Voetbal is misschien wel de meest populaire sport ter wereld. Volgens FIFA.com keken in totaal 3,2 miljard mensen naar het WK voetbal van 2014. Maar wist je dat technologie een cruciale rol speelt om voetbal te maken tot wat het nu is? In feite kan modern voetbal worden beschouwd als een autonome IT-sector op zich vanwege de enorme toepassingen van nieuwe en verouderde technologieën in de sport.
Technologieën die in het WK worden gebruikt, omvatten legacy-technologieën zoals beeldherkenning en patroonanalyse en new-age-benaderingen zoals kunstmatige intelligentie en cloud computing. In feite, voor iedereen die over de nodige vaardigheden beschikt en gepassioneerd is door het spel, kan een technische baan op het gebied van voetbal een droom zijn die uitkomt.
In deze blog bespreken we vijf belangrijke technologieën die bepalen hoe van voetbal wordt genoten zoals we dat nu kennen.
Big data en analyse
Er zijn veel gegevens betrokken op het gebied van sport, met name een wereldwijd toernooi als FIFA. Om bijvoorbeeld volledig voorspellende algoritmen te analyseren en te ontwerpen, hebben we maar liefst 185 gegevensvelden nodig - dat is slechts het absolute minimum voor elke speler.
Niet alle gegevens die vandaag worden gegenereerd en gebruikt voor analyses, zijn gestructureerd. De huidige gegevens bestaan uit ongestructureerde componenten zoals video's, afbeeldingen, posts op sociale media en nog veel meer. Dit heet big data. Het is duidelijk dat eenvoudige analyses kunnen worden bereikt met behulp van tekstuele en numerieke gegevens, maar als het gaat om complexe algoritmen zoals analyse van teamprestaties, voorspellingen van statistieken over de gezondheid van spelers, enz., Zijn eenvoudige wiskunde en traditionele tools zoals Microsoft Excel niet goed genoeg. Bij veel analyses in het moderne voetbal zijn tools zoals Apache Hadoop, Apache Spark en Apache Kafka betrokken vanwege de aard van de gegevens.
Als u een voetbalfan bent, weet u misschien dat Duitsland de FIFA Wereldbeker 2014 heeft gewonnen door de concurrentie te vernietigen. Maar wist u dat dit nationale team zijn inzichten heeft verkregen door een complex big data-analysesysteem te gebruiken? Gedoopt Match Insights, deze tool werd gelanceerd in 2012 en ontwikkeld met de algemene manager van het Duitse nationale team, Oliver Bierhoff, die de leiding had. Dit omvangrijke project kreeg vorm toen een groep van ongeveer 50 studenten aan de Deutsche Sporthochschule Koeln een uitgebreide database begon te creëren met statistieken van alle spelers die aan het komende toernooi deelnamen. En, zoals verwacht, was een substantiële verzameling van deze gegevens video van acht verschillende on-field-camera's die het veld omringen. De pitch wordt volgens de makers van de tools door de database gezien als een raster. In elk scenario krijgt elke speler een unieke identificatie toegewezen. Hierdoor kunnen hun bewegingen en acties digitaal worden gevolgd, waardoor iedereen belangrijke prestatie-indicatoren kan meten, waaronder het aantal aanrakingen, bewegingssnelheden en gemiddelde balbezit-tijd.
Met behulp van deze gegevens ontwierpen de studenten een algoritme dat een definitief model bedacht. Dit model werd de basis voor de onfeilbare strategieën van het Duitse team tegen al hun tegenstanders.
Als u meer wilt weten over gegevensanalyse, dit is een goede plek beginnen.
Business Intelligence (BI) en datavisualisatie
Dit is een technologisch gebied dat in bijna alle sporten duidelijk is, aangezien het in de voorhoede van kijkers draait. Afgeleide tabellen, grafieken, grafieken en heatmaps, datavisualisatie en business intelligence zijn domeinen die de moderne sport bepalen sinds het begin van de 21steeuw. Iedereen kent de staafdiagrammen met de scores van de spelers, de taarten met de teamverdeling en de rangschikkingstabellen. Dit alles is niets anders dan een uitgebreide weergave met behulp van data-intelligentie.
