英国のフットボール クラブが AI を使用して得点を獲得する方法
2011年の映画を見た方は マネーボール、またはその元になっている素晴らしいマイケル ルイスの本を読むと、データなどの仕組みについてよく知ることができます。 賢い数学をひとつまみ使うだけで、一見見込みのなさそうなチームから勝利を収めるスポーツチームを生み出すことができるのです。 コンポーネント。 しかし、さらに一歩進んで、IBM の Watson 人工知能のコンピューティング能力を適用するとしたらどうなるでしょうか? 結局のところ、A.I. かつて人間のプレイヤーに勝ったことがある 危険は、劣勢なスポーツチームのオッズを改善することに同様に力を入れています。
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で 最近のデモ、英国の 7 層のレザーヘッド フットボール クラブ サッカー チームのマネージャーが IBM と協力し始めました。IBM は、Watson を使用して、相手の偵察に加えて試合前後の分析を提供しました。 トップチームには、対戦相手の試合映像をレビューしたり、包括的なレポートを作成したりするための専任のスカウトがいますが、この贅沢はチームにとっては現実的ではありません。 レザーヘッドのような選手たちは、フルタイムの億万長者ではなく、配達ドライバー、自動車セールスマン、ショップ店員などでセミプロ選手を構成している。 スポーツ選手。 IBM システムでは、これが初めてオプションになりました。
「第一に、ワトソンは今後の反対派を偵察するために使用されました」とIBMの「マスター発明家」であるジョー・パビット氏はデジタル・トレンドに語った。 「ワトソンはフットボール用語を理解できるように訓練されており、試合中はツイッターのタイムラインを読んでいました」 特定の試合の主要選手、戦術、その他の注目点を評価するための試合と試合後のレポート チーム。 第二に、ワトソンが自然言語を理解できるということは、監督、コーチングスタッフ、選手がワトソンに自分たちのパフォーマンスについて質問できることを意味していました。 Watson は分析とカスタマイズされたビデオ プレイリストをレビュー用に返します。」
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パビットは、ワトソンがチームを選んだり、プレーするフォーメーションを選択したりすることに慣れていないと強調した。 しかし、それは人間の意思決定をよりデータに基づいて行い、直感への依存度を下げることでした。 それも功を奏したようだ。 4月30日火曜日に終了した今シーズンを通じて、チームはリーグ内で12順位を上げ、当然のことながら、この好転はファンに歓迎された。
「IBMは20位だった5試合を経て逆転した」とパビット氏は語った。 「レザーヘッドもリーグで最も低い予算の一つでこれを達成した。」
チームは依然として怪我やその他の制御不能な出来事による問題に悩まされていましたが、次のような例があります。 この作品は、人工知能があらゆる分野、つまりスポーツにおいていかに貴重な役割を果たさなければならないかを示しています。 含まれています。
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