Bola sepak boleh dikatakan sukan paling popular di dunia. Menurut FIFA.com, sejumlah 3.2 bilion orang menantikan untuk menyaksikan Piala Dunia bola sepak 2014. Tetapi, tahukah anda bahawa teknologi memainkan peranan penting dalam membuat bola sepak seperti sekarang? Sebenarnya, bola sepak moden boleh dianggap sebagai sektor IT autonomi sendiri kerana banyaknya teknologi baru dan warisan dalam sukan ini.
Teknologi yang digunakan dalam piala dunia merangkumi teknologi lama seperti pengenalan gambar dan analisis corak dan pendekatan zaman baru seperti kecerdasan buatan dan pengkomputeran awan. Sebenarnya, bagi sesiapa yang mempunyai kemahiran yang diperlukan dan meminati permainan, pekerjaan berteknologi di bidang bola sepak boleh menjadi impian yang menjadi kenyataan.
Di blog ini, kita akan membincangkan lima teknologi utama yang menentukan cara bola sepak dinikmati seperti yang kita ketahui.
Data dan Analisis Besar
Terdapat banyak data yang terlibat dalam bidang sukan, terutamanya kejohanan global seperti FIFA. Sebagai contoh, untuk menganalisis dan merancang algoritma ramalan secara komprehensif, kami memerlukan 185 bidang data yang baik - hanya minimum untuk setiap pemain.
Tidak semua data yang dihasilkan dan digunakan untuk analisis hari ini tersusun. Data hari ini merangkumi komponen tidak berstruktur seperti video, gambar, siaran media sosial, dan banyak lagi. Ini dipanggil data besar. Ternyata, analisis mudah dapat dicapai dengan menggunakan data teks dan angka, tetapi apabila berkaitan dengan algoritma yang kompleks seperti analisis prestasi pasukan, ramalan statistik kesihatan pemain dan lain-lain, matematik sederhana dan alat tradisional seperti Microsoft Excel tidak cukup baik. Banyak analitik dalam bola sepak moden melibatkan alat seperti Apache Hadoop, Apache Spark dan, Apache Kafka kerana sifat data.
Sekiranya anda peminat bola sepak, anda mungkin tahu bahawa Jerman memenangi Piala Dunia FIFA 2014 dengan merosakkan persaingannya. Tetapi, tahukah anda bahawa pasukan kebangsaan ini memperoleh pandangannya dengan menggunakan sistem analisis data besar yang kompleks? Christened Match Insights, alat ini dilancarkan pada tahun 2012 dan dikembangkan dengan pengurus besar pasukan kebangsaan Jerman, Oliver Bierhoff, yang memimpin tugas tersebut. Projek yang luas ini mula terbentuk ketika sekumpulan kira-kira 50 pelajar di Deutsche Sporthochschule Koeln, mula membuat pangkalan data yang komprehensif dengan statistik semua pemain yang mengambil bahagian dalam kejohanan yang akan datang. Dan, seperti yang dijangkakan, pengumpulan data yang besar ini adalah video dari lapan kamera di lapangan yang berbeza yang mengelilingi lapangan. Pitch, menurut pencipta alat, dilihat sebagai grid oleh pangkalan data. Dalam setiap senario, setiap pemain diberi pengecam unik. Ini membolehkan pergerakan dan tindakan mereka dilacak secara digital yang seterusnya membolehkan sesiapa sahaja untuk mengukur petunjuk prestasi utama, termasuk jumlah sentuhan, kelajuan pergerakan, dan rata-rata waktu pemilikan.
Dengan menggunakan data ini, pelajar merancang algoritma yang merancang model akhir. Model ini menjadi asas kepada strategi bodoh pasukan Jerman terhadap semua lawan mereka.
Sekiranya anda berminat untuk mempelajari lebih banyak fakta mengenai analisis data, ini adalah tempat yang baik untuk mula.
Kepintaran Perniagaan (BI) dan Visualisasi Data
Ini adalah salah satu bidang teknologi yang jelas di hampir semua sukan kerana ia berada di barisan hadapan penonton. Jadual, carta, grafik, dan peta panas yang diturunkan, visualisasi data dan kecerdasan perniagaan adalah bidang yang telah menentukan sukan moden sejak awal 21stabad. Semua orang sudah biasa dengan carta palang dengan skor pemain, pai menunjukkan taburan pasukan, dan jadual kedudukan. Semua ini tidak lain hanyalah penggambaran komprehensif menggunakan kecerdasan data.
