Teknologi AI Dapat Mengubah Pertandingan Untuk Tim Super Bowl

Teknologi AI Dapat Mengubah Pertandingan Untuk Tim Super Bowl – Para pemain dan pelatih Philadelphia Eagles dan Kansas City Chiefs akan menghabiskan berjam-jam di ruang film minggu ini untuk persiapan Super Bowl. Mereka akan mempelajari posisi, permainan dan formasi, mencoba untuk menunjukkan dengan tepat kecenderungan lawan yang dapat mereka manfaatkan sambil melihat film mereka sendiri untuk menopang kelemahan.

Teknologi AI Dapat Mengubah Pertandingan Untuk Tim Super Bowl

islschedule – Teknologi kecerdasan buatan baru yang sedang dikembangkan oleh para insinyur di Universitas Brigham Young dapat secara signifikan mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk mempelajari film untuk tim yang akan mengikuti Super Bowl (dan semua tim NFL dan sepak bola perguruan tinggi), sekaligus meningkatkan strategi permainan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. kekuatan data besar.

Profesor BYU DJ Lee, mahasiswa master Jacob Newman dan Ph.D. siswa Andrew Sumsion dan Shad Torrie menggunakan AI untuk mengotomatiskan proses analisis dan anotasi cuplikan game secara manual yang memakan waktu.

Dengan menggunakan pembelajaran mendalam dan visi komputer, para peneliti telah menciptakan sebuah algoritma yang dapat secara konsisten menemukan dan memberi label pemain dari film game dan menentukan pembentukan tim penyerang — sebuah proses yang dapat memakan waktu banyak asisten video.

baca juga : PSIS Semarang Menggunakan AI Untuk Pertandingan Liga Pertama

“Kami berdiskusi mengenai hal ini dan menyadari, wah, kami mungkin bisa mengajarkan suatu algoritma untuk melakukan hal ini,” kata Lee, seorang profesor teknik elektro dan komputer.

Jadi kami mengadakan pertemuan dengan BYU Football untuk mempelajari proses mereka dan segera mengetahui, ya, kami bisa melakukan ini lebih cepat.”

Saat masih dalam tahap awal penelitian, tim telah memperoleh akurasi lebih dari 90% dalam deteksi dan pelabelan pemain dengan algoritme mereka, serta akurasi 85% dalam menentukan formasi.

Mereka percaya bahwa teknologi ini pada akhirnya dapat menghilangkan kebutuhan akan praktik anotasi manual dan analisis rekaman video yang tidak efisien dan membosankan yang digunakan oleh NFL dan tim perguruan tinggi.

Lee dan Newman pertama kali melihat cuplikan pertandingan nyata yang disediakan oleh tim sepak bola BYU.

Jadi mereka membeli salinan Madden 2020, yang menunjukkan lapangan dari atas dan belakang pelanggaran, dan secara manual memberi label pada 1.000 gambar dan video dari permainan tersebut.

Mereka menggunakan gambar-gambar tersebut untuk melatih algoritme pembelajaran mendalam untuk menemukan lokasi para pemain, yang kemudian dimasukkan ke dalam kerangka Jaringan Residual untuk menentukan posisi apa yang dimainkan para pemain.

Terakhir, jaringan saraf mereka menggunakan informasi lokasi dan posisi untuk menentukan formasi apa (lebih dari 25 formasi) yang digunakan penyerang — mulai dari Pistol Bunch TE hingga I Form H Slot Open.

Lee mengatakan algoritma tersebut dapat mengidentifikasi formasi secara akurat 99,5% ketika lokasi pemain dan informasi pelabelan benar.

Formasi I, di mana empat pemain berbaris satu di depan yang berikutnya — center, quarterback, fullback, dan running back — terbukti menjadi salah satu formasi yang paling menantang untuk diidentifikasi.

Lee dan Newman mengatakan sistem AI juga dapat diterapkan dalam olahraga lain.

