- Baltimore Orioles rewolucjonizują baseball dzięki AI, co ilustruje ich rozwój PitcherNet, narzędzia AI, które analizuje mechanikę miotaczy na podstawie prostych nagrań wideo.
- Pod przewodnictwem asystenta GM Siga Mejdala, Orioles łączą serce i dane, wykorzystując AI do poprawy skautingu, zarządzania ryzykiem kontuzji i optymalizacji wydajności.
- Orioles założyli laboratorium motion-capture, co podkreśla ich zaangażowanie w rozwiązania technologiczne tworzone wewnętrznie, zamiast kosztownych komercyjnych alternatyw.
- Wpływ AI na baseball nie ogranicza się tylko do Baltimore; inne drużyny MLB, takie jak Blue Jays i Dodgers, przyjmują technologię, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.
- Rola AI w baseballu staje się kluczowa, a drużyny stoją na rozdrożu: dostosować się do postępów AI lub ryzykować przestarzałość w cyfrowej przyszłości.
Z dala od okrzyków, zgiełku i trzasku kijów odbijających się w pełnych stadionach, w cichą rewolucję przekształca się technologia w mniej uczęszczanym stadionie. W obrębie domeny Baltimore Orioles rozwija się transformacja technologiczna, która może na nowo zdefiniować istotę i przyszłość baseballu, jaką znamy. Jako innowatorzy spośród drużyn Major League Baseball, Orioles postawili innowację w centrum, zanurzając się w sztucznej inteligencji, aby uzyskać bezprecedensowe wglądy.
Pod czujnym okiem asystenta dyrektora generalnego Siga Mejdala, byłego eksperta danych NASA, Orioles rozpoczęli ambitny projekt, który łączy serce i dane. Współpracując z inżynierami z Uniwersytetu Waterloo, ujawnili PitcherNet, nowoczesne narzędzie AI zaprojektowane do analizy subtelnej mechaniki miotacza za pomocą zwykłych nagrań wideo. Wyobraź sobie precyzję śledzenia szkieletowego, wykrywania punktu uwolnienia i analizy kinematycznej, wszystko to oparte na najprostszym ustawieniu, jak nagranie z telefonu komórkowego. To oprogramowanie oferuje luksus precyzji danych, który wcześniej był dostępny tylko dla tych z głębokimi kieszeniami i kamerami o wysokiej prędkości.
Kosztowne zestawy wydają się teraz przestarzałe dzięki tej nowo odkrytej dokładności—osiągającej nawet 96,82%—co może przestroić krajobraz skautingu, zredukować ryzyko kontuzji i zoptymalizować wydajność graczy od dominikańskich piasków po boiska uniwersyteckie w wiejskim Iowa. W grze, w której cień rzucają rosnące kontuzje miotaczy, dla drużyny mającej wielu elitarnych graczy na IL w tym sezonie, potencjalne zyski są ogromne.
Decyzja Orioles o założeniu laboratorium motion-capture w Bel Air i zaprzestaniu outsourcingu technologii na rzecz rozwiązań dostosowanych mówi wiele o ich strategicznej wizji. Pojawienie się PitcherNet to nie tylko nowinka technologiczna; chodzi o na zawsze zmianę skautingu, zapewniając przewagę, której trudno dorównać.
Chociaż Baltimore jest na czołowej pozycji, efekt domina w całej lidze jest niezaprzeczalny. Drużyny takie jak Toronto Blue Jays wykorzystały komercyjne platformy, takie jak ProPlayAI, podczas gdy Los Angeles Dodgers wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania skoków wydajności i symulowania wyników, wszystko w dążeniu do minimalizowania najmniejszych marginesów błędu.
W erze, w której AI jest nową miarą—nie tylko linią na bilansie—drużyny znajdują się na krytycznym skrzyżowaniu. Zrozumienie potencjału AI nie jest sprawą poboczną, lecz kluczową. Ci, którzy lekceważą tę falę, ryzykują pozostanie w analogowej przeszłości. Gdy AI staje się obecne w dugoutach, Orioles nie tylko ewoluują; ustanawiają precedens dla samej przyszłości sportu.