Untuk memahami perbezaan visualisasi data yang ada, mari kita ambil contoh mudah mengenai jumlah pemain dari setiap negara yang mendaftar setiap pasukan di FIFA sekarang. Inilah datanya, pertama dalam bentuk jadual dan kemudian dalam bentuk peta panas dunia.
java untuk contoh program gelung
Hanya dua soalan sekarang:
- Mana yang lebih menyenangkan secara visual?
- Manakah antara dua ini yang menimbulkan lebih banyak pandangan?
Sejauh ini, jawapan bagi kedua-dua soalan tersebut adalah peta. Visualisasi data tidak hanya membuatnya menarik untuk dilihat, tetapi juga membuatnya lebih mudah untuk memahami dan memperoleh pandangan dari. Untuk visualisasi data dalam FIFA, alat seperti IBM Cognos, Tableau, dan QlikView kebanyakan digunakan.
Internet Perkara (IoT)
Dalam dua bahagian sebelumnya, kami membincangkan analisis dan pelaporan data. Mari kita lihat bagaimana data ini dapat dikumpulkan.
Sebilangan besar pengumpulan data semasa dilakukan dengan menggunakan pendekatan tradisional seperti satah XY atau analisis grid di lapangan untuk lokasi pemain dan bola, alat penjejak luaran untuk mengesan pergerakan dan kelajuan dll. Tetapi, dengan alat pakai pintar dan IoT yang membawa dunia dengan ribut, telah banyak penelitian dan pengembangan mengenai aplikasi teknologi ini dalam sukan.
Untuk memahami perkara ini dengan lebih baik, mari kita ambil contoh alat Match Insights pasukan bola sepak Jerman yang telah kita bincangkan sebelumnya. Semua data yang dikumpulkan untuk model akhir diperoleh secara luaran. Sebenarnya, seperti yang dibincangkan, menganalisis kedudukan dan pergerakan pemain memerlukan pasukan untuk mengerjakan satu set kod kompleks. Program ini kemudian menganalisis suapan video dari lapan kamera yang berbeza dan kemudian menghasilkan hasilnya. Secara jujur, itu adalah tugas yang sibuk dan memakan masa.
Menyederhanakan ini semudah menampar pelacak pintar di lengan setiap pemain. Sebenarnya, pelacak pintar ini bukan sahaja dapat digunakan untuk mendapatkan lokasi pemain, tetapi juga boleh digunakan untuk merakam statistik lain seperti jarak perjalanan, kelajuan pergerakan, degupan jantung, dan banyak lagi. Berdasarkan idea yang sama, pengesanan bola, penjejakan garis, dan inovasi baru dalam bola sepak telah diperkenalkan.
Sumber Imej: IBM
IoT adalah bidang yang begitu luas sehingga IBM mempunyai pasukan yang berdedikasi yang mengerjakan projek yang luas menggunakan IoT kognitif, seperti yang mereka sebut. Pasukan ini telah merancang beberapa penyelesaian perkakasan dan perisian yang dibina berdasarkan kecerdasan buatan IBM yang terkenal, IBM Watson.
Pengkomputeran Awan
- Pengumpulan Data - Semak
- Analisis Data - Periksa
- Pelaporan Data - Periksa
Kami telah merangkumi tiga aktiviti utama berkaitan data, tetapi masih ada tiang penting lain - Penyimpanan Data.
Sekiranya ini adalah tahun 2003, hanya ada beberapa pilihan untuk ini - mesin tempatan atau contoh jarak jauh. Tetapi seperti yang telah kita ketahui, kuantiti data yang dikumpulkan untuk mana-mana permainan hari ini terlalu tinggi untuk dikendalikan oleh satu komputer kecil. Selain itu, ini bukan data berstruktur sederhana. Penyelesaian terbaik untuk menyimpan data seperti ini di cloud. Bukan hanya cloud, sistem yang mudah disiapkan, tetapi juga ekonomik untuk penyimpanan banyak data tidak berstruktur.
