Sau khi ghi dấu ấn trong việc ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu của các trận đấu bóng đá ở các giải đấu chuyên nghiệp, công ty Track160 đã đặt mục tiêu dân chủ hóa phân tích thể thao bằng cách sử dụng phần mềm và GPU NVIDIA
“Eyal Ben-Ari vừa thực hiện cú sút đầu tiên với mục tiêu mang lại những phân tích đẳng cấp chuyên nghiệp cho các cầu thủ bóng đá nghiệp dư”.
Giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp Track160, ở Tel Aviv, đã thấy phần mềm phân tích thể thao được hỗ trợ bởi AI được thử nghiệm và sử dụng trong các giải đấu lớn. Giờ đây, anh ấy đang chuyển sự chú ý của mình sang những người nghiệp dư chưa được đào tạo trong các câu lạc bộ và đội cộng đồng mà anh ấy nói tạo nên “cơ hội lớn hơn” trong số 250 triệu cầu thủ bóng đá trên thế giới.
“Hầu như tất cả mọi người trong các môn thể thao chuyên nghiệp ngày nay đều sử dụng phân tích dữ liệu. Bây giờ chúng tôi đang cố gắng cho phép bất kỳ nhóm nào ở bất kỳ cấp nào cũng có thể nắm bắt dữ liệu và phân tích của riêng họ và cách duy nhất để làm điều đó là tận dụng AI, ”ông nói.
Thử nghiệm rộng rãi
Vào tháng 4, công ty đã ra mắt phần mềm Coach160 tại Úc, nơi họ nhận được thông tin từ các câu lạc bộ bóng đá nghiệp dư ở Victoria và Queensland. Nó sử dụng tầm nhìn máy tính để cho phép các nhóm tự động tạo các báo cáo phong phú và video có chú thích bằng máy ảnh có sẵn và kết nối với đám mây.
“Phân tích và dữ liệu do Track160 cung cấp sẽ chứng minh một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho các huấn luyện viên và cầu thủ của chúng tôi,” Vaughn Coveny, một cầu thủ bóng đá chuyên nghiệp đã nghỉ hưu hiện đang làm việc với nhiều đội trẻ trong khu vực cho biết.
Bắt đầu với AI Heritage
Miky Tamir, một doanh nhân hàng loạt trong lĩnh vực công nghệ thể thao, đồng sáng lập Track160 vào năm 2017. Các nhà đầu tư của công ty bao gồm Deutsche Fussball Liga, giải bóng đá quốc gia của Đức, đã đóng góp tập dữ liệu chú thích từ một số mùa giải của nó.
Tamir Anavi, CTO của Track160 cho biết: “Điều đó đã giúp thiết lập đường cơ sở, sau đó chúng tôi áp dụng phương pháp học chuyển giao và phát triển cơ sở dữ liệu nội bộ ngày càng phát triển,” Tamir Anavi, CTO của Track160 cho biết.
Sử dụng video từ một camera duy nhất, phần mềm của công ty xác định và theo dõi người chơi dưới dạng bộ xương 3D, sau đó gắn thẻ các sự kiện và hành động khi họ di chuyển.
“Chúng tôi sử dụng phương pháp học sâu trong từng bước để hiểu camera ở đâu, sân ở đâu và các cầu thủ đang ở đâu trên đó,” Anavi nói.
Với thông tin đó, phần mềm cung cấp các phân tích chi tiết và hơn thế nữa. Nó xây dựng một mô hình 3D để người chơi và huấn luyện viên có thể xem bất kỳ phần nào của trò chơi từ bất kỳ góc độ nào, cung cấp cái mà Ben-Ari gọi là “trải nghiệm siêu ngược”.
Phần mềm được Chứng nhận bởi Chuyên gia
Phần mềm Coach160 đạt điểm số cao về tốc độ và độ chính xác trong một tiêu chuẩn cho các hệ thống theo dõi điện tử do FIFA, liên đoàn toàn cầu của hơn 200 giải đấu bóng đá chuyên nghiệp tạo ra. Anavi cho biết: “Chúng tôi đã mang lại hiệu suất tương tự như những người khác sử dụng nhiều máy ảnh hơn sáu lần.
Một giải đấu chuyên nghiệp sử dụng mã để nhận dữ liệu thời gian thực về các ngày thi đấu. Nó xử lý các luồng video 4K với bốn GPU và thư viện NVIDIA giúp tăng tốc công việc.
Khi nói đến AI, Track160 dựa vào NVIDIA TensorRT để làm cho các mô hình của nó gọn gàng để chúng chạy nhanh.
“Chúng tôi không thể suy luận mà không có nó. Anavi cho biết, công việc đã từ không thể hoạt động trở nên suôn sẻ và điều đó đã đưa hệ thống của chúng tôi từ nguyên mẫu trở thành sản xuất.
Track160 gần đây đã đăng nhập với tư cách là thành viên của NVIDIA Metropolis , một chương trình dành cho các công ty về phân tích video thông minh. Ben Ari cho biết anh ấy sẽ tận dụng quyền truy cập sớm vào công nghệ và kiến thức chuyên môn của chương trình để thúc đẩy sự phát triển của công ty anh ấy.
Ben-Ari, người đã lên kế hoạch ra mắt ở Mỹ, cho biết Australia là mục tiêu đầu tiên tự nhiên do họ có thiên hướng về công nghệ mới và số lượng lớn các cầu thủ và câu lạc bộ bóng đá nghiệp dư. Về lâu dài, công ty cũng có kế hoạch đào tạo người mẫu cho các môn thể thao khác.
Ông nói: “Chúng tôi thấy một loại hiệu ứng lan truyền mà mọi người đều muốn có được.
“Với tư cách là một người cha, tôi muốn biết điều gì đang xảy ra khi con gái tôi thi đấu, và ngay cả khi chúng không phải chuyên nghiệp, mọi người cũng muốn biết màn trình diễn của chúng,” Ben-Ari, người thích phân tích số liệu thống kê của mình từ các vận động viên ba môn phối hợp.
Bài viết liên quan
- GPUDirect RDMA là gì?
- GPUDirect Storage là gì?
- Đánh giá GPU máy trạm: Nvidia RTX 6000 Ada Generation
- Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
- So sánh các GPU Tensor Core của NVIDIA: B200, B100, H200, H100, A100
- NVIDIA giới thiệu nền tảng microservice Metropolis để chạy ứng dụng Edge AI trên Jetson