NFL、ヘッドショックトラッキングにデータサイエンスコミュニティを活用

NFLは、データ科学者からゲーム中のヘアとヘルメットの衝撃を追跡する新しい方法を継続してクラウドソーシングしており、2年連続人工知能大会の勝者は米国以外の地域から来ています。

NFLとAmazon Web Servicesは、今年の大会で$ 100,000の賞金を授与し、最高賞$ 50,000は日本の大阪のKippei Matsudaに戻ったとリーグが金曜日に発表しました。

参加したマツダと残りのデータサイエンティストの仕事は、人工知能を使ってNFLゲーム映像でヘルメットの衝撃を検出し、これらの衝撃に関連する特定のプレイヤーを識別するモデルを作成することでした.

健康と安全を監督するNFLの上級副社長であるJeff Millerは、リーグは数年前に少数のゲームでヘルメットの影響を手動で追跡し始めたと述べた。

特に、スクリメージラインに沿ったすべてのヘルメットの衝突を追跡する退屈な作業は、リーグが髪のショックに関するより多くのデータを収集しようとしたときにゲームの小さなサンプリング異常を実行することを困難にしました。

リーグは、データサイエンスコミュニティとゲームの映画や情報を共有することによって、これらの影響をより効率的に追跡するためのより良いシステムを開発し続けたいと考えています。 リーグは、マツダの勝利システムが手動で作業する人よりも正確で83倍速くヘルメットの衝撃を検出して追跡できると推定しています。

Millerは、「国内の参加者も確かに多かったのですが、データサイエンスコミュニティは大規模で、一般的に話していない場所やコミュニティで解決策を見つけることはかなり有益な活動になる可能性があります」と語った。 「それで、私たちは、グローバルデータサイエンスコミュニティと協力しているこのモデルが私たちにとって有益であり、今後も引き続き参加することを証明したと思います。」

2020年の大会の最初の年は、NFL競技映像ですべてのヘルメット衝撃を感知したモデルに焦点を当てました。 その競争は オーストラリアのブリスベンのDmytro Poplavskiyが優勝しました。、ここには55カ国でほぼ7,800件が提出されました。

今年の大会は特定の選手の影響にもっと焦点を当て、65カ国で825チームと1,028人の競技者が参加し、合計12,600件の出品作品が出品されました。

松田は声明を通じて「今まで経験した大会の中で最もエキサイティングな大会だった。 「Computer Visionが2D画像を検出するのは非常に一般的な作業ですが、この問題のために、スタジアムでプレーヤーの3D位置などのより高い次元のデータを考慮する必要がありました。 NFL映像も見る楽しみがすごいです。 試合中にデータを継続的に確認する必要があるため、非常に重要です。 私のAIがNFLプレーヤーの安全を改善するのを助けることができれば光栄です。」

Millerは、リーグの目標は、NFLプレーヤーが競技中のフィールドで経験する行動、動き、および影響を仮想的に表現し、怪我を予測および防止するために使用できる「デジタルプレーヤー」を作成することであると述べました。 未来。

Millerは「それは私たちにとって斬新なことであり、明らかに私たちがプレーヤーにとってより安全なゲームを作る方法について非常に重要です」とMillerは言いました。 「もちろん、訓練とコーチングに影響を与えるでしょう。それは間違いなくルールに影響を与えます。機器の面で間違いなく影響を与え、機器で見ることができる利点があります。そうするたびにかなり良い感謝の気持ちになるからです。

AmazonのMachine Learning Solutions Labの上級管理者であるPriya Ponnapalliは、過去のデータを分析するだけでなく、将来志向の予測を可能にする機械学習の可能性が、あらゆる場所でプレーヤーのデジタルバージョンを作成してタイプを分析するのに役立ちますと言いました。 彼らが取るヒット。

Ponnapalliは、「機械学習は非常に直感的なプロセスであり、特定のレベルのパフォーマンスに達します。この場合、私たちは非常に正確で包括的なモデルを持っています」と述べました。 「そして、私たちがより多くのデータを収集するにつれて、これらのモデルはますます良くなります」

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