«Мы знаем, что вы делали прошлым летом»: как генеративный искусственный интеллект освещал Открытый чемпионат США по теннису
US Open — крупнейший международный теннисный турнир. 256 теннисистов на 17 кортах проводят 254 матча, разыгрывая более 125 000 очков. Команды журналистов и экспертов должны проанализировать порядка 7 млн «точек данных», начиная от статистики скорости подач и соотношения побед/поражений и заканчивая содержанием тысяч статей в прессе и постов в соцсетях.
На турнире 2024 года IBM и Ассоциация тенниса США (USTA) впервые масштабно привлекли GenAI к информационному освещению события. ИИ формировал отчеты о матчах, писал по их итогам сводки и лонгриды и даже комментировал в прямом эфире — голосом и субтитрами.
🔸 Под задачу команда IBM Consulting скомбинировала и доработала несколько платформ на базе watsonx, своего флагманского GenAI-продукта. усилив его LLM Granite 13B.
🔸 Вся работа велась также с применением ИИ-инструмента — watsonx Code Assistant, ускоряющего труд разработчиков за счет автоматизации рутинных функций, таких как генерация кода по промптам, анализ фрагментов кода, проставление комментариев и автоматическое завершение фрагментов проанализированного кода.
🔸 Для согласования процессов с USTA и оптимизации работы использовалась облачная инфраструктура Garage, обеспечивающая быстрый доступ к базам данных IBM, в том числе к накопленной мета-статистике по теннисным состязаниям, которые IBM обслуживает уже много лет.
🔸 Эта же мета-статистика стала основой для дообучения LLM, чтобы адаптировать ее к работе со спортивной информацией (изначально модель Granite была разработана для бизнеса).
🔸 С учетом функционала LLM был полностью переработан старый сервис IBM SlamTracker (платформа для сбора и показа статистики в реальном времени, с 2014 года обслуживающая крупные спортивные первенства). Он научился предоставлять подробную информацию до, во время и после игры, включая прогнозы на победу, визуализировать ход встречи в 3D, а также делать краткие обзоры и репортажи с показом лучших моментов через несколько минут после окончания матча.
🔸 Обобщенные и детализированные результаты, аналитика и прогнозы в формате Match Insights транслировались по цифровым каналам USTA, а также в соцсети и мобильные приложения к услугам болельщиков.
После завершения турнира обновленная платформа предоставлена Фонду USTA в рамках программы обучения молодых теннисистов IBM SkillsBuild. ИИ на основе Big Data помогает составлять индивидуальные планы обучения и дает профессиональные рекомендации тренерам при подготовке и проведении соревнований.
Как это работает?
👉 Сбор персональных данных. Система обрабатывает массу статистики с различных датчиков: частота сердечных сокращений, скорость, количество ударов, физиологическое состояние и характер движений.
👉 Системы захвата движения на основе ИИ анализируют биомеханику спортсмена, помогая тренерам в освоении правильной техники и в предотвращении травм.
👉 Игровая стратегия и тактика, прогнозная аналитика: модели ИИ анализируют игровые видеоматериалы, выявляя закономерности, предсказывая стратегии и тенденции соперников, что позволяет командам разрабатывать эффективные контрстратегии и рисунок игры.
👉 Поиск перспективных игроков. ИИ анализирует статистику спортшкол и выявляет перспективных юниоров для отбора в профессиональные команды.
👉 Реабилитация: ИИ помогает разрабатывать индивидуальные программы реабилитации спортсменов после травм, отслеживая прогресс и при необходимости корректируя упражнения.
🤔 Помните фильм «Moneyball», где тренер в исполнении Брэда Питта привлек в команду математика и стал добиваться побед, анализируя статистику игроков и матчей? История, основанная на реальных событиях, может повториться на новом витке. Ожидается, что в ближайшем будущем ИИ научится глубоко прорабатывать игровые стратегии на основе исторических данных и текущих результатов, что может кардинально изменить работу тренерских штабов и сделать состязания еще более сложными и захватывающими.
