द राइजिंग 2021 में एआई कार्यान्वयन पर एक और दिलचस्प सत्र में, स्तूप स्पोर्ट्स एनालिटिक्स की सह-संस्थापक और सीईओ मेघा गंभीर ने खेल उद्योग में विशेष रूप से रैकेट स्पोर्ट्स में एआई और एनालिटिक्स के उपयोग पर चर्चा की।
भूमंडलीकरण खेल विश्लेषिकी बाजार यह वर्तमान में लगभग 800 बिलियन डॉलर का है और 2025 तक 6 बिलियन डॉलर का बाजार मूल्य होने की उम्मीद है। स्तूप स्पोर्ट्स एनालिटिक्स बॉल ट्रैकिंग तकनीक पर काम कर रहा है जो कम-अंत वाले उपकरणों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और वीडियो विश्लेषण तकनीक का समर्थन करती है।
गैंबियर ने इस बारे में बात की कि कैसे डेटा एनालिटिक्स और एआई / मशीन लर्निंग मॉडल ने खेल उद्योग में क्रांति ला दी है। “बास्केटबॉल, रग्बी और क्रिकेट में एनालिटिक्स का पहले से ही बहुत उपयोग किया जाता है। अधिकांश अन्य खेल अभी भी तकनीकी प्रगति के प्रारंभिक चरण में हैं। रैकेट स्पोर्ट्स उनमें से एक है। हालांकि, आज रैकेट स्पोर्ट्स में कई खिलाड़ी और कोच उपयोग करने के लिए आगे बढ़ रहे हैं प्रौद्योगिकी उनके प्रदर्शन में सुधार करने के लिए।”
रैकेट स्पोर्ट्स में केस डेटा एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करें।
- खिलाड़ियों के प्रदर्शन में सुधार
- भविष्य के खेलों के लिए संभावनाएं और भविष्यवाणियां बनाएं
- प्रसारण के दौरान रीयल-टाइम ग्राफ़िक ओवरले
- शौकिया खेल क्षेत्र बनाएं
एक दशक पहले, डेटा संग्रह एक्सेल द्वारा या कागज और कलम पर लिखकर किया जाता था। और वीडियो का उपभोग करने और उससे डेटा उत्पन्न करने में काफी समय लगता है। उसने कहा कि इस व्यक्तिगत गतिविधि को कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कंप्यूटर विज़न कैमरों, IoT उपकरणों या वियरेबल्स का उपयोग करके सुगम बनाया गया है।
दूसरा चरण डेटा विश्लेषण करना और रुझान और पैटर्न निकालना है। “इसलिए एक बार जब हमें डेटा मिल जाता है, तो हम इसे बदल सकते हैं और इसे एक्सट्रपलेशन कर सकते हैं और फिर कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करके इसे मॉडल कर सकते हैं, इसके ऊपर डेटा साइंस का उपयोग कर सकते हैं और बहुत सारे रुझान, पैटर्न, भविष्यवाणियां और गहन विश्लेषण प्राप्त कर सकते हैं जो तब इस्तेमाल किया, “उसने कहा।
इसके अलावा:
- आप गेंद प्रक्षेपवक्र और गेंद की गति को ट्रैक कर सकते हैं
- आप डेटा का उपयोग कर सकते हैं और आसपास VR बना सकते हैं
- आप अपने मैचों और अपने अभ्यास से गेम-विशिष्ट डेटा प्राप्त कर सकते हैं
- आप इस डेटा का उपयोग आवश्यक KPI के अनुसार जानकारी निकालने के लिए कर सकते हैं
“कई गेम जिनका आप विश्लेषण कर रहे हैं या खिलाड़ी दैनिक आधार पर विश्लेषण कर रहे हैं, समय के साथ शक्तिशाली ऐतिहासिक डेटा बन जाते हैं। बहुत सारे एआई / मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, अब आप संभावनाएं और भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कर सकते हैं देखें कि क्या आपका प्रतिद्वंद्वी खेल के पांचवें बिंदु पर शायद फोरहैंड से मार रहा था, “उसने कहा।
अगला प्रसारण और प्रसारण है, जहां कोई दर्शकों को सटीक गेंद की स्थिति, गेंद की गति आदि को बताने के लिए एआई / एमएल-आधारित अंतर्दृष्टि का उपयोग कर सकता है, प्रसारण करते समय वास्तविक समय में ग्राफिकल ओवरले करता है और यह पता लगाता है कि वास्तव में क्या खेलना है। दर्शक। प्रवृत्तियाँ।
गैम्बियर ने कहा कि आभासी वास्तविकता एक और क्षेत्र है जो हाल ही में उभरा है। “घर बैठे और देखने वाले लोगों के लिए बनाए गए आभासी अनुभव बड़े पैमाने पर होने जा रहे हैं। ओटीटी प्लेटफार्मों को इसका पूरा फायदा होगा।”
गणितीय विश्लेषण का भविष्य
वर्तमान में, अधिकांश डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म उच्च गति वाले कैमरों का उपयोग करते हैं। यह बाजार पर भी एक बाधा है। जब आपको विस्तार करने की आवश्यकता होती है या आपको मापनीयता की आवश्यकता होती है, तो आपको लोगों के लिए किफायती और उपयोग में आसान होना चाहिए।”
गैम्पर को लगता है कि गणितीय विश्लेषण में अगली चीज मोबाइल और निम्न-स्तरीय उपकरणों का उपयोग है, और यह, उनकी राय में, जमीनी स्तर पर व्यापक दर्शकों या दर्शकों के लिए मापनीयता लाएगा।
“कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आभासी वास्तविकता, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता / मशीन सीखने का उपयोग करके, आप शौकियों के लिए अपना हाथ आज़माने के लिए मॉल और क्लबों में बहुत सारे गेमिंग क्षेत्र बना सकते हैं और देख सकते हैं कि वे कितनी तेज़ या सुसंगत खेल रहे हैं,” उसने कहा।
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