プレミアリーグファンに朗報:AIはチームの勝率とゴール時間を予測できるのか?

プレミアリーグファンに朗報:AIはチームの勝率とゴール時間を予測できるのか?

[[423663]]

2021-22シーズンのイングランド・プレミアリーグが開幕し、初日にアーセナルは昇格したばかりのブレントフォードと対戦する。ブレントフォードはイングランドサッカーのトップリーグに昇格したばかりだったが、開幕日にフィールドに登場した新チームは彼らだけではなかった。 Oracle は放送中に、Oracle Cloud を活用した Match Insights を発表し、大胆なイノベーションも披露します。

また、Match Insights では、英国外の視聴者が、チームや選手の何年にもわたる過去の試合データとリアルタイムの選手追跡を組み合わせた統計情報を見ることも可能になります。これらのデータは人工知能による分析とシミュレーションに基づいており、視聴者がコート上の試合状況をより深く理解するのに役立ちます。開幕戦の統計は次のとおりです:

平均位置: ボールを持っているときと持っていないときの全選手の位置を追跡し、攻撃時と守備時のチームの編成方法の違いを示します。

勝利確率: 4 年間の試合データに基づいて、試合の残り時間のシミュレーションを 100,000 回実行し、チームが勝利または引き分けになる可能性を表示します。

攻撃の脅威: 試合が緊迫してくると、この統計は、過去の何千もの試合のデータに基づいて、ボールを持っているチームが次の 10 秒間に得点する可能性を予測します。

Match Insightsの開発を担当するOracle Cloudチームのメンバーであり、ファンでもあるリー・ボンフィールド氏は、Match Insightsによって、ファンはピッチで何が起こっているのかをより深く理解できるようになり、テレビ視聴者やソーシャルメディアのユーザーには試合に対する新たな視点が提供されるため、プレミアリーグの試合はよりエキサイティングなものになるだろうと語った。ロンドン在住で、妻のサムとともにプレミアリーグのファンタジーフットボールリーグとポッドキャストを運営しているボンフィールド氏は、プレミアリーグのファンに新たな知見を提供できることがいかに幸運なことか信じられないと語る。彼はこう言いました。「私の私生活と仕事生活が思いがけない形で融合したのは驚くべきことです!」

プレミアリーグの首脳陣は、シーズン開幕にあたり、ファンに新たな視点を提供できることを嬉しく思っています。プレミアリーグのコマーシャル・ディレクターのウィル・ブラス氏は、次のように述べています。「プレミアリーグの公式クラウド、データ&アナリティクス、機械学習プロバイダーとしてオラクルを迎えることができ、大変嬉しく思います。私たちは常にファンに試合を届ける新しい方法を模索しており、オラクルの専門知識とテクノロジーを活用して、ライブ放送中に選手やチームのパフォーマンスのストーリーを伝える新しい体験と機会を増やしていきます。」

試合のインサイトはスクリーンと放送室に表示され、偉大なミッドフィールダー、ロイ・キーンなどの解説者が試合を解説する際に役立ちます。 「例えば、ロイ・キーンは最初の 45 分でアーセナルが負けていることに気付くかもしれませんが、Match Insights はアーセナルが流れを変える可能性が高いことを示しているかもしれません」とボンフィールドは言います。Oracle Cloud Infrastructure の分析エンジンは、例えば「最初の 40 分と比較して最後の 5 分間で 3 人のミッドフィールダーが何回スプリントしたか」を計算し、その傾向を過去のゴール結果と比較するとボンフィールドは説明します。 「これらすべての異なるデータを使って試合を1,000回シミュレーションすると、1,000回のうち700回はこのような中盤の動きとスピードが見られ、それに成功したパスの数を加えると、アーセナルは次の5分以内に得点することになるだろう。」

マッチインサイトは、マッチに関するコミュニケーションと健全な議論を促進するのに役立ちます。 「ロイ・キーンのような経験豊富な人は、自身のストーリーを使って解説を充実させることができますが、マッチ・インサイトは彼に試合の解説に新しい方法をもたらすことができます。」

視聴者の中には、テレビを見ながらモバイル チャットやソーシャル メディアの会話に参加する人もいます。Match Insights は、「セカンド スクリーン」でのコミュニケーションをより多彩なものにすることができます。 「携帯電話を手に取ると、私たちはソーシャルメディアで独自の解釈を表現します」とボンフィールド氏は言う。「Match Insightsは、視聴者にセカンドスクリーンを通じて、試合に関するより深い、データに基づいた理解を提供します。」Oracle Cloudを搭載したMatch Insightsは、「私たちが日々行っていることの延長」であり、人々がデータから価値を生み出すのを支援するものだとボンフィールド氏は言う。

世界中の選手やファンにとって、プレミアリーグ開幕日は、お気に入りのクラブの挑戦を一足先に楽しむ日です。今シーズンは、新たな統計情報や Oracle との提携を通じて、ゲームに対するより深い洞察を得る機会も提供されます。ウィル・ブラス氏は「オラクルは世界的スポーツ団体と長年協力関係にあり、優れたデータ分析能力を持っているので、今後の協力の発展に期待している」と述べた。

<<:  スノーフレークアルゴリズムでは、どのような状況で ID の競合が発生しますか?

>>:  流行を予防し制御するために、人工知能はまだ3つの大きな問題を解決する必要がある

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

機械学習の仕事を探すとき、学歴はどの程度重要ですか?

[[254426]]機械学習の分野における知識とツールの主な特徴は、無料かつオープンであることです...

剪定法を使用してより良い決定木を設計する方法

決定木 (DT) は、分類および回帰の問題を解決するために使用される教師あり機械学習アルゴリズムです...

人工知能がプログラマーに取って代わるまでにはどれくらい時間がかかるのでしょうか?

予測によると、AI の影響を最も受ける職業の 1 つはアプリケーション開発者です。結局のところ、Ch...

製造業におけるロボット:脅威か、それともチャンスか?

過去10年間で製造業におけるロボットの使用が増加しています。先進オートメーション協会が最近発表した調...

機械学習は科学プロジェクトからビジネスプランまで3段階の戦略を完了します

【51CTO.com クイック翻訳】 2015年は機械学習技術が学術分野で形を成した年でした。具体的...

...

栄創同志、競争は発展を促進する。第1回「AIIAカップ」人工知能ツアー説明会が北京で開催

2月28日、中国人工知能産業発展連盟「AIIAカップ」人工知能ツアー報告会において、中国航天科技集団...

...

ドローン配送の価値は強調されていますが、完全に普及するには何が欠けているのでしょうか?

現在、飛行制御、ナビゲーション、通信などのさまざまな技術が継続的に進歩しており、ドローンの開発はます...

人工知能の継続的な発展により、ロボットが人間に取って代わり、あらゆる労働を行うようになるのでしょうか?

[[385749]]写真はロボット最近、メディアの報道によると、人類の生存を脅かすと言われる米国の...

...

マッキンゼーの「2020年人工知能の現状」レポート:AIは企業の収益成長に大きく貢献した

[[354345]]マッキンゼーの最新の AI 調査レポート「2020 年の AI の現状」によると...

AI言語モデルにおける幻覚バイアスのリスク

音声アシスタントからチャットボットまで、人工知能 (AI) はテクノロジーとのやり取りの方法に革命を...