- اورiole های بالتیمور با استفاده از هوش مصنوعی در حال انقلاب در بیس بال هستند، که با توسعه PitcherNet، ابزاری هوش مصنوعی که مکانیک های بازیکنان را از ویدیوهای ساده تحلیل می کند، exemplified شده است.
- به رهبری مدیر عامل دستیار سیگ مجدال، اوریول ها قلب و داده را ترکیب کرده و از هوش مصنوعی برای بهبود جستجو، مدیریت ریسک آسیب و بهینه سازی عملکرد استفاده می کنند.
- اوریول ها یک آزمایشگاه ضبط حرکت تأسیس کرده اند که تعهد آنها به راه حل های فناوری داخلی به جای گزینه های تجاری پرهزینه را نشان می دهد.
- تأثیر هوش مصنوعی بر بیس بال محدود به بالتیمور نیست؛ سایر تیم های MLB، مانند بلو جیز و داجرز، در حال پذیرش فناوری برای کسب مزایای رقابتی هستند.
- نقش هوش مصنوعی در بیس بال به طور فزاینده ای بحرانی می شود، با تیم هایی که در یک دوراهی قرار دارند: سازگاری با پیشرفت های هوش مصنوعی یا ریسک از دست دادن در آینده دیجیتال.
دور از تشویق ها، سر و صدا و صدای چوب هایی که از پارک های شلوغ بیس بال طنین انداز می شود، یک انقلاب خاموش در دیوارهای غیرقابل توجه یک استادیوم کمتر شلوغ در حال شکل گیری است. در قلمرو اوریول های بالتیمور، یک تحول فناوری در حال وقوع است که می تواند جوهر و آینده بیس بال را به گونه ای دوباره تعریف کند که ما آن را می شناسیم. به عنوان یک پیشگام زیر رادار در میان تیم های لیگ برتر بیس بال، اوریول ها نوآوری را در هسته خود قرار داده و با غوطه وری در هوش مصنوعی به بینش های بی سابقه ای دست یافته اند.
زیر نظارت دقیق مدیر عامل دستیار سیگ مجدال، یک کارشناس داده سابق ناسا، اوریول ها به یک پروژه بلندپروازانه پرداخته اند که قلب و داده را ترکیب می کند. با همکاری با مهندسان دانشگاه واترلو، آنها PitcherNet را معرفی کرده اند، ابزاری پیشرفته هوش مصنوعی که برای تحلیل مکانیک های ظریف یک بازیکن با استفاده از ویدیوهای معمولی طراحی شده است. تصور کنید دقت ردیابی اسکلتی، تشخیص نقطه رهاسازی و تحلیل کینماتیک، که همه از ساده ترین تنظیمات مانند ضبط با گوشی هوشمند به دست می آید. این نرم افزار لوکس دقت داده ها را ارائه می دهد که قبلاً فقط برای کسانی که جیب های عمیق و دوربین های پرسرعت داشتند، قابل دسترسی بود.
تنظیمات پرهزینه اکنون با این دقت تازه یافته که تا 96.82٪ متغیر است، به نظر می رسد که منسوخ شده است—که می تواند چشم اندازهای جستجو را دوباره تنظیم کند، ریسک آسیب ها را جبران کند و عملکرد بازیکن را از سواحل جمهوری دومینیکن تا میادین دانشگاهی در ایالت آیووا بهینه کند. در بازی ای که تحت تأثیر افزایش آسیب های مربوط به پرتاب قرار دارد، برای تیمی که در این فصل چندین بازیکن ممتاز را در IL نگه داشته است، پتانسیل سود بسیار زیاد است.
تصمیم تاریخی اوریول ها برای تأسیس یک آزمایشگاه ضبط حرکت در بل ایر و متوقف کردن برون سپاری فناوری به نفع راه حل های سفارشی، درباره چشم انداز استراتژیک آنها سخن می گوید. ظهور PitcherNet نه تنها درباره نوآوری فناوری است؛ بلکه در مورد تغییر دائمی جستجو، ارائه مزیتی است که سخت می توان با آن رقابت کرد.
هرچند بالتیمور در خط مقدم است، اما اثر دومینو در سراسر لیگ غیرقابل انکار است. تیم هایی مانند تورنتو بلو جیز از پلتفرم های تجاری مانند ProPlayAI بهره برده اند، در حالی که داجرز لس آنجلس از یادگیری ماشین برای پیش بینی جهش های عملکرد و شبیه سازی نتایج استفاده می کنند، همه در تلاش برای کاهش حداقل حاشیه های خطا هستند.
در عصری که هوش مصنوعی به عنوان معیار جدید شناخته می شود—نه فقط یک خط در ترازنامه—تیم ها خود را در یک دوراهی حیاتی می یابند. درک پتانسیل هوش مصنوعی نه تنها حاشیه ای، بلکه ضروری است. کسانی که این موج را نادیده می گیرند، در گذشته آنالوگ جا می مانند. در حالی که هوش مصنوعی در کنار زمین قرار می گیرد، اوریول ها نه تنها در حال تکامل هستند؛ بلکه یک پیشینه برای آینده ورزش ایجاد می کنند.
