Ученые Сбербанка улучшили футбольную аналитику с помощью ИИ-модели

Команда исследователей Сбербанка из команды AI4Sport разработала ИИ-модель PC-SSAS (Player-Centric State-Space Action Spotting), которая автоматически преобразует видеотрансляцию футбольного матча в данные для спортивной аналитики. Система определяет, какое действие произошло на поле, кто из футболистов его выполнил, в какой момент и в какой части поля это случилось. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.

Команду разработки возглавил руководитель направления по внедрению ИИ в спортивную индустрию Сбербанка Константин Митин.

Модель PC-SSAS может определять передачи, удары, отборы и другие игровые события. Она не просто находит нужный эпизод в видеозаписи, но и связывает его с конкретным футболистом. В результате трансляцию можно преобразовать в детализированную хронологию матча.

Для обработки временной динамики исследователи использовали ИИ-архитектуру Mamba. Специальный процесс обучения помогает модели лучше распознавать редкие игровые события и точнее определять момент, когда они произошли.

Михаил Гилязов, «Скала^р» (группа Rubytech): Доверенные ПАК — это стратегия, а не вынужденная мера импортонезависимость

Полученные данные можно использовать для построения карт передач, ударов, отборов и других пространственных показателей. Решение также помогает анализировать активность отдельных футболистов и развитие атак. Технология может быть полезна разработчикам спортивных ИT-решений, футбольным аналитическим платформам, клубам, лигам, вещателям и поставщикам видеоданных. Она помогает автоматически получать из видео информацию для статистики по отдельным игрокам и создания аналитических продуктов.

Семен Буденный, управляющий директор, начальник управления развития перспективных технологий ИИ Сбербанка: «Сегодня для создания подробных данных о футбольных матчах требуется ручная разметка видеозаписей. Наша модель дает возможность автоматически определить, какой игрок, какое действие, в какой момент и в какой точке поля совершил. На основе этих данных можно строить карты передач и ударов, анализировать действия отдельных футболистов и развитие атак. Сейчас мы сосредоточены на внедрении современных технологий в спортивные школы и молодежные академии. Наша цель — чтобы цифровые инструменты помогали и в тренировках, и в отборе молодых талантов, взращивая новые звезды большого спорта».

• Подобрать оптимальный тариф на IaaS на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket среди десятков поставщиков