Intel Core i3 8100 box
3.6 ГГц, Coffee Lake
Цена 8'750 руб.
LED ТВ 48'' TCL
FULL HD
Цена 32'990 руб.
28'' Samsung U28E590D
Монитор ЖК
Цена 18'280 руб.

Сервера размещены в Летняя миграция

Мобильные устройства
Конференция
Персональные страницы
Wiki
Статистика разгона CPU (+1 за неделю, всего: 27031) RSS     



Объявления компаний (реклама) и анонсы
  • IPhone 6 - беспощадный слив в Ситилинке! До сих пор №1 в Топ 100
  • Комп за 415 000р - HP OMEN - смотри характеристики

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста,
которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Система хоккейной аналитики ICEBERG - сила ИИ на льду

admin 07.06.2017 20:37 ссылка на материал | версия для печати | архив

В бейсболе хорошо известна история про Moneyball, когда небогатая команда Oakland A’s побила хорошо финансируемые команды, используя саберметрику для анализа активности игроков.

Стартап из Торонто ICEBERG и отделом R&D в Москве пошел дальше и поставил себе целью изменить будущее всеми нами любимого хоккея с системы аналитики, построенной на базе компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ).



До последнего времени революция анализа данных проходила мимо хоккея, потому что скорость и сложность этого вида спорта не позволяли проводить тщательный анализ данных относительно позицией игроков и их активности на льду. Однако Александр Мартынов, директор ICEBERG, видит в этом рынке большие возможности для развития.

“Я уверен, что анализ данных имеет огромное значение для каждой индустрии, и меня удивило, что в бейсболе и футболе подобные системы анализа уже существуют, в то время как в хоккей и другие виды спорта они еще не пришли”, - говорит Александр.

В 2014 году Александр ушел из банка Торонто, где работал аналитиком, и направил свои аналитические и статистические знания на любимый спорт.

С финансовой поддержкой отца и при помощи нескольких хоккейных фанатов из России и Канады Александр начал собирать и анализировать данные по хоккейным матчам с помощью компьютерного зрения и машинного обучения. Сейчас в компании работают 25 человек, часть из которых находится в главном офисе Торонто, а часть – в московском отделении исследований и разработок.

Миллион замеров за игру

Название стартапа ICEBERG (Айсберг) символизирует огромное количество данных, скрытых под находящейся на всеобщем обозрении статистике о голах и ударах по воротам.

Команда проекта, состоявшая изначально из пяти человек, разработала алгоритмы, использующие видео с трех камер, формирующее панорамный обзор хоккейного матча. Часовая игра превратилась в миллионы замеров, которые хоккейная команда может проанализировать, чтобы отточить стратегию игры.

На первом этапе работы с информацией используется компьютерное зрение для отслеживания объектов (игроки, соперники и шайба), опознания игроков по цвету формы и номерам и определения местоположения шайбы. Последнее – довольно серьезная задача, учитывая, что шайба может летать со скоростью свыше 160 км/ч.

Затем алгоритм машинного обучения регистрирует события, такие как удары, пасы, блокировки и владение шайбой. На основе этих событий создается база данных, которую можно интерпретировать для клиентов. А среди клиентов компании уже более 20 команд – участниц многочисленных мировых лиг, включая клуб НХЛ New York Islanders.

Мощь облачных графических процессоров

Клиенты получают доступ к визуализированным данным через облачный портал. Графические процессоры NVIDIA, работающие на базе облачной платформы Microsoft Azure, выполняют тяжелые вычисления и обучают нейросети, лежащие в основе алгоритмов ICEBERG.

«С такой работой намного лучше справляются графические процессоры», - говорит Александр Мартынов. Также он отмечает, что в случае GPU задержки намного ниже, чем при использовании CPU, что в конечном итоге экономит бюджеты. Графические процессоры также применяются проектом для инференса. Компания начала тестировать cuDNN полгода назад для совершенствования модели машинного обучения и обучения нейросетей, чтобы лучше определять события по координатам, что, по словам Алекса, совсем нетривиальная вещь.

Благодаря аналитической системе ICEBERG команды смогут лучше разбираться в разных игровых моментах, например, где нападающие наиболее опасны, где вратари чаще всего пропускают шайбу или в какой момент иссякают силы игрока.

Большие планы для новых технологий

Хотя новые технологии пока еще не применяется в текущем Финале Кубка Стэнли, где встречаются команда Nashville Predators с действующим чемпионом Pittsburgh Penguins, Александр Мартынов надеется, что начнет анализировать мероприятия такого уровня уже совсем скоро. Он также планирует применить возможности ICEBERG к другим видам спорта для улучшения текущих инструментов анализа.

Копания надеется, что ее аналитические визуализации скоро станут доступны и для комментаторов. Это не только позволит им более четко и профессионально комментировать игру, но и привлечет к трансляциям новую аудиторию, которая пока с трудом успевает следить за молниеносными событиями в игре.

Александр говорит, что с такими партнерами, как NVIDIA и Microsoft, для ICEBERG нет ничего невозможного. “Сегодня технологии развиваются так быстро, что позволяют нам создавать совершенно невероятные вещи за такое короткое время”.

О том, как работает аналитическая система ICEBERG, смотрите в видео:
https://www.youtube.com/watch?v=MRQVlMTTj9k

Читайте блог NVIDIA.
Оцените материал →

Объявления компаний (реклама) и анонсы
  • Новинка - дешевая GTX 1060 EVGA SC Gaming
  • iPhone 7 - распродажа в Ситилинке. Смотри цену!