انقلاب خاموش هوش مصنوعی در بیس بال: چگونه فناوری بازی را برای همیشه تغییر می دهد
ظهور هوش مصنوعی در بیس بال
در قلب مریلند، اوریول های بالتیمور به آرامی در حال رهبری یک انقلاب فناوری در لیگ برتر بیس بال هستند. دور از نور و سر و صدای پارک های شلوغ، آنها در حال بهره برداری از قدرت هوش مصنوعی (AI) برای به دست آوردن بینش های بی سابقه در عملکرد بازیکنان هستند. این تحول به رهبری سیگ مجدال، مدیر عامل دستیار و کارشناس داده سابق ناسا، در همکاری با مهندسان دانشگاه واترلو پیش می رود.
معرفی PitcherNet
در مرکز این تحول PitcherNet است، ابزاری نوآورانه هوش مصنوعی که مکانیک های یک بازیکن را با استفاده از فقط ویدیوهای معمولی تحلیل می کند. این نرم افزار امکان ردیابی اسکلتی دقیق، تشخیص نقطه رهاسازی و تحلیل کینماتیک را فراهم می کند که به دقت داده ها تا 96.82٪ ترجمه می شود. پیش از این، چنین دقتی نیاز به جیب های عمیق و دوربین های پرسرعت داشت. PitcherNet دسترسی به این داده ها را دموکراتیک می کند و به احتمال زیاد چشم اندازهای سنتی جستجو را تغییر داده و عملکرد بازیکنان را بهینه می کند.
موارد استفاده در دنیای واقعی
پیامدهای این فناوری وسیع است:
– پیشگیری از آسیب: با افزایش آسیب های مربوط به پرتاب، ابزارهای هوش مصنوعی مانند PitcherNet می توانند به تیم ها در نظارت بر سایش و پارگی کمک کنند و این امکان را فراهم کنند که برنامه های تمرینی را برای جلوگیری از آسیب شخصی سازی کنند.
– جستجو و استخدام: جستجو برای تازه واردان از سواحل جمهوری دومینیکن تا میادین دانشگاهی می تواند دقیق تر و مبتنی بر داده باشد بدون نیاز به تجهیزات پرهزینه.
– بهینه سازی عملکرد: با تنظیم جزئیات مکانیک های یک بازیکن، کادر مربیان می توانند تصمیمات مبتنی بر داده برای بهبود عملکرد اتخاذ کنند.
روندهای بازار و پیش بینی های صنعتی
ادغام هوش مصنوعی در ورزش یک روند در حال رشد است، با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) پیش بینی شده بیش از 30٪ در بازار تجزیه و تحلیل ورزشی تا سال 2028. سایر تیم های MLB نیز از هوش مصنوعی بهره می برند، مانند تورنتو بلو جیز که از پلتفرم هایی مانند ProPlayAI استفاده می کند و داجرز لس آنجلس که یادگیری ماشین را برای پیش بینی نتایج و بهبود دقت عملکرد پیاده سازی می کند.
بررسی مزایا و معایب
مزایا:
– دقت بهبود یافته: سطحی از دقت را ارائه می دهد که قبلاً هزینه بر بود.
– دسترس پذیری گسترده: تجزیه و تحلیل پیشرفته را به تیم هایی با بودجه های کوچکتر ارائه می دهد.
معایب:
– مقاومت اولیه: برخی از سنتی ها ممکن است در برابر نفوذ فناوری به جنبه های شهودی بازی مقاومت کنند.
– نگرانی های حریم خصوصی داده: مسائل بالقوه ای در مورد مدیریت داده و حریم خصوصی وجود دارد که تیم ها باید به آن رسیدگی کنند.
جنجال ها و محدودیت ها
در حالی که هوش مصنوعی در حال انقلاب در بازی است، چالش هایی نیز به همراه دارد. خطر وابستگی بیش از حد به فناوری ممکن است عنصر انسانی سنتی جستجو و مربیگری را کاهش دهد. علاوه بر این، نیاز به مدیریت ایمن داده ها برای محافظت از حریم خصوصی بازیکنان و مزیت رقابتی بسیار مهم است.
توصیه های عملی
– تغییر را بپذیرید: تیم ها باید در ادغام هوش مصنوعی پیشگام باشند تا رقابتی باقی بمانند.
– در راه حل های سفارشی سرمایه گذاری کنید: به جای تکیه صرف بر پلتفرم های تجاری، به ایجاد قابلیت های داخلی فکر کنید.
– بر آموزش تمرکز کنید: کادر مربیگری و بازیکنان را در مورد تفسیر و استفاده از بینش های تولید شده توسط هوش مصنوعی آموزش دهید.
برای کاوش بیشتر در مورد هوش مصنوعی و تأثیر آن در صنایع مختلف، بینش های Forbes را بررسی کنید.
در حالی که هوش مصنوعی به ایستگاه خود در کنار زمین ادامه می دهد، اوریول ها نه تنها در حال تکامل استراتژی خود هستند، بلکه یک پیشینه ایجاد می کنند که می تواند آینده بیس بال را دوباره تعریف کند. تیم هایی که در خط مقدم این موج فناوری قرار دارند احتمالاً مزیت رقابتی قابل توجهی به دست خواهند آورد و آنهایی که در سازگاری تردید دارند در گرد و غبار یک گذشته آنالوگ جا خواهند ماند.
