스포츠의 AI – 인공 지능은 스포츠 산업을 어떻게 재정의합니까? 실제 사례
게시 됨: 2022-06-10기술이 풍부한 미래를 향해 나아가면서 우리는 스포츠 세계가 비약적으로 진화하고 있음을 봅니다. 통계 데이터는 항상 스포츠 산업에서 중심적인 역할을 했지만 한 기술은 청중 참여와 전략적 게임의 수준을 크게 높였습니다. 우리는 스포츠의 인공 지능에 대해 이야기하고 있습니다.
지난 20년 동안 인공 지능은 우리가 스포츠를 소비하고 분석하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. AI는 실시간 통계를 통해 운동선수, 방송인, 광고주, 그리고 마침내 시청자를 위해 세상을 더 스마트하게 만들고 있습니다. 스포츠 예측 및 개선된 의사 결정에서 AI의 역할은 말할 것도 없고 무엇보다도 현대 기술의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다.
스포츠 에 AI를 적용 하는 것은 많은 전문가가 이야기하지 않지만 일반적인 광경이 되었습니다. 그러나 우리는 기업과 기업에 통합될 때 AI의 잠재력을 제한하지 않습니다 . 이 기술이 지상에 가져다주는 긍정적인 영향과 정확성을 고려할 때 스포츠의 AI가 미래에 엄청나게 번성할 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.
그것에 대해 논의 할 수없는 것에 대해 논의합시다. 이 기사에서는 AI가 스포츠 산업에 가져올 변화, 스포츠에서 컴퓨팅 지능의 사용 및 적용, 스포츠 비즈니스에서 AI 기술의 미래에 대해 설명합니다. 그래서 앉아; 흥미진진한 여행이 될 것입니다.
다음은 콘텐츠에 대한 로드맵입니다.
- 스포츠 및 게임의 통계적 AI 사실
- 스포츠 인공지능 프레임워크 도입
- 스포츠 비즈니스에서 AI의 응용/사용 사례
- 스포츠 AI 산업의 미래
- Appinventiv는 AI 개발 서비스로 귀사의 비즈니스를 어떻게 도울 수 있습니까?
의 시작하자:
스포츠 및 게임 분야의 AI 통계
- 최근 연구에 따르면 전 세계 인공 지능 스포츠 시장은 2021년 18억 달러 규모 였습니다. 2030년에는 199억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
- 이는 2022년에서 2030년까지의 예측 기간 동안 총 복합 연간 성장률(CAGR)을 30.4%로 만들 것입니다.
- 시장 성장에 영향을 미치는 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.
- 플레이어 모니터링 및 추적에 대한 수요 증가
- 실시간 데이터 분석에 대한 수요 증가
- 예측 및 스포츠 예측을 위한 AI에 대한 수요 증가
- 팬 및 스포츠 애호가와 상호 작용할 수 있는 가상 비서 및 챗봇에 대한 수요.
또 다른 연구에서는 HomeCourt, ESPN, AI SmartCoach 등과 같은 모바일 애플리케이션이 선수의 기술을 평가하는 데 사용되어 개선할 수 있는 좋은 매체를 제공한다고 제안합니다.
위의 데이터는 AI가 스포츠 산업에 데이터와 정보가 풍부하도록 영향을 미치는 방식을 증명합니다. 인기 있는 스포츠뿐만 아니라 특정 스포츠 기업은 비즈니스를 추진하기 위해 AI와 머신 러닝에 전적으로 의존합니다. 당신이 그들 중 하나라면 사용 사례로 넘어가기 전에 AI의 행방을 알고 싶을 것입니다. 스포츠용 AI에 대해 간단히 살펴보겠습니다.
스포츠 인공지능 프레임워크 도입
인공 지능은 우리가 "스마트" 기술이라고 부르는 다양한 기술을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. AI의 전체 개념이 처음이라면 비즈니스 가이드에서 인공 지능을 확인하십시오.
AI는 수동 지원 없이 정보를 수집하고 이에 대응합니다. 이 기술은 대량의 데이터를 가져와 더 나은 경험과 학습을 위해 분석할 수 있습니다. 가장 복잡한 수준에서 우리는 드론과 자율주행 자동차에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 일상적인 스포츠 생활에서는 화면 모니터, 모바일 앱의 AI 기반 챗봇 등으로 요약됩니다 .
스포츠에서 AI 및 통계 모델링의 채택은 최근 전문 스포츠 분석의 발전으로 더욱 두드러졌습니다. 이는 컴퓨터 처리 능력과 결합된 기계 학습 알고리즘의 적용 가능성으로 인해 스포츠 관중이 새로운 전략과 응용 프로그램에 열광하게 되었기 때문일 수 있습니다.
스포츠에서 AI의 주요 목표는 경기장 안팎에서 경쟁을 더욱 치열하게 만드는 것입니다. AI와 머신 러닝이 스포츠 세계에서 확고한 발자취를 남긴 특정 영역이 있습니다. AI가 가장 많이 사용하는 것이 무엇인지 봅시다.