Misalnya, dalam bisbol, hal ini dapat menemukan posisi pemain di lapangan dan mengidentifikasi pola umum untuk membantu tim menyempurnakan cara mereka bertahan melawan pemukul tertentu.

Atau bisa juga digunakan untuk mencari lokasi pemain sepak bola untuk membantu menentukan formasi yang lebih efisien dan efektif.

“Setelah Anda memiliki data ini, akan ada lebih banyak hal yang dapat Anda lakukan dengan data tersebut; Anda dapat membawanya ke tingkat berikutnya,” kata Lee. “Data besar dapat membantu kita mengetahui strategi tim ini, atau kecenderungan pelatihnya. Ini dapat membantu Anda mengetahui apakah mereka akan melakukan pukulan pada Down ke-4 dan ke-2 atau apakah mereka akan melakukan tendangan. Ide menggunakan AI dalam olahraga benar-benar keren, dan jika kita bisa memberi mereka keuntungan 1% saja, itu akan sangat bermanfaat.”

baca juga : Minuman Menggunakan AI Untuk Membantu Pengecer Meningkatkan Penjualan

Super Bowl LVIII menawarkan permukaan serangan yang luas untuk pemain yang berisiko
Hasil Super Bowl tahun ini antara Kansas City Chiefs dan San Francisco 49ers pada 11 Februari di Allegiant Stadium di Las Vegas kemungkinan besar akan tetap tidak diketahui hingga akhir pertandingan, tetapi satu hal yang sangat jelas adalah bahwa pelanggaran tidak akan berkurang. . berdasarkan tujuan acara tersebut.
Digitalisasi NFL yang terus dilakukan pada hampir setiap aspek acara — mulai dari tiket hingga sistem akses gerbang dan hampir semua titik kontak lainnya dengan penggemar — telah membuka kerentanan dan target baru untuk keamanannya tim yang harus dilindungi. vs. Kekhawatiran mencakup ancaman terhadap keamanan arena, serangan ransomware pada sistem penting, phishing dan pencurian identitas, serta ancaman terhadap penggemar, karyawan NFL, informasi pribadi pemain dan pelatih, serta informasi sensitif lainnya.

Bersiaplah untuk menghadapinya pertandingan besar. ( keamanan) .
Dalam percakapan dengan Dark Reading pada awal musim 2023/2024, NFL CISO Tomás Maldonado mengidentifikasi serangan phishing berbasis AI dan penipuan audio dan video palsu sebagai salah satu tantangan keamanan lainnya yang dihadapi liga. secara umum.

NFL sendiri telah melakukan persiapan selama beberapa waktu untuk mengidentifikasi dan menilai ancaman terhadap acara televisi yang paling banyak ditonton tahun ini, Super Bowl, dan menerapkan rencana untuk memeranginya. September lalu, pejabat liga bekerja dengan 100 pemangku kepentingan lainnya, termasuk Departemen Keamanan Dalam Negeri AS dan Badan Keamanan Siber dan Infrastruktur (CISA), untuk melakukan latihan di mana mereka mengalami serangkaian skenario serangan yang jika digabungkan akan menghasilkan dampak fisik yang tinggi sistem yang mendukung acara tersebut.

Latihan ini merupakan bagian dari upaya berkelanjutan antara NFL dan peserta lainnya untuk bersiap menghadapi potensi masalah keamanan yang mungkin timbul selama pertandingan. Pemangku kepentingan menambahkan bahwa persiapan ini sangat penting mengingat meningkatnya ketegangan geopolitik seputar peristiwa di Timur Tengah.

Implikasi Keamanan dari Digitalisasi Acara Olahraga
Karl Mattson, CISO di Noname Security, yakin bahwa masalah keamanan API kemungkinan besar akan menjadi perhatian utama Linemen ofensif akan fokus pada hal itu karena transformasi digital NFL yang ekstensif dalam beberapa tahun terakhir.