La NFL utilise la communauté informatique pour aider à suivre les effets de la tête

La NFL continue de trouver de nouvelles façons de suivre les effets de la tête et du casque pendant les jeux par des informaticiens, et pour la deuxième année consécutive en dehors des États-Unis États

La NFL et Amazon Web Services ont remis 100 000 $ en prix pour le premier prix de 50 000 $ de cette année à Kippei Matsuda d'Osaka, au Japon, a annoncé la ligue vendredi.

La tâche de Matsuda et du reste des informaticiens qui ont participé était d'utiliser l'intelligence artificielle pour créer des modèles capables de détecter les effets du casque à partir des enregistrements de matchs de la NFL et d'identifier les joueurs spécifiques impliqués dans ces influences.

Le vice-président exécutif de la NFL, Jeff Miller, qui supervise la santé et la sécurité, a déclaré que la ligue avait commencé à suivre manuellement l'impact du casque pour un petit nombre de matchs il y a quelques années.

La tâche fastidieuse de suivre chaque collision de casque, en particulier le long de la ligne de mêlée, a rendu difficile de faire plus qu'une petite sélection de matchs alors que la ligue tentait de recueillir plus de données sur les maux de tête.

En partageant des longs métrages et des informations avec la communauté informatique, la ligue espère continuer à développer de meilleurs systèmes capables de suivre plus efficacement ces influences. La ligue estime que le système gagnant de Matsuda peut détecter et suivre les coups de casque avec une plus grande précision et 83 fois plus rapidement qu'une personne travaillant manuellement.

"Il y avait certainement un certain nombre de participants nationaux également, mais la communauté informatique est vaste et la recherche de solutions dans des endroits ou avec des communautés avec lesquelles vous ne parleriez pas normalement peut s'avérer un exercice assez fructueux", a déclaré Miller. "Je pense donc que nous avons prouvé que ce modèle de collaboration avec la communauté informatique mondiale nous est utile et continuera de l'être, et nous continuerons à nous y engager."

La première année de compétition en 2020 s'est concentrée sur des modèles qui ont découvert tous les effets de casque des enregistrements de jeux NFL. Ce concours a été remporté par Dmytro Poplavskiy de Brisbane, en Australie, qui comprenait près de 7 800 entrées de 55 pays.

La compétition de cette année était plus axée sur des effets spécifiques sur les joueurs et comprenait 825 équipes et 1 028 concurrents de 65 pays, et un total de 12 600 entrées.

"Ce fut la compétition la plus excitante que j'aie jamais connue", a déclaré Matsuda dans un communiqué. "C'est une tâche très courante pour la vision par ordinateur de détecter des images 2D, mais ce défi nous a obligés à prendre en compte des données dimensionnelles plus élevées, telles que la position 3D des joueurs sur le terrain. Les vidéos de la NFL sont également amusantes à regarder, ce qui est très important car nous J'ai besoin de voir les données encore et encore pendant la compétition. Je serais honoré si mon IA pouvait aider à améliorer la sécurité des joueurs de la NFL. "

Miller a déclaré que l'objectif de la ligue est de créer un "athlète numérique" qui peut devenir une représentation virtuelle des actions, des mouvements et des influences qu'un joueur de la NFL expérimente sur le terrain pendant un match, et qui peut être utilisé pour prédire et, espérons-le, éviter les dommages à l'avenir.

"C'est nouveau pour nous et cela a évidemment un impact important sur la façon dont nous pensons à rendre le jeu plus sûr pour les athlètes", a déclaré Miller. "Cela aura certainement un effet sur l'entraînement et l'entraînement. Cela aura sans aucun doute un effet sur les règles. Cela aura certainement un impact en termes d'équipement, et des avantages que nous pouvons voir sur l'équipement, car maintenant nous voulons pour la première fois un une assez bonne compréhension de chaque fois que quelqu'un se frappe la tête lors d'un match de la NFL, et par conséquent, nous chercherons des moyens d'en empêcher beaucoup. "

Priya Ponnapalli, directrice principale du Machine Learning Solutions Lab d'Amazon, a déclaré que le potentiel de l'apprentissage automatique pour analyser les données passées, mais aussi pour faire des estimations prospectives, sera utile à l'avenir pour aider à créer une version numérique des joueurs à toutes les positions et analysez les types de coups qu'ils reçoivent.

"L'apprentissage automatique est un processus très intuitif et vous atteignez un certain niveau de performance. Dans ce cas, nous avons des modèles assez précis et complets", a déclaré Ponnapalli. "Et à mesure que nous collectons plus de données, ces modèles s'amélioreront de plus en plus." Catalogue

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