Баскетбол зацікавився штучним інтелектом

У Гарта Кейса є те, що гравці НБА (Національної баскетбольної асоціації Північної Америки) називають «баченням майданчика». У запалі гри він бачить гольові ситуації раніше, ніж вони починають розвиватися. Точно так же він бачить інноваційні можливості, які відкриваються на перетині терабайтних потоків спортивних даних.

Кейс, віце-президент НБА з інформаційних технологій, допоміг розробити нову систему на основі ІІ, автоматично сортують і організуючу величезний потік фотографій з ігор тридцяти команд, кожна з яких проводить 82 матчі в регулярному сезоні, не рахуючи ігор плей-офф.

Система NBA Photo Sorter, яку Кейс продемонстрував на минулій недавно в Сіетлі конференції Microsoft Build , Прийшла на зміну стомлюючої ручному сортуванні, в процесі якої фотографам доводилося розглядати кожне зображення і додавати теги з назвами команд, іменами гравців, знаменитостей і т.д.

Ця система, побудована на основі Cognitive Search - нової платформи Microsoft для роботи з контентом, що використовує засоби ІІ - економить співробітникам НБА сотні годин роботи, підвищуючи точність сортування зображень і відкриваючи нові бізнес-можливості. Однак Кейс каже, що це тільки перший крок, який розкриває лише малу частку неймовірного потенціалу інформаційних технологій. Після конференції Build ми задали Кейса кілька питань про можливості нових технологій.

Скільки часу NBA Photo Sorter економить вашим фотографам?

Припустимо, сьогодні пройшла гра. Фотографи віддають нам всі свої фотографії, після чого інша група співробітників переглядає всі ці фото, щоб визначити, хто на них зображений, і розсортувати все по папках. На це потрібно багато часу.

Розбір фотографій з одного матчу може тривати до чотирьох тижнів. Але тепер ми можемо скоротити ці чотири тижні до одного дня. Коли система буде належним чином навчена, вся робота буде займати кілька годин.

І за всім цим стоїть щось більше. Ми хочемо об'єднати весь наш контент - відео, фотографії, тисячі статей, що публікуються. Кожна гра веде до створення великого обсягу інформації.

Гарт Кейс в готелі W Seattle.

Які ще переваги ця платформа може надати для НБА?

По-справжньому цінною ця технологія буде тоді, коли ми зможемо отримувати з фотографії більше даних - не тільки хто знятий, але і що він робить? Це репортажний знімок або портрет? Чи є на фото логотип? Яке взуття носить гравець? Така інформація робить відображений на фотографії момент ще ціннішим.

Схоже, ця платформа може надати баскетбольній лізі новий спосіб монетизації цифрового контента.

Ми до цього прагнемо. Я знаю, що на цю інформацію буде попит.

Що ще ви бачите в даних, отриманих під час гри, і що ще служби Cognitive Services можуть робити з цією інформацією?

Ми отримуємо величезну кількість контенту, але фокусуємося тільки на те, що нам потрібно використовувати. Ми не звертаємо уваги на всі інші деталі, нам потрібно тільки те, що може мати реальну цінність. Саме в цьому я бачу користь ІІ і великих даних: зібрати всю доступну інформацію, зрозуміти, що вона собою являє, і визначити її цінність.

Що стосується фотографій, люди, найчастіше просто за звичкою, звертають увагу тільки на те, хто зображений на фотографії. Але, можливо, нам вдасться знайти закономірності в фотографіях. Бути може, є навіть закономірності, пов'язані не тільки з фотографіями, але і з даними, які мають відношення до цих фотографій. Якщо картинка красномовніше тисячі слів, уявіть, яку цінність має її глибоке розуміння.

Ви можете навести приклад цінних даних, які коли-небудь знайде ІІ, роками обробляє фото, відео та інші дані про ігри?

Ми дивимося на наших гравців на майданчику і бачимо, скільки разів вони пробігають з одного кінця в інший. Ми зберігаємо багато подібної інформації, але вона не надходить у єдину систему, що дозволяє скласти загальну картину. Наприклад, один гравець пробіг від одного краю майданчика до іншого мільйон разів. А коли побіг в мільйон перший раз, порвав ахіллове сухожилля.

Можливо, обробка всіх цих даних дозволить нам побачити, що є ще сто гравців, які роблять те ж саме і піддаються того ж ризику. Якщо ми зможемо знайти закономірність, ми скорегуємо дії, щоб підвищити безпеку під час гри, зберегти здоров'я гравців і продовжити їх кар'єру.

Це і є міць технологій. Це те, що мене надихає. Сподіваюся, аналіз великих обсягів інформації дозволить нам знаходити закономірності і вносити зміни, які допомагають поліпшити гру.

Верхнє зображення: Гарт Кейс в W Seattle. Фото: Ден Делонг