Fodbold er uden tvivl den mest populære sport i verden. Ifølge FIFA.com var i alt 3,2 milliarder mennesker indstillet til at se verdensmesterskabet i fodbold i 2014. Men vidste du, at teknologi spiller en afgørende rolle i at gøre fodbold til det, det er i dag? Faktisk kan moderne fodbold betragtes som en selvstændig IT-sektor på grund af de store anvendelser af nye og ældre teknologier i sporten.
Teknologier, der bruges i verdensmesterskabet, inkluderer ældre teknologier som billedgenkendelse og mønsteranalyse og new age-tilgange som kunstig intelligens og cloud computing. Faktisk, for enhver, der har de nødvendige færdigheder og brænder for spillet, kan et teknisk job inden for fodbold være en drøm, der går i opfyldelse.
I denne blog vil vi diskutere fem vigtige teknologier, der definerer den måde, fodbold nydes på, som vi kender det.
forskelle mellem hashmap og hashtable
Big Data og Analytics
Der er mange data involveret inden for sport, især en global turnering som FIFA. For eksempel for at kunne analysere og designe forudsigelige algoritmer omfattende kræver vi godt 185 datafelter - det er bare det absolutte minimum for hver spiller.
Ikke alle de data, der genereres og bruges til analyser i dag, er strukturerede. Data i dag omfatter ustrukturerede komponenter som videoer, billeder, indlæg på sociale medier og meget mere. Dette kaldes big data. Det er åbenbart, at der kan opnås enkle analyser ved hjælp af tekst- og numeriske data, men når det kommer til komplekse algoritmer som holdpræstationsanalyser, forudsigelser af spillerens sundhedsstatistik osv., Er simpel matematik og traditionelle værktøjer som Microsoft Excel ikke gode nok. En masse analyser i moderne fodbold involverer værktøjer som Apache Hadoop, Apache Spark og Apache Kafka på grund af dataens art.
Hvis du er fodboldfan, ved du måske, at Tyskland vandt FIFA World Cup 2014 ved at ødelægge sin konkurrence. Men vidste du, at dette landshold hentede sin indsigt ved hjælp af et komplekst big data-analysesystem? Christened Match Insights blev dette værktøj lanceret i 2012 og udviklet med den tyske landsholds general manager, Oliver Bierhoff, der leder anklagen. Dette omfattende projekt begyndte at tage form, da en gruppe på omkring 50 studerende ved Deutsche Sporthochschule Koeln begyndte at oprette en omfattende database med statistik over alle de spillere, der deltager i den kommende turnering. Og som forventet var en betydelig samling af disse data video fra otte forskellige on-field kameraer, der omgiver tonehøjden. Ifølge skaberne af værktøjerne ses tonehøjden som et gitter af databasen. I hvert scenarie tildeles hver spiller en unik identifikator. Dette gør det muligt at spore deres bevægelser og handlinger digitalt, hvilket igen giver enhver mulighed for at måle nøglepræstationsindikatorer, herunder antal berøringer, bevægelseshastigheder og gennemsnitlig besiddelsestid.
Ved hjælp af disse data designede de studerende en algoritme, der udtænkte en endelig model. Denne model blev grundlaget for det tyske holds idiotsikre strategier mod alle deres modstandere.
Hvis du er interesseret i at lære flere fakta om dataanalyse, dette er et godt sted at begynde.
Business Intelligence (BI) og datavisualisering
Dette er et teknologifelt, der er indlysende i næsten alle sportsgrene, da det kører i spidsen for seerskab. Afledte tabeller, diagrammer, grafer og varmekort, datavisualisering og business intelligence er felter, der har defineret moderne sport siden begyndelsen af 21St.århundrede. Alle er bekendt med søjlediagrammerne med spillerresultater, tærterne, der viser holdfordeling og rangtabellerne. Alt dette er intet andet end en omfattende skildring ved hjælp af dataintelligens.
For at forstå forskellen viser datavisualisering sig til bordet, lad os tage et simpelt eksempel på antallet af spillere fra hvert land, der er registreret pr. Hold på FIFA lige nu. Her er dataene, først i form af en tabel og derefter i form af et varmekort over verdenskortet.
Bare to spørgsmål nu:
- Hvilken er mere visuelt tiltalende?
- Hvilken af disse to fremkalder mere indsigt?
Langt svaret på begge spørgsmål er kortene. Visualisering af data gør det ikke kun tiltalende at se på, men det gør det også lettere at forstå og udlede indsigt fra. Når det kommer til datavisualisering i FIFA, bruges værktøjer som IBM Cognos, Tableau og QlikView mest.
Internet of Things (IoT)
I de foregående to afsnit diskuterede vi analyse og rapportering af data. Lad os nu se på, hvordan disse data kan indsamles.
Det meste af den aktuelle dataindsamling udføres ved hjælp af traditionelle tilgange som XY-plan eller gitteranalyse på banen for spiller- og boldplacering, eksterne sporingsenheder til at registrere bevægelse og hastighed osv. Men med smarte bærbare enheder og IoT, der tager verden med storm, der har været meget forskning og udvikling vedrørende anvendelser af disse teknologier inden for sport.
For at forstå dette bedre, lad os tage eksemplet med det tyske fodboldholds Match Insights-værktøj, som vi diskuterede tidligere. Alle data indsamlet til den endelige model blev afledt eksternt. Faktisk krævede teamet, som diskuteret, at analysere spillerposition og bevægelse at arbejde på et sæt komplekse koder. Dette program analyserede derefter videofeeds fra otte forskellige kameraer og kom derefter med et resultat. Helt ærligt er det en ret hektisk og tidskrævende opgave.
