- Балтиморские Ориолы революционизируют бейсбол с помощью ИИ, что exemplified их разработкой PitcherNet, инструмента ИИ, который анализирует механику питчеров по простым видеозаписям.
- Под руководством помощника генерального менеджера Сига Медждала, Ориолы интегрируют сердце и данные, используя ИИ для улучшенного скаутинга, управления рисками травм и оптимизации производительности.
- Ориолы создали лабораторию захвата движения, что подчеркивает их приверженность внутренним технологическим решениям вместо дорогостоящих коммерческих альтернатив.
- Влияние ИИ на бейсбол не ограничивается Балтимором; другие команды MLB, такие как Торонто Блю Джейс и Лос-Анджелес Доджерс, принимают технологии, чтобы получить конкурентные преимущества.
- Роль ИИ в бейсболе становится критической, команды находятся на распутье: адаптироваться к достижениям ИИ или рисковать устареванием в цифровом будущем.
Вдали от аплодисментов, шума и треска бит, раздающегося по заполненным стадионам, тихая революция назревает в стенах менее посещаемого стадиона. На территории Балтиморских Ориолов разворачивается технологическая трансформация, которая может переопределить суть и будущее бейсбола, как мы его знаем. Будучи незаметным пионером среди команд Главной Лиги Бейсбола, Ориолы поставили инновации в центр своей стратегии, погрузившись в искусственный интеллект для получения беспрецедентных инсайтов.
Под пристальным взором помощника генерального менеджера Сига Медждала, бывшего эксперта по данным NASA, Ориолы начали амбициозный проект, который сочетает в себе сердце и данные. Сотрудничая с инженерами из Университета Ватерлоо, они представили PitcherNet, передовой инструмент ИИ, предназначенный для анализа тонкой механики питчера с помощью обычных видеозаписей. Представьте себе точность скелетного отслеживания, обнаружения точки выброса и кинематического анализа, все это получено из самой простой настройки, такой как запись на смартфон. Это программное обеспечение предлагает уровень точности данных, который раньше был доступен только тем, кто имел глубокие карманы и высокоскоростные камеры.
Дорогие установки теперь кажутся устаревшими с этой новой точностью — до 96,82% — что может изменить ландшафт скаутинга, компенсировать риски травм и оптимизировать производительность игроков от доминиканских песков до колледжских полей в сельском Айове. В игре, затененной растущими травмами питчеров, для команды, которая в этом сезоне теряет нескольких элитных игроков из-за травм, потенциальная выгода огромна.
Решение Ориолов создать лабораторию захвата движения в Бел Эйр и прекратить аутсорсинг технологий в пользу индивидуальных решений говорит о многом в их стратегическом видении. Появление PitcherNet — это не просто новинка в технологиях; это изменение скаутинга навсегда, предоставляя преимущество, которое трудно сопоставить.
Хотя Балтимор находится на переднем крае, домино-эффект по всей лиге неоспорим. Команды, такие как Торонто Блю Джейс, используют коммерческие платформы, такие как ProPlayAI, в то время как Лос-Анджелес Доджерс используют машинное обучение для предсказания скачков производительности и симуляции результатов, все в стремлении сократить мельчайшие погрешности.
В эпоху, когда ИИ становится новой меркой — не просто строкой в балансе — команды оказываются на критическом перекрестке. Осознание потенциала ИИ не является второстепенным, а является необходимым. Те, кто игнорирует эту волну, рискуют остаться позади в аналоговом прошлом. Поскольку ИИ занимает свое место в раздевалке, Ориолы не просто развиваются; они устанавливают прецедент для самого будущего спорта.
Тихая революция ИИ в бейсболе: Как технологии меняют игру навсегда
Восхождение ИИ в бейсболе
В сердце Мэриленда Балтиморские Ориолы тихо ведут технологическую революцию в Главной Лиге Бейсбола. Вдали от света рампы и шума заполненных стадионов они используют мощь искусственного интеллекта (ИИ), чтобы получить беспрецедентные инсайты о производительности игроков. Эта эволюция осуществляется под руководством Сига Медждала, помощника генерального менеджера и бывшего эксперта по данным NASA, в сотрудничестве с инженерами из Университета Ватерлоо.
Введение в PitcherNet
В центре этой трансформации находится PitcherNet, инновационный инструмент ИИ, который анализирует механику питчера, используя всего лишь обычные видеозаписи. Это программное обеспечение позволяет проводить точное скелетное отслеживание, обнаружение точки выброса и кинематический анализ, что приводит к уровням точности данных до 96,82%. Ранее такая точность требовала глубоких карманов и высокоскоростных камер. PitcherNet демократизирует доступ к этим данным, потенциально изменяя традиционные ландшафты скаутинга и оптимизируя производительность игроков.
Примеры использования в реальном мире
Последствия этой технологии огромны:
— Профилактика травм: С ростом травм, связанных с питчингом, инструменты ИИ, такие как PitcherNet, могут помочь командам отслеживать износ и разрыв, что позволяет настраивать тренировочные режимы для предотвращения травм.
— Скаутинг и набор: Скаутинг новичков от доминиканских песков до колледжских полей может быть более точным и основанным на данных без необходимости в дорогостоящем оборудовании.
— Оптимизация производительности: Настраивая нюансы механики игрока, тренерский состав может принимать решения, основанные на данных, для повышения производительности.
Рыночные тренды и прогнозы
Интеграция ИИ в спорт — это растущая тенденция, с прогнозируемым среднегодовым темпом роста (CAGR) более 30% на рынке спортивной аналитики к 2028 году. Другие команды в MLB также используют ИИ, такие как Торонто Блю Джейс, использующие платформы, такие как ProPlayAI, и Лос-Анджелес Доджерс, которые используют машинное обучение для предсказания результатов и повышения точности производительности.
Обзор плюсов и минусов
Плюсы:
— Улучшенная точность: Предлагает уровень точности, который ранее был экономически недоступен.
— Широкая доступность: Предоставляет продвинутую аналитику командам с меньшими бюджетами.
Минусы:
— Первоначальное сопротивление: Некоторые традиционалисты могут сопротивляться внедрению технологий в интуитивные аспекты игры.
— Проблемы конфиденциальности данных: Существуют потенциальные проблемы с обработкой данных и конфиденциальностью, которые командам необходимо решать.
Контроверзии и ограничения
Хотя ИИ революционизирует игру, он приносит и вызовы. Риск чрезмерной зависимости от технологий может уменьшить традиционный человеческий элемент скаутинга и тренерства. Кроме того, необходимость в безопасном управлении данными крайне важна для защиты конфиденциальности игроков и конкурентного преимущества.
Рекомендации к действию
— Принять изменения: Команды должны проактивно интегрировать ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными.
— Инвестировать в индивидуальные решения: Рассмотрите возможность создания внутренних возможностей, а не полагаться исключительно на коммерческие платформы.
— Сосредоточиться на обучении: Обучайте тренерский состав и игроков интерпретации и использованию инсайтов, полученных с помощью ИИ.
Для дальнейшего изучения ИИ и его влияния на различные отрасли, ознакомьтесь с материалами от Forbes.
Поскольку ИИ продолжает занимать свое место в раздевалке, Ориолы не только развивают свою стратегию, но и устанавливают прецедент, который может переопределить будущее бейсбола. Команды, находящиеся на переднем крае этой технологической волны, вероятно, получат значительное конкурентное преимущество, оставив тех, кто колебался с адаптацией, в пыли аналогового прошлого.
