Pabaiga ginčams aikštelėje? Krepšinio pražangas greitai vertins dirbtinis intelektas

Profesionalus krepšinis tampa vis greitesnis, fiziškesnis ir taktiškai sudėtingesnis. Šiame tempą diktuojančiame žaidime net mažiausia pražanga gali lemti pergalę ar pralaimėjimą. Tačiau kur baigiasi leidžiamas kontaktas ir prasideda taisyklių pažeidimas? Tai dažnai sukelia aršias diskusijas tiek tarp žaidėjų, tiek tarp sirgalių. Dabar mokslininkų atliktas tyrimas rodo, kad dirbtinis intelektas (DI), o konkrečiai – kompiuterinis matymas, gali kardinaliai pakeisti šią situaciją, suteikdamas precedento neturintį tikslumą vienai iš labiausiai ginčytinų krepšinio sričių – pražangų nustatymui.

Daug tikslesnė analizė

Kompiuterinis matymas – tai DI forma, leidžianti kompiuteriams interpretuoti ir analizuoti vaizdinę informaciją. 

Naujausiame tyrime ši sistema buvo pritaikyta aukšto lygio krepšinio vaizdo įrašų analizei, siekiant realiuoju laiku identifikuoti ir klasifikuoti pražangas.

Kompiuterinio mąstymo sistema apdorojo vaizdą kadras po kadro, fiksuodama net smulkiausius judesius, kontaktinius taškus ir erdvinius žaidėjų pozicijų pokyčius. Tai yra detalės, kurios dažnai praslysta net pro patyrusio teisėjo akis. 

Tyrimas buvo grindžiamas Kinijos nacionalinės krepšinio rinktinės ir jų tarptautinių varžovų rungtynių analize.

Nustatyta aiškių skirtumų tarp komandų. Pavyzdžiui, kinų žaidėjai dažniau pažeisdavo taisykles varžovui metant (vadinamos metimo metu padaromos gynybinės pražangos), tuo tarpu jų priešininkai dažniau prasižengdavo žaidėjui driblinguojant.

DI sistema taip pat gebėjo atskirti ir konkrečius pražangų tipus, pavyzdžiui, neteisėtą rankų naudojimą ar fizinius susidūrimus, atskleisdama elgsenos modelius, kurie ženkliai pranoksta tradicinius statistinius rodiklius.

Toks analizės tikslumo ir detalumo lygis gali iš esmės pakeisti krepšinio vertinimo standartus, jei technologija bus plačiai įdiegta. 

Kompiuterinio matymo privalumai ir potencialas

Šiuo metu pražangų nustatymas vis dar priklauso nuo žmogaus stebėjimo. Tai yra – teisėjų, trenerių ar analitikų sprendimų, kurie neišvengiamai veikiami nuovargio, suvokimo ribų ir subjektyvumo. 

Kompiuterinis matymas šiuo atveju siūlo visiškai kitokį – nuoseklų, objektyvų ir kontekstinį – požiūrį. Jis ne tik fiksuoja patį kontaktą, bet ir jo aplinkybes: kur aikštėje tai įvyko, kokiu kampu bei kaip judėjo abu žaidėjai prieš susidūrimą.

Tokie duomenys tampa itin vertingi treniruotėse. Jie leidžia tiksliai diagnozuoti komandos gynybos ar puolimo trūkumus – pavyzdžiui, netaisyklingą kojų darbą, netinkamą pozicionavimą ar vėluojančią reakciją. Anksti pastebėjus pasikartojančius pražangų tipus, galima tikslingai koreguoti žaidėjų elgseną individualizuotais treniruočių sprendimais. Ypač naudinga tai žaidėjams, kurie balansuoja tarp agresyvumo ir neatsargumo – jiems kompiuterinis matymas suteikia aiškų, duomenimis pagrįstą grįžtamąjį ryšį, kurio neįmanoma išgauti per įprastą vaizdo peržiūrą.

Dar didesnį potencialą technologija turi teisėjų rengime. Tiksli ir objektyvi analizė, pagrįsta realiomis žaidimo situacijomis, gali reikšmingai prisidėti prie sprendimų nuoseklumo ir teisingumo – dviejų aspektų, kurie nuolat kelia iššūkių teisėjaujant intensyviose, greito tempo varžybose. 

Nors vargu ar DI visiškai pakeis žmogų teisėją, jis neabejotinai gali tapti neatsiejama jų tobulinimosi priemone. Pavyzdžiui, mažinant klaidų skaičių ir gerinant rungtynių kokybę.