| 28 июня 2023 г. — 4:40 PT
Высшая лига бейсбола (MLB) традиционно полагалась на статистику и опыт при отборе игроков старших классов и студентов колледжей, обладающих потенциалом стать профессионалами. Но теперь лига экспериментирует с новыми технологиями, которые могут сделать этот процесс более надежным.
Система использует две камеры iPhone для записи движений и искусственный интеллект для анализа всего: от будущего потенциала игрока до его риска получить травму…
Этот материал поддерживается Mosyle — единственной унифицированной платформой Apple. Mosyle — это единственное решение, которое полностью интегрирует пять различных приложений на единой платформе, предназначенной исключительно для Apple, позволяя компаниям и школам легко и автоматически развертывать, управлять и защищать все свои устройства Apple. Более 38 000 организаций ежедневно используют решения Mosyle для автоматизации развертывания, управления и обеспечения безопасности миллионов устройств Apple. Запросите БЕСПЛАТНУЮ учетную запись сегодня и узнайте, как вы можете перевести свой парк устройств Apple на автопилот по невероятно низкой цене.
Как сообщает Wall Street Journal.
Самое важное, что может сделать бейсбольная команда перед любительским драфтом, — это предсказать будущий успех молодых игроков. Скаутинг кардинально изменился с тех пор, как десять лет назад в игре появились данные и технологии, и теперь Высшая лига бейсбола внедряет еще более высокотехнологичный инструмент: анализ потенциала игрока с помощью искусственного интеллекта.
Лига сотрудничает с Uplift Labs, компанией, занимающейся биомеханикой, которая утверждает, что может документировать конкретные паттерны движений перспективного игрока, используя всего две камеры iPhone. Эта система была доступна для оценки перспективных игроков, согласившихся участвовать на объединенном драфт-комбайне MLB на прошлой неделе в Аризоне.
Физика анализа игрока
Анализ игроков уже заимствовал из раздела физики, известного как кинематика, иногда называемого «геометрией движения». Это объединяет данные, которые мы можем напрямую измерить — такие как положение, скорость и ускорение — с геометрией для получения данных, которые нельзя наблюдать напрямую.
В спортивном анализе измеряемые данные включают такие показатели, как скорость вращения мяча для питчеров и время контакта с мячом для отбивающих. Исходя из этого, кинематическая последовательность стремится определить, как игрок передает энергию через нижнюю часть тела, таз и туловище до локтя и плеча.
Кинематическая последовательность обычно требует установки набора датчиков движения на тело игрока, что имеет очевидные недостатки:
- Комплект датчиков движения дорогостоящий, поэтому непрактичный для всех игроков
- Сам комплект датчиков может влиять на движения игрока
- Его можно использовать только в спортивной лаборатории, а не во время реальной игры
Камеры iPhone и ИИ
Используя камеры вместо датчиков тела для генерации данных о движении, анализ может проводиться во время реальной игры, в обычной спортивной одежде. Это дает гораздо более реалистичную картину.
Идеальной системой для отслеживания биомеханики является бесконтактная, основанная на камерах технология, такая как Uplift, которая может отслеживать игрока в игровой ситуации, а не в лаборатории. То, как игрок двигается на закрытом холме, бросая в сетку, вряд ли является идеальным набором данных для определения того, как игрок будет двигаться, когда он будет полон адреналина, противостоя реальному отбивающему в игре высшей лиги.
Может даже определить вероятность травмы
Травма — это постоянный риск для спортсменов, выводящий игрока из игры на срок от одной игры до необратимых, карьерно-завершающих событий.
Хотя некоторые травмы нельзя предсказать или предотвратить, Uplift утверждает, что ИИ может выявлять недостатки в технике, которые увеличивают вероятность будущих травм.
Скажем, если у вас слишком большое разведение рук, вы знаете, что может быть чрезмерная нагрузка на локоть, что, к сожалению, может привести к операции Томми Джона.
Хорошие и плохие новости для игроков
Инсайдеры бейсбола говорят, что такой тип анализа может быть хорошей новостью для некоторых игроков, чья прошлая статистика может не отражать их будущий потенциал.
Некоторые агенты игроков считают, что данные о движении могут помочь игрокам, которые, вероятно, будут выбраны на более поздних этапах драфта, демонстрируя более глубокие навыки, которые могут быть не очевидны в результатах игрока в старшей школе или колледже.
Но для других это может быть плохой новостью.
Если игрок уже прогнозируется на вершину драфта, данные МРТ или данные о движении могут быть использованы командой для выявления потенциальных «красных флажков» в спортивном профиле игрока, которые могут быть использованы для согласования меньшего бонуса для игрока при его вхождении в профессиональный бейсбол.
В любом случае, похоже, что скауты Высшей лиги бейсбола будут в большей степени полагаться на этот тип технологий, чем на статистику и интуицию.
Фото: Joshua Peacock/Unsplash