- 재능 식별 및 획득 – 여기에는 생체 역학, 선수 성과 측정, 선수 모집 등이 포함됩니다.
- 팬 및 비즈니스 관리 – 여기에는 이벤트 참석, 센서 및 웨어러블 디자인에 대한 모델링 수요, 티켓 가격 최적화(가변 및 동적), 가상 및 증강 현실 스포츠 시계, 플레이어의 경제적 가치 측정 등이 포함됩니다.
- 게임 분석 – 여기에는 심판 지원, 경기 이벤트, 경기 결과, 볼/선수 추적, 스포츠 베팅 등 이 포함됩니다.
- 훈련 및 코칭 – 여기에는 전술적 계획, 선수 부상 모델링, 팀 구성 평가 등이 포함됩니다.
AI 분야, 특히 기계 학습은 위에서 언급한 모든 스포츠 과제에 유익한 것으로 입증되었습니다. 이에 대해 자세히 이야기하기 위해 다음은 스포츠 산업에서 인공 지능의 다양한 응용 프로그램 및 사용 사례입니다.
스포츠 비즈니스에서 AI의 응용 및 사용 사례
스포츠 비즈니스는 모든 AI 전략을 채택하고 데이터 기반 목표를 수행하여 의사 결정을 개선할 준비가 된 시점에 있습니다. 실제로 2015년부터 2018년까지 NBA는 25,000개 이상의 게임을 검토했으며 2,000개 이상의 누락되거나 잘못된 동작을 발견했습니다. 이는 각 가까운 게임의 결승전에서 1.49%의 잘못된 결정에 해당합니다.
이 결정 요인은 이제 공무원들이 확률과 시각적 데이터로 모든 근접 경기를 볼 수 있는 AI 종속 기술에 의해 구출되었습니다. 뿐만 아니라 AI 기반 기술은 수천 가지 다른 시나리오에서 스포츠 산업에 기여합니다.
다음은 실제 사용 예와 함께 스포츠에서 중요한 AI 응용 프로그램 중 몇 가지입니다.
1. 플레이어 성능
예측 분석 덕분 에 스포츠의 AI는 성과와 건강을 향상시키는 데 사용됩니다. 웨어러블 기술 의 도움으로 운동 선수는 긴장과 눈물 수준에 대한 정보를 수집하고 심각한 부상을 예방할 수 있습니다. 이것은 또한 팀이 강력한 전술과 전략을 수립하고 강점을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
AI 덕분에 선수 성과 분석이 훨씬 더 정교해졌습니다. 코치도 시각 자료와 데이터를 사용하여 통찰력을 얻어 선수의 강점과 약점을 파악하고 게임 전략을 변경할 수 있습니다.
축구에서 테니스에 이르기까지 이것은 모든 스포츠에 해당됩니다. 강력한 AI 기술인 Computer Vision은 비디오 시퀀스를 사용하여 사람의 움직임을 감지하고 추적하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 세 가지 결과가 나타납니다.
- 모션 추적 및 감지
- 색상 추적 및
- 색상 및 템플릿 조합 추적
스포츠에서 AI의 인기 있는 실제 사용 예 중 하나는 사람의 포즈 추정을 사용하여 수중 필터 아래에서 수영자의 성능을 결정하는 것입니다. 이 방법은 수영하는 사람의 몸에 수동으로 주석을 달아 고대의 정량적 평가 방법을 이어받습니다.
2. 맞춤형 트레이닝 및 다이어트 계획
AI는 스포츠에서 승리하는 궤도에 있습니다. 이것은 AI가 개인 훈련을 한 단계 더 발전시킨 방법으로 결론지었습니다. AI 다이어트 계획은 머신 러닝을 사용하여 플레이어의 필요와 일정에 따라 다양한 식사 계획을 사용자 지정합니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다.
시장에 넘쳐나는 AI 기반 피트니스 앱 을 잊지 마세요 . 이러한 도구와 기술은 이제 실시간으로 사람의 포즈를 감지하는 알고리즘을 훈련할 수 있습니다.
한 가지 인기 있는 예는 온라인 요가 및 필라테스를 위해 키포인트 골격 모델을 사용하여 인간의 관절을 식별하는 여성용 피트니스 앱 개발 입니다.
3. 스카우트 및 모집
스포츠 팀은 트릭의 스카우트 및 모집 상자에 인공 지능을 추가하여 경쟁을 더욱 경직되고 치열하게 만들고 있습니다. 선수의 움직임에서 몸의 방향에 이르기까지 필드에서 일어나는 모든 일은 올바른 결정을 내리기 위해 추적됩니다.
또한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 집계하고 다양한 게임 범주에서 플레이어의 기술과 전반적인 잠재력을 평가합니다.
이러한 방식으로 채용 선택이 개선될 뿐만 아니라 국가는 불가능을 달성하기 위해 강력하고 건강한 팀을 확보합니다.