Pengkomputeran awan membolehkan penyimpanan data jauh. Selain itu, kebanyakan penyelesaian awan hari ini menyediakan alat bersepadu yang dapat membantu dalam analisis dan pelaporan. Kelebihan besar lain menggunakan sistem cloud dan bukannya mesin tempatan adalah masalah keselamatan dan privasi yang ditangani oleh pengkomputeran awan. Sebilangan besar kejadian awan dienkripsi dengan kunci peribadi sehingga sukar untuk menggodam atau mendapatkan akses yang tidak dibenarkan kepadanya. Oleh kerana penyimpanannya boleh elastik, tidak perlu ada keperluan untuk menghapus data lama untuk memberi ruang kepada yang lebih baru. Ini akan memastikan kualiti tinggi dan nilai yang lebih besar dalam analisis sejarah. Akhirnya, data yang disimpan di awan dapat diakses dari mana-mana peranti dan lokasi mana pun. Fleksibiliti ini juga menjadikan pengkomputeran awan sebagai pilihan ideal untuk penyimpanan data sukan.
Penyelesaian awan popular yang digunakan hari ini termasuk Perkhidmatan Web Amazon, Microsoft Azure, IBM Bluemix dan Google Cloud Platform.
Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML)
Ketika datang ke teknologi tren, sangat sedikit yang dapat memberikan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendapatkan wang mereka. Dengan jumlah data yang dihasilkan, tidak sukar untuk merancang kecerdasan mesin yang secara harfiah dapat meramalkan masa depan. Beberapa tahun yang lalu, gembar-gembur FIFA ada di sekitar Paulus sotong yang dapat meramalkan pemenang setiap perlawanan. Tentu, makhluk organik mempunyai kadar kejayaan melebihi 85 peratus, tetapi kita bergerak ke dunia digital sekarang dan ramalan sebenarnya bukan sebahagian daripadanya.
Untuk menebus kehilangan makhluk luar biasa ini, sekumpulan penganalisis data Google mengusahakan sistem pembelajaran mesin yang memperoleh gambaran sejarah dari permainan bola sepak generasi dan meramalkan hasil setiap perlawanan di Piala Dunia FIFA 2014. Sistem ini berjaya meramalkan 14 dari 16 perlawanan yang digunakan, menjadikannya hampir tiga peratus lebih efisien daripada makhluk laut yang sebelumnya digunakan. Lebih-lebih lagi, menurut penciptanya, kedua-dua kesalahan berlaku kerana kesilapan dan ketidakkonsistenan dalam data.
Sejujurnya, kecerdasan buatan atau algoritma pembelajaran mesin tidak benar-benar meramalkan pemenang, ia hanya memberikan nikmat secara berurutan, memberi kita kemungkinan setiap pasukan memenangi pertandingan.
Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang ringkas namun elegan, kami dapat memperoleh hasil berikut untuk Piala Dunia FIFA tahun ini: * Makluman Spoiler *
Sumber Algoritma: Kaggle
P.S: Semakin rendah bilangannya, semakin baik peluang untuk pasukan itu.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin bukan sahaja dapat digunakan untuk analisis semacam ini, tetapi juga dapat digunakan untuk meningkatkan prestasi pemain, mengotomatisasi penyelesaian kecerdasan perniagaan yang digerakkan setiap hari dan banyak lagi.
Piala dunia bola sepak 2018 ada di sini! Sebagaimana kita semua menyukai sukan ini, kita berharap bahawa mempelajari teknologi yang ada di sebalik menjadikan sukan ini dapat membantu kita lebih menghargainya.
Inilah lima teknologi popular di FIFA yang mengubah permainan seperti yang kita ketahui. Masing-masing dari mereka menawarkan bahagian yang cukup baik menjadikan sukan ini lebih baik daripada sebelumnya - untuk pemain dan peminat. Lebih-lebih lagi jika anda mempunyai kemahiran yang diperlukan, anda juga boleh mendapatkan pekerjaan yang berkaitan dengan IT dalam bidang sukan.
Kami harap anda menyukai liputan teknologi kami di FIFA, jika anda mengetahui lebih banyak aplikasi teknologi tren di FIFA atau sukan, secara umum, beri tahu kami dengan menulis kepada kami di bahagian komen di bawah. Pastikan untuk melanggan blog kami untuk lebih banyak liputan berkaitan FIFA dan teknologi.