Laten we, om het verschil te begrijpen dat datavisualisatie met zich meebrengt, een eenvoudig voorbeeld nemen van het aantal spelers uit elk land dat op dit moment per team bij FIFA is geregistreerd. Hier zijn de gegevens, eerst in de vorm van een tabel en vervolgens in de vorm van een heatmap van een wereldkaart.
activiteit levenscyclus van android
Slechts twee vragen nu:
- Welke is visueel aantrekkelijker?
- Welke van deze twee roept meer inzichten op?
Het antwoord op beide vragen zijn verreweg de kaarten. Visualisatie van data maakt het niet alleen aantrekkelijk om naar te kijken, maar maakt het ook gemakkelijker om inzichten te krijgen en er inzichten uit te halen. Als het gaat om datavisualisatie in FIFA, worden meestal tools zoals IBM Cognos, Tableau en QlikView gebruikt.
Internet of Things (IoT)
In de vorige twee secties hebben we de analyse en rapportage van gegevens besproken. Laten we nu eens kijken hoe deze gegevens kunnen worden verzameld.
Het grootste deel van de huidige gegevensverzameling wordt gedaan met behulp van traditionele benaderingen zoals het XY-vlak of rasteranalyse op het veld voor de locatie van speler en bal, externe volgapparatuur om beweging en snelheid te detecteren, enz. Maar met slimme wearables en IoT die de wereld stormenderhand veroveren, er is veel onderzoek en ontwikkeling gedaan naar toepassingen van deze technologieën in de sport.
Om dit beter te begrijpen, nemen we het voorbeeld van de Match Insights-tool van het Duitse voetbalteam die we eerder hebben besproken. Alle gegevens die voor het uiteindelijke model zijn verzameld, zijn extern afgeleid. Zoals besproken, moest het team bij het analyseren van de positie en beweging van de speler aan een reeks complexe codes werken. Dit programma analyseerde vervolgens de videofeeds van acht verschillende camera's en kwam met een resultaat. Eerlijk gezegd is dat een behoorlijk hectische en tijdrovende taak.
scope-operator c ++
Dit vereenvoudigen is net zo eenvoudig als het slaan op een slimme tracker op de arm van elke speler. In feite kunnen deze slimme trackers niet alleen worden gebruikt om de locatie van de speler af te leiden, ze kunnen ook worden gebruikt om andere statistieken op te nemen, zoals afgelegde afstand, bewegingssnelheid, hartslag en nog veel meer. Voortbouwend op hetzelfde idee, zijn het volgen van de bal, het volgen van lijnen en andere nieuwe innovaties in het voetbal geïntroduceerd.
Afbeeldingsbron: IBM
IoT is zo'n groot gebied dat IBM een toegewijd team heeft dat werkt aan een uitgebreid project met cognitieve IoT, zoals ze het noemen. Het team heeft verschillende hardware- en softwareoplossingen bedacht die zijn gebaseerd op de beroemde kunstmatige intelligentie van IBM, IBM Watson.
Cloud computing
- Gegevensverzameling - Controleer
- Gegevensanalyse - controleren
- Gegevensrapportage - Controleer
We hebben drie van de belangrijkste datagerelateerde activiteiten behandeld die er zijn, maar er ontbreekt nog een cruciale pijler: gegevensopslag.
Als dit 2003 was, waren er hiervoor maar een paar opties: lokale machines of externe instanties. Maar zoals we al weten, is de hoeveelheid gegevens die tegenwoordig voor een enkele game wordt verzameld, veel te hoog voor één kleine computer. Bovendien zijn het geen eenvoudige gestructureerde gegevens. De beste oplossing om dit soort gegevens in de cloud op te slaan. Cloud is niet alleen een eenvoudig in te stellen systeem, het is ook economisch als het gaat om de opslag van enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens.