Cicha rewolucja AI w baseballu: Jak technologia zmienia grę na zawsze
Wzrost AI w baseballu
W sercu Maryland, Baltimore Orioles cicho prowadzą rewolucję technologiczną w Major League Baseball. Z dala od blasku i hałasu pełnych stadionów, wykorzystują moc sztucznej inteligencji (AI), aby uzyskać bezprecedensowe wglądy w wydajność graczy. Ta ewolucja jest kierowana przez Siga Mejdala, asystenta dyrektora generalnego i byłego eksperta danych NASA, we współpracy z inżynierami z Uniwersytetu Waterloo.
Wprowadzenie PitcherNet
W centrum tej transformacji znajduje się PitcherNet, innowacyjne narzędzie AI, które analizuje mechanikę miotacza, używając tylko zwykłych nagrań wideo. To oprogramowanie pozwala na precyzyjne śledzenie szkieletowe, wykrywanie punktu uwolnienia i analizę kinematyczną, co przekłada się na poziom dokładności danych wynoszący nawet 96,82%. Do tej pory taka precyzja wymagała dużych nakładów finansowych i kamer o wysokiej prędkości. PitcherNet demokratyzuje dostęp do tych danych, potencjalnie zmieniając tradycyjne krajobrazy skautingu i optymalizując wydajność graczy.
Przykłady zastosowań w rzeczywistości
Implikacje tej technologii są ogromne:
– Zapobieganie kontuzjom: W obliczu wzrostu kontuzji związanych z miotaniem, narzędzia AI, takie jak PitcherNet, mogą pomóc drużynom monitorować zużycie, co pozwala na dostosowanie programów treningowych w celu zapobiegania kontuzjom.
– Skauting i rekrutacja: Skauting debiutantów od dominikańskich piasków po boiska uniwersyteckie może być bardziej precyzyjny i oparty na danych, bez potrzeby kosztownego sprzętu.
– Optymalizacja wydajności: Dzięki dostosowywaniu niuansów mechaniki gracza, sztab trenerski może podejmować decyzje oparte na danych, aby poprawić wydajność.
Trendy rynkowe i prognozy branżowe
Integracja AI w sporcie to rosnący trend, z przewidywaną roczną stopą wzrostu (CAGR) wynoszącą ponad 30% na rynku analityki sportowej do 2028 roku. Inne drużyny w MLB również wykorzystują AI, takie jak Toronto Blue Jays korzystające z platform ProPlayAI oraz Los Angeles Dodgers, które wdrażają uczenie maszynowe do przewidywania wyników i zwiększania dokładności wydajności.
Przegląd zalet i wad
Zalety:
– Zwiększona dokładność: Oferuje poziom precyzji, który kiedyś był zbyt kosztowny.
– Szeroka dostępność: Zapewnia zaawansowaną analitykę drużynom z mniejszymi budżetami.
Wady:
– Początkowy opór: Niektórzy tradycjonaliści mogą opierać się na wkraczaniu technologii w intuicyjne aspekty gry.
– Obawy dotyczące prywatności danych: Mogą wystąpić potencjalne problemy z zarządzaniem danymi i prywatnością, które drużyny muszą rozwiązać.
Kontrowersje i ograniczenia
Chociaż AI rewolucjonizuje grę, niesie ze sobą wyzwania. Ryzyko nadmiernego polegania na technologii może zmniejszyć tradycyjny ludzki element skautingu i coaching. Ponadto, potrzeba bezpiecznego zarządzania danymi jest kluczowa dla ochrony prywatności graczy i przewagi konkurencyjnej.
Rekomendacje do działania
– Przyjmij zmiany: Drużyny powinny być proaktywne w integracji AI, aby pozostać konkurencyjnymi.
– Inwestuj w rozwiązania dostosowane: Rozważ budowanie zdolności wewnętrznych zamiast polegać wyłącznie na platformach komercyjnych.
– Skup się na szkoleniu: Edukuj sztab trenerski i graczy w zakresie interpretacji i wykorzystywania wglądów generowanych przez AI.
Aby dalej zgłębić temat AI i jego wpływu na różne branże, zapoznaj się z informacjami z Forbes.
Gdy AI nadal staje się obecne w dugoutach, Orioles nie tylko ewoluują swoją strategię, ale także ustanawiają precedens, który może zdefiniować przyszłość baseballu. Drużyny na czołowej pozycji tej technologicznej fali prawdopodobnie zyskają znaczną przewagę konkurencyjną, pozostawiając tych, którzy wstrzymują się z adaptacją, w pyłach analogowej przeszłości.