4. 발권
종종 시나리오에서 관중들은 큰 스포츠 이벤트에서 경기 시간에 맞춰 경기장에 입장하기 위해 고군분투합니다. AI가 개입했을 때까지 군중 문제를 해결할 수 있는 것은 아무것도 없었습니다.
최근 Columbus Crew는 AI 기반 얼굴 인식 기술을 채택하여 팬들이 티켓을 확인하지 않고도 경기장에 입장할 수 있도록 했습니다. 이것은 병목 현상을 방지하고 경기장 입구를 더 효율적으로 만들었습니다.
이 외에도 예측 및 인지 분석 을 사용하여 시간 일정과 함께 경기장에 어떤 관중이 있을 것인지 예측합니다. 이것은 공무원들이 많은 노력 없이 수요를 따라갈 수 있도록 도와줍니다. 또한 상품 및 음식 준비가 제 시간에 이루어집니다.
5. 스포츠 예측
공무원들이 수년간 결과를 예측하고 돈을 벌기 위해 많은 양의 데이터를 이용하려 한다는 사실은 숨겨져 있지 않습니다. 그러나 경기의 전반전이나 에이스 및 득점의 수를 조사하는 것은 확률 경험을 사용하는 경우 의사 예측입니다.
스포츠의 AI도 정확한 결과를 예측할 수는 없지만 인간의 예측보다 알고리즘으로 훨씬 더 가까워질 수 있다.
이제 스포츠 카테고리의 40% 이상이 다음 요소를 기반으로 AI를 사용하여 경기 결과를 예측할 수 있습니다.
- 팀의 구성
- 득점한 골 수
- 득점 기회를 위한 키 패스
- 팀의 구성
- 팀원 간의 패스 횟수 등
AI 분석 도구는 위의 데이터를 사용하여 가능한 가장 근접한 일치 예측 점수를 분석할 수 있습니다.
6. 자동화된 스포츠 저널리즘
스포츠 저널리즘은 모든 하이라이트를 다루어야 하는 큰 사업입니다. 이러한 세부 정보와 업데이트는 특히 토너먼트 및 마이너 리그의 데이터 및 통계와 관련하여 엄격하게 듣습니다. AI는 스포츠 저널리즘을 단순화하고 조금 더 쉽게 만들었습니다.
예를 들어 AI 기반 플랫폼은 자연어를 사용하여 데이터를 내러티브로 하드 스코어링할 수 있습니다. 플랫폼은 컴퓨터 비전과 지능적으로 동기화하고 저널 점수 청문을 수행하는 자동화된 통찰력을 기반으로 합니다.
이것은 심판이 필드에 서 있지 않아도 기술이 지역 경기를 커버할 수 있는 AI 스포츠에 대한 매혹적인 해석입니다.
7. 광고
이것은 스포츠에서 AI의 짧고 과소 평가된 이점입니다. 인공 지능을 사용하여 기회를 식별하고 인구 통계를 기반으로 보다 관련성 높은 광고를 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 브랜드는 AI가 식별한 게임의 주요 하이라이트를 기반으로 더 나은 광고를 얻을 수 있습니다.
케이크의 체리는 경기 중 플레이어의 행동과 청중의 감정을 모니터링하는 AI 및 머신 러닝의 자동화된 학습 알고리즘입니다.
스포츠의 인공 지능이 어떻게 가장 효율적인 방법으로 게임을 보고 플레이하는 개념을 재정립했는지 놀랍지 않습니까? 스포츠 사업에서 AI의 미래를 묻는다면 밝고 찬란하다. AI는 어디에나 있고 이제 드론과 대형 스포츠 모니터에서 후퇴할 수 없으므로 AI 스포츠 산업에 투자하는 것이 좋습니다.
스포츠 산업에서 AI의 미래: 무엇을 기대해야 할까요?
AI는 이미 경쟁력을 크게 높였습니다. AI는 효과적인 센서와 알고리즘을 통해 게임 전략가, 스포츠 회사, 광고주, 프랜차이즈 소유자 및 관중을 위해 모두 손에 있습니다. 이러한 광범위한 구현으로 기업은 건강 및 스포츠 피트니스 애플리케이션 개발, AI 개발 서비스 및 유사한 기술 스포츠 기회에 투자할 가능성이 높습니다.
따라서 스포츠 파티에서 AI에 너무 늦지 않았는지 확인하십시오.
Appinventiv는 AI 개발 서비스에 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?
Appinventiv는 비즈니스가 문제를 해결하고 작업을 자동화하며 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 지능형 솔루션을 설계하는 AI 및 ML 개발 회사입니다. 데이터 캡처 및 처리, 다중 플랫폼 통합, 기계 학습 솔루션 및 분석과 같은 광범위한 서비스를 제공하는 지능형 AI 기반 솔루션으로 비즈니스 기회를 활용하십시오. AI/ML 전문가 와 상의하여 최고의 산업용 AI 솔루션을 알아보십시오.