I ricercatori hanno compiuto un progresso chiave nello sviluppo della tecnologia per analizzare automaticamente i video delle partite di hockey utilizzando l'intelligenza artificiale.

Gli ingegneri dell'Università di Waterloo hanno combinato due tecniche di intelligenza artificiale di deep learning esistenti per identificare i giocatori in base al numero di maglioni con una precisione del 90%.

"Questo è significativo perché l'unico indizio importante che devi identificare un particolare giocatore in un video di hockey è il numero di maglia, " ha detto Kanav Vats, un dottorato di ricerca studente in ingegneria della progettazione dei sistemi che ha guidato il progetto. "I giocatori di una squadra sembrano molto simili a causa dei loro caschi e divise".

L'identificazione del giocatore è un aspetto di una sfida complicata in quanto i membri del Vision and Image Processing (VIP) Lab di Waterloo lavorano con il partner industriale Stathletes Inc. sul software di intelligenza artificiale per analizzare le prestazioni dei giocatori e produrre altri approfondimenti basati sui dati.

I ricercatori hanno costruito un set di dati di oltre 54, 000 immagini dalle partite della National Hockey League, il più grande set di dati del suo genere, e lo ha utilizzato per addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale a riconoscere i numeri dei maglioni in nuove immagini.

La precisione è stata potenziata rappresentando il numero 12, ad esempio, sia come numero a due cifre che come due cifre singole, 1 e 2, mettere insieme, un approccio noto nel campo dell'IA come apprendimento multi-task.

"Utilizzare rappresentazioni diverse per insegnare la stessa cosa può migliorare le prestazioni, " Ha detto Vats. "Abbiamo combinato una rappresentazione olistica e una rappresentazione digitale con ottimi risultati".

Il team di ricerca sta anche sviluppando l'intelligenza artificiale per tenere traccia dei giocatori in video, localizzali sul ghiaccio e riconosci cosa stanno facendo, come tirare un tiro o controllare un giocatore avversario, per l'integrazione in un unico sistema.

L'analisi dettagliata ha fatto passi da gigante nell'hockey e in altri sport negli ultimi anni, ma gran parte del lavoro è ancora svolto da persone che guardano i video trasmessi e prendono appunti.

"Come puoi immaginare, una persona che annota manualmente il video di una partita di hockey completa di tre periodi richiederebbe ore, " Ha detto Vats. "I sistemi di apprendimento automatico possono produrre dati dai video in pochi minuti".

Anche se finora si sono concentrati sull'hockey, i ricercatori si aspettano che la loro tecnologia possa essere trasferita con modifiche ad altri sport di squadra, come il calcio.

Vats ha collaborato al lavoro di identificazione del giocatore con i suoi supervisori di dottorato, I professori di ingegneria di Waterloo David Clausi e John Zelek, e il borsista postdottorato Mehrnaz Fani.

È in programma di presentare un documento, Apprendimento multi-task per il riconoscimento del numero di maglia nell'Hockey su ghiaccio, al 4 ^ns Workshop internazionale ACM sull'analisi multimediale nello sport questo mese.