At forenkle dette er lige så ubesværet som at slå på en smart tracker på hver spillers arm. Faktisk kan disse smarte trackere ikke kun bruges til at udlede spillerplacering, de kan også bruges til at registrere andre statistikker såsom tilbagelagt afstand, bevægelseshastighed, puls og meget mere. Baseret på den samme idé er boldsporing, linjesporing og andre new age-innovationer inden for fodbold blevet introduceret.
Billedkilde: IBM
bredde første søgealgoritme pseudokode
IoT er et så stort felt, at IBM har et dedikeret team, der arbejder på et omfattende projekt ved hjælp af kognitiv IoT, som de kalder det. Holdet har udtænkt flere hardware- og softwareløsninger, der er bygget op over IBMs berømte kunstige intelligens, IBM Watson.
Skyen
- Dataindsamling - Tjek
- Dataanalyse - kontrol
- Datarapportering - Tjek
Vi har dækket tre af de største datarelaterede aktiviteter, der findes, men der mangler en anden vigtig søjle - Datalagring.
Hvis dette var 2003, var der kun få muligheder for dette - lokale maskiner eller fjernforekomster. Men som vi allerede ved, er mængden af data, der indsamles for ethvert enkelt spil i dag, alt for høj til at en lille computer kan håndtere. Desuden er det ikke enkle strukturerede data. Den bedste løsning til at gemme denne type data i skyen. Ikke kun er cloud et system, der er let at installere, det er også økonomisk, når det kommer til opbevaring af store dele af ustrukturerede data.
Cloud computing muliggør fjernlagring af data. Derudover leverer de fleste af nutidens skyløsninger integrerede værktøjer, der også kan hjælpe med analyse og rapportering. En anden stor fordel ved at bruge et cloud-system i stedet for en lokal maskine er de sikkerheds- og privatlivsproblemer, som cloud computing adresserer. De fleste skyinstanser er krypteret med private nøgler, hvilket gør det vanskeligt at hacke eller få uberettiget adgang til dem. Og da lageret kan være elastisk, vil der aldrig være behov for at slette gamle data for at give plads til nyere. Dette vil sikre høj kvalitet og større værdi i historiske analyser. Endelig kan data, der er gemt i skyen, åbnes fra enhver enhed og ethvert sted. Denne fleksibilitet gør også cloud computing til et ideelt valg til lagring af sportsdata.
Populære cloudløsninger, der anvendes i dag, inkluderer Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix og Google Cloud Platform.
Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)
Når det kommer til trendteknologier, er der meget få, der kan give kunstig intelligens og maskinlæring et løb for deres penge. Med den genererede mængde data er det ikke så svært at designe maskinintelligens, der bogstaveligt talt kan forudsige fremtiden. For et par år siden var FIFA-hypen omkring blæksprutten Paul, der kunne forudsige vinderne af hver kamp. Sikker på, den organiske skabning havde en succesrate på lige over 85 procent, men vi bevæger os ind i en digital verden nu, og spådom er ikke rigtig en del af det.
For at kompensere for tabet af denne ekstraordinære skabning arbejdede en gruppe Google-dataanalytikere på et maskinlæringssystem, der hentede historisk indsigt fra en generations værd af fodboldkampe og forudsagde resultatet af hver kamp i FIFA World Cup 2014. Systemet var med succes i stand til at forudsige 14 ud af 16 kampe, det blev brugt i, hvilket gjorde det næsten tre procent mere effektivt end det tidligere anvendte havdyr. Desuden, ifølge dets skabere, opstod de to fejl på grund af fejl og uoverensstemmelser i dataene.
For at være helt ærlig forudsiger en kunstig intelligens eller maskinlæringsalgoritme ikke rigtig en vinder, den stabler bare favoriserer i rækkefølge, hvilket giver os en sandsynlighed for, at hvert hold vinder kampen.
Ved hjælp af en enkel, men alligevel elegant maskinlæringsalgoritme, kan vi nå frem til følgende resultat for årets FIFA World Cup: *Spoiler Alert*
print_r ()
Algoritmekilde: Kaggle
PS: Jo lavere tal, jo bedre er oddsene for det hold.
Kunstig intelligens og maskinindlæring kan ikke kun bruges til denne slags analyser, de kan også bruges til at forbedre spillerens ydeevne, automatisere dagligt drevne business intelligence-løsninger og meget mere.
Verdensmesterskabet i fodbold 2018 er her! Så meget som vi alle elsker sporten, håber vi at lære om de teknologier, der ligger bag at gøre sporten til, hvad den er, hjælper os med at værdsætte den mere.
Dette er de fem populære teknologier i FIFA, der ændrer spillet, som vi kender det. Hver af dem tilbyder sin rimelige andel af fordele, der gør sporten bedre, end den var før - for både spillere og fans. Hvad mere er, hvis du har det nødvendige sæt af færdigheder, kan du endda komme ind i et it-relateret job inden for sport.
Vi håber, du kunne lide vores dækning af teknologier i FIFA, hvis du kender til flere anvendelser af trendteknologier i FIFA eller sport, så lad os det vide ved at skrive til os i kommentarfeltet nedenfor. Sørg for at abonnere på vores blog for mere FIFA og teknologirelateret dækning.