AI: 游戏规则改变者 - KASS

通过贾甘纳森·阿鲁姆格姆

前 1950, 铅球运动员会在投掷圈中侧身站立, 单腿摇滚, 将另一个向前摆动并利用动量投掷. 当奥运金牌得主威廉帕特里克 “招架” 奥布莱恩在投篮前面对圈的后方, 测量员和法官一头雾水，就像观众一样. 但是之后, 帕里向后滑了一步, 转身 180 度数, 扔了球, 并继续打破铅球历史的世界纪录 17 时代和胜利 116 连续满足. 稍后的, 这种投篮方式成为著名的“奥布莱恩式”. 不管是迈克尔·格拉, 超人自行车手, 或大卫, 谁杀死了巨人歌利亚, 策略已一次又一次地证明可以击败肌肉力量.

在过去的二十年里, 玩游戏的方式发生了巨大变化. 脑力比肌肉力发挥更大的作用, 尽管在运动方面它本来就是另一种方式. 平时, 教练在每场比赛期间和之后对球员的表现进行分析 / 比赛 / 练习会议，以做出明智的决定，以改进训练球员和制定比赛策略的过程. 以及人工智能的参与 (AI) 在这样的分析中，最近几天越来越好.

AI, 曾经是科幻的概念, 现在是科学的前沿. 世界各地的科学家和研究人员正在努力建立一个 AI 生态系统来管理每一个流程, 这个星球上的系统和工具. 根据产权组织的一项研究, 周围 340,000 专利家族和 1.6 100万篇人工智能相关科学论文发表至今 2018. 然而，现场专家认为这只是冰山一角，我们仍处于探索人工智能能力和挑战的起步阶段.

阿尔科斯, 大数据和人工智能的先驱, 提出了一个基于人工智能的系统并获得了美国专利, 我们 10427017 B2, 对于相同的. 该专利系统用于监控和/或跟踪用户在高尔夫球比赛中的表现. 该系统包括耦合到高尔夫球杆的传感器，用于检测挥杆事件和/或球杆和高尔夫球之间的撞击. 传感器读数被传输到基于 AI 的系统并在其上进行处理，以获得实时和游戏后洞察力，从而提高用户的游戏性能.

根据 MarketsandMarkets 的一项研究, 全球运动科技市场预计增长超过美元 20 亿之间 2021 和 2026, 以复合年增长率 (复合年增长率) 的 17.5%. 预计大部分增长将来自基于人工智能的数据分析和数据积累, 而不是运动配件和设施. 难怪许多运动员对投资和开发基于人工智能的数据分析和数据积累系统表现出兴趣.

Spektacom 的 PowerBat, 基于人工智能的系统, 由传奇板球运动员 Anil Kumble 开发，他已提交专利申请 (IN202041000867) 在印度专利局同样. 该系统包括嵌入在贴纸上的传感器，该贴纸贴在板球拍上，用于感应球拍的加速度, 其中传感器数据实时传输到手机应用程序并在手机应用程序上进行处理，以分析球员的表现并提供数据驱动的见解，以提高球员的击球表现.

在某些情况下, 基于 AI 的系统只需分析体育赛事的视频片段，即可提供有关比赛的见解, 而不是分析嵌入在运动器材中的传感器的读数. 佛塔体育分析列兵. 有限公司, 一家印度初创公司, 已提交专利申请号. IN202011017127 在印度专利局申请一个这样的系统. Stupa 的系统分析 2D 视频内容 (包括直播) 用于确定乒乓球的轨迹. 这有助于分析任何运动员的战术和技术表现，并从数据中提供趋势和模式. Stupa已与国际乒乓球联合会签订协议 (国际乒联) 为玩家提供性能分析 226 国家.

Research and Markets 的一项研究表明，让 AI 参与教练培训不仅可以提高个人的绩效，还可以提高团队的绩效. 统计执行, 体育数据和情报领域的全球领导者, 声称他们的 Qwinn, 一个巨大的飞跃 AI 分析, 有助于性能分析, 球员招募和长期战略规划. 统计执行, 申请人超过 150 全球专利申请——主要用于基于人工智能的运动分析——推出 AutoSTATS, 第一个通过任何广播提供全面的玩家跟踪数据的人工智能和计算机视觉技术. 同时美国专利号. 我们 10204300 B2, Stats Perform 拥有的系统涉及一种用于交互式分析体育赛事的比赛的系统，例如, 篮球和足球, 基于真实世界的位置跟踪数据.

当然, 人工智能不会取代体育教练或经理. 然, 基于人工智能的分析的目的是帮助体育教练或经理找到合适的球员(小号) 以及增加每场比赛获胜机会的正确策略. 尽管人工智能在体育运动中的影响在未来几年内可能还不明显, 随着收集的体育数据量呈指数增长, 人工智能很可能会在十年内改变游戏规则. 谁知道, 人工智能开发人员可能很快就会成为每个团队支持人员的必备部分 / 播放器. 预见到这一点, 体育行业的许多大玩家已经开始寻求采用人工智能来改进他们的广告活动, 个别球员的健身和饮食习惯, 教练过程以及游戏策略. 简而言之, 我们可以说，人工智能系统可能会像玩家一样成为重要资产 (也许更重要) 在不远的将来. 故, 最有可能拥有最好的人工智能系统专利权的人，在未来几年内获得了超越竞争对手的竞争优势.