#внедрениеAI #спорт
🚀 ©ТехноТренды
US Open — крупнейший международный теннисный турнир. 256 теннисистов на 17 кортах проводят 254 матча, разыгрывая более 125 000 очков. Команды журналистов и экспертов должны проанализировать порядка 7 млн «точек данных», начиная от статистики скорости подач и соотношения побед/поражений и заканчивая содержанием тысяч статей в прессе и постов в соцсетях.
На турнире 2024 года IBM и Ассоциация тенниса США (USTA) впервые масштабно привлекли GenAI к информационному освещению события. ИИ формировал отчеты о матчах, писал по их итогам сводки и лонгриды и даже комментировал в прямом эфире — голосом и субтитрами.
🔸 Под задачу команда IBM Consulting скомбинировала и доработала несколько платформ на базе watsonx, своего флагманского GenAI-продукта. усилив его LLM Granite 13B.
🔸 Вся работа велась также с применением ИИ-инструмента — watsonx Code Assistant, ускоряющего труд разработчиков за счет автоматизации рутинных функций, таких как генерация кода по промптам, анализ фрагментов кода, проставление комментариев и автоматическое завершение фрагментов проанализированного кода.
🔸 Для согласования процессов с USTA и оптимизации работы использовалась облачная инфраструктура Garage, обеспечивающая быстрый доступ к базам данных IBM, в том числе к накопленной мета-статистике по теннисным состязаниям, которые IBM обслуживает уже много лет.
🔸 Эта же мета-статистика стала основой для дообучения LLM, чтобы адаптировать ее к работе со спортивной информацией (изначально модель Granite была разработана для бизнеса).
🔸 С учетом функционала LLM был полностью переработан старый сервис IBM SlamTracker (платформа для сбора и показа статистики в реальном времени, с 2014 года обслуживающая крупные спортивные первенства). Он научился предоставлять подробную информацию до, во время и после игры, включая прогнозы на победу, визуализировать ход встречи в 3D, а также делать краткие обзоры и репортажи с показом лучших моментов через несколько минут после окончания матча.
🔸 Обобщенные и детализированные результаты, аналитика и прогнозы в формате Match Insights транслировались по цифровым каналам USTA, а также в соцсети и мобильные приложения к услугам болельщиков.
После завершения турнира обновленная платформа предоставлена Фонду USTA в рамках программы обучения молодых теннисистов IBM SkillsBuild. ИИ на основе Big Data помогает составлять индивидуальные планы обучения и дает профессиональные рекомендации тренерам при подготовке и проведении соревнований.
Как это работает?
👉 Сбор персональных данных. Система обрабатывает массу статистики с различных датчиков: частота сердечных сокращений, скорость, количество ударов, физиологическое состояние и характер движений.
👉 Системы захвата движения на основе ИИ анализируют биомеханику спортсмена, помогая тренерам в освоении правильной техники и в предотвращении травм.
👉 Игровая стратегия и тактика, прогнозная аналитика: модели ИИ анализируют игровые видеоматериалы, выявляя закономерности, предсказывая стратегии и тенденции соперников, что позволяет командам разрабатывать эффективные контрстратегии и рисунок игры.
👉 Поиск перспективных игроков. ИИ анализирует статистику спортшкол и выявляет перспективных юниоров для отбора в профессиональные команды.
👉 Реабилитация: ИИ помогает разрабатывать индивидуальные программы реабилитации спортсменов после травм, отслеживая прогресс и при необходимости корректируя упражнения.
🤔 Помните фильм «Moneyball», где тренер в исполнении Брэда Питта привлек в команду математика и стал добиваться побед, анализируя статистику игроков и матчей? История, основанная на реальных событиях, может повториться на новом витке. Ожидается, что в ближайшем будущем ИИ научится глубоко прорабатывать игровые стратегии на основе исторических данных и текущих результатов, что может кардинально изменить работу тренерских штабов и сделать состязания еще более сложными и захватывающими.
#внедрениеAI #спорт
🚀 ©ТехноТренды