Cloud computing maakt opslag van gegevens op afstand mogelijk. Bovendien bieden de meeste van de huidige cloudoplossingen geïntegreerde tools die ook kunnen helpen bij analyse en rapportage. Een ander groot voordeel van het gebruik van een cloudsysteem in plaats van een lokale machine zijn de beveiligings- en privacyproblemen die cloud computing aanpakt. De meeste cloudinstances zijn versleuteld met privésleutels, waardoor het moeilijk is om ze te hacken of er ongerechtvaardigde toegang toe te krijgen. En aangezien de opslag elastisch kan zijn, zal het nooit nodig zijn om oude gegevens te verwijderen om plaats te maken voor nieuwere. Dit zorgt voor een hoge kwaliteit en meer waarde in historische analyses. Ten slotte zijn de gegevens die in de cloud zijn opgeslagen, toegankelijk vanaf elk apparaat en elke locatie. Deze flexibiliteit maakt cloud computing ook een ideale keuze voor opslag van sportgegevens.
Populaire cloudoplossingen die tegenwoordig worden gebruikt, zijn onder meer Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix en Google Cloud Platform.
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML)
Als het gaat om trending-technologieën, zijn er maar heel weinig die kunstmatige intelligentie en machine learning een kans geven om hun geld te verdienen. Met de hoeveelheid gegenereerde data is het niet zo moeilijk om machine-intelligentie te ontwerpen die letterlijk de toekomst kan voorspellen. Een paar jaar geleden was de FIFA-hype rond Paul de octopus die de winnaars van elke wedstrijd kon voorspellen. Natuurlijk, het organische wezen had een slagingspercentage van iets meer dan 85 procent, maar we gaan nu naar een digitale wereld en waarzeggerij maakt daar niet echt deel van uit.
hoe eclipse ide te installeren
Om het verlies van dit buitengewone wezen goed te maken, werkte een groep gegevensanalisten van Google aan een machine learning-systeem dat historische inzichten ontleende aan een generatie aan voetbalwedstrijden en de uitkomst van elke wedstrijd in het WK 2014 voorspelde. Het systeem was in staat om 14 van de 16 wedstrijden waarin het werd gebruikt te voorspellen, waardoor het bijna drie procent efficiënter was dan het eerder gebruikte zeedier. Bovendien, volgens de makers, zijn de twee missers opgetreden vanwege fouten en inconsistenties in de gegevens.
Om eerlijk te zijn, een algoritme voor kunstmatige intelligentie of machine learning voorspelt niet echt een winnaar, het stapelt alleen de gunsten op volgorde, waardoor we een kans krijgen dat elk team de wedstrijd wint.
Met behulp van een eenvoudig maar elegant algoritme voor machine learning kunnen we tot het volgende resultaat komen voor de FIFA World Cup van dit jaar: * Spoiler alert *
Algoritme Bron: Kaggle
P.S: Hoe lager het aantal, hoe beter de kansen voor dat team.
Kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen niet alleen worden gebruikt voor dit soort analyses, ze kunnen ook worden gebruikt voor het verbeteren van de prestaties van spelers, het automatiseren van dagelijkse business intelligence-oplossingen en nog veel meer.
Het WK voetbal 2018 is hier! Hoewel we allemaal van de sport houden, hopen we dat het leren van de technologieën die er achter zitten om de sport te maken tot wat het is, ons helpt het meer te waarderen.
Dit zijn de vijf populaire technologieën in FIFA die de game zoals wij die kennen veranderen. Elk van hen biedt een groot aantal voordelen die de sport beter maken dan voorheen - zowel voor spelers als fans. Wat meer is, als je over de nodige vaardigheden beschikt, kun je zelfs een IT-gerelateerde baan krijgen op het gebied van sport.
We hopen dat je onze berichtgeving over technologieën in FIFA leuk vond, als je nog meer toepassingen van trendingtechnologieën in FIFA of sport in het algemeen kent, laat het ons dan weten door ons te schrijven in de comments hieronder. Abonneer je op onze blog voor meer FIFA- en technologiegerelateerde berichtgeving.