计数据，游戏视频以及来自各种传感器的数据，以识别教练和球探可能错过的天赋。由于这些算法比人类能够更快地梳理数据，因此他们可以为团队提供比以前更多的有关更多玩家的信息。

更多数据的力量

职业棒球，篮球和曲棍球是现在使用AI来补充传统教练和球探的运动。长期以来，棒球球探都使用统计来评估球员。但是现在团队开始使用AI来分析不断扩大的玩家数据集 - 包括雷达枪数据（投掷速度和旋转角度），视频跟踪（玩家在场上的移动方式）以及旋转速度和来自传感器镶嵌蝙蝠的机械装置。“现场发生的所有事情，每场比赛的数据量都是TB，正在被收集，所以这就是现在真正令人兴奋的地方，” 大联盟球探和棒球数据分析师Ari Kaplan说，他曾为多个美国职业棒球大联盟队。“在某些情况下，它给了你永远不会想到的见解，而这些实例可能是改变游戏规则的人。”

这在NBA中是一个类似的故事。每个职业球队现在都拥有计算机视觉系统，可以跟踪球和球员在场上的移动情况。一些球队使用机器学习来分析这些丰富的数据，以识别球员如何有效地执行挡拆和其他比赛等事情，篮球统计学家Dean Oliver曾与NBA球队进行过磋商。还有一些人利用这些数据来模拟队友如何互动以确定哪些球员是成功的关键。“这是现在正在做的事情的最大包络，”奥利弗说。

新见解

人工智能已经表明它可以发现否则可能被忽视的天赋。Sean Durzi，安大略冰球联盟的一名19岁的防守队员可能就是一个例子。Durzi是今年NHL选秀的热门人选，但是尽管人工智能分析系统将他列入前40名，但在去年的选秀中，顶级球队并没有抓住他。“如果球队按照我们的系统告诉他们的话，球队去年可能会让他成为一个晚轮选秀者，”创建AI系统的蒙特利尔创业公司Sportlogiq的曲棍球分析经理Christopher Boucher说。正在被24个NHL球队使用。“现在他排名更高，并且会让他们成为一个早期的选秀权。”该公司的计算机视觉软件使用标准的游戏视频来跟踪玩家在运动过程中的动作和方向。然后，机器学习算法通过计算数字来评估玩家的技能和整体潜力，并将它们归类为公司所称的“原型” - 例如，将前锋分解为进攻前锋，大前锋或防守前锋等子类别。该系统还可以找出特定的属性。例如，它将Durzi标记为一名擅长将冰球移到冰上的球员，在进攻区尤其具有创造性。“但是数据真正允许的是获得对未来表现的洞察力，”Boucher说，“我们可以看到我们的内部指标是否会出现一个玩家。”

铸造更广泛的网络

Sportlogic是开发人工智能系统的几家公司之一，该系统可以帮助团队评估选手 - 并确保没有有才能的运动员在这些裂缝中脱颖而出。布鲁克林动力公司的联合创始人，位于澳大利亚墨尔本的一家数据分析公司，曾与几个美国职业棒球大联盟球队合作过，“现在问题的一部分就是找到粗糙的钻石。” “目标是让大学和职业团队获得他们可能永远看不到的孩子的数据。”

布鲁克林动力学公司正在开发一款应用程序，让球探，教练甚至球员都可以在现场使用人工智能工具 - 这样球员数据就可以被收集，分析并上传到大学和职业球队可以查看的全球数据库中。位于德克萨斯州奥斯汀的人工智能公司SparkCognition开发了一种人工智能系统，据称这将使大学能够快速评估来自学生运动员的数千种应用。该系统领导该项目的SparkCognition经理Usman Shuja说，该系统衡量玩家在游戏视频中的统计数据和表现，同时也考虑了学术成绩，建议和其他相关信息。但是，不管新的AI工具多么复杂，人类不可能很快就会被抛在一边。正如Shuja所说，“人工智能将主要用来挑战球探的信念和挑选，而不是取而代之。

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