Bóng đá được cho là môn thể thao phổ biến nhất trên thế giới. Theo FIFA.com, có tổng cộng 3,2 tỷ người đã theo dõi để xem World Cup 2014 bóng đá. Nhưng, bạn có biết rằng công nghệ đang đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo nên thứ bóng đá như ngày nay? Trên thực tế, bóng đá hiện đại có thể được coi là một lĩnh vực CNTT tự trị của riêng nó vì những ứng dụng rộng lớn của các công nghệ mới và kế thừa trong môn thể thao này.
Các công nghệ đang được sử dụng trong world cup bao gồm các công nghệ kế thừa như nhận dạng hình ảnh và phân tích mẫu và các phương pháp tiếp cận thời đại mới như trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây. Trên thực tế, đối với bất kỳ ai có đủ kỹ năng cần thiết và đam mê trò chơi, một công việc kỹ thuật viên trong lĩnh vực bóng đá có thể là một giấc mơ thành hiện thực.
Trong blog này, chúng ta sẽ thảo luận về năm công nghệ chính xác định cách thưởng thức bóng đá như chúng ta đã biết.
Dữ liệu lớn và Phân tích
Có rất nhiều dữ liệu liên quan đến lĩnh vực thể thao, đặc biệt là một giải đấu toàn cầu như FIFA. Ví dụ: để phân tích và thiết kế các thuật toán dự đoán một cách toàn diện, chúng tôi yêu cầu 185 trường dữ liệu tốt - đó chỉ là mức tối thiểu đối với mỗi người chơi.
Không phải tất cả dữ liệu được tạo và sử dụng để phân tích ngày nay đều có cấu trúc. Dữ liệu ngày nay bao gồm các thành phần phi cấu trúc như video, hình ảnh, các bài đăng trên mạng xã hội, v.v. Đây được gọi là dữ liệu lớn. Rõ ràng, các phân tích đơn giản có thể đạt được bằng cách sử dụng dữ liệu dạng văn bản và số, nhưng khi nói đến các thuật toán phức tạp như phân tích hiệu suất nhóm, dự đoán thống kê sức khỏe của cầu thủ, v.v., các công cụ toán học và truyền thống như Microsoft Excel là không đủ tốt. Rất nhiều phân tích trong bóng đá hiện đại liên quan đến các công cụ như Apache Hadoop, Apache Spark và Apache Kafka vì bản chất của dữ liệu.
Nếu là một người hâm mộ bóng đá, bạn có thể biết rằng Đức đã vô địch FIFA World Cup 2014 bằng cách hủy diệt đối thủ. Tuy nhiên, bạn có biết rằng đội tuyển quốc gia này đã thu được những hiểu biết sâu sắc của mình bằng cách sử dụng một hệ thống phân tích dữ liệu lớn phức tạp? Christened Match Insights, công cụ này được ra mắt vào năm 2012 và được phát triển với tổng giám đốc đội tuyển quốc gia Đức, Oliver Bierhoff, người phụ trách. Dự án mở rộng này bắt đầu hình thành khi một nhóm khoảng 50 sinh viên tại Deutsche Sporthochschule Koeln, bắt đầu tạo một cơ sở dữ liệu toàn diện với số liệu thống kê của tất cả các cầu thủ tham gia giải đấu sắp tới. Và, đúng như dự đoán, một bộ sưu tập đáng kể dữ liệu này là video từ tám camera trên sân khác nhau bao quanh sân. Sân, theo những người tạo ra các công cụ, được cơ sở dữ liệu xem như một lưới. Trong mỗi tình huống, mỗi người chơi được gán một mã định danh duy nhất. Điều này cho phép các chuyển động và hành động của họ được theo dõi bằng kỹ thuật số, từ đó cho phép bất kỳ ai đo lường các chỉ số hiệu suất chính, bao gồm số lần chạm, tốc độ di chuyển và thời gian sở hữu trung bình.
Sử dụng dữ liệu này, các sinh viên đã thiết kế một thuật toán đưa ra mô hình cuối cùng. Mô hình này đã trở thành cơ sở cho các chiến lược chống lại sự đánh lừa của đội Đức trước tất cả các đối thủ của họ.
giai thừa sử dụng đệ quy trong c
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm thông tin về phân tích dữ liệu, đây là một nơi tốt để bắt đầu.
Kinh doanh thông minh (BI) và trực quan hóa dữ liệu
Đây là một lĩnh vực công nghệ hiển nhiên trong hầu hết các môn thể thao vì nó luôn dẫn đầu về lượng người xem. Các bảng, biểu đồ, đồ thị và bản đồ nhiệt, trực quan hóa dữ liệu và thông tin kinh doanh có nguồn gốc là những lĩnh vực đã xác định các môn thể thao hiện đại kể từ đầu những năm 21stthế kỷ. Mọi người đều quen thuộc với biểu đồ thanh với điểm số của người chơi, bánh nướng hiển thị phân phối đội và bảng xếp hạng. Tất cả những điều này không gì khác ngoài một mô tả toàn diện bằng cách sử dụng trí thông minh dữ liệu.
Để hiểu sự khác biệt của trực quan hóa dữ liệu mang lại cho bảng, hãy lấy một ví dụ đơn giản về số lượng cầu thủ từ mỗi quốc gia đăng ký cho mỗi đội tại FIFA ngay bây giờ. Đây là dữ liệu, trước tiên ở dạng bảng và sau đó là dưới dạng bản đồ nhiệt bản đồ thế giới.
Bây giờ chỉ có hai câu hỏi:
- Cái nào đẹp mắt hơn về mặt hình ảnh?
- Cái nào trong hai cái này gợi ra nhiều hiểu biết hơn?
Cho đến nay, câu trả lời cho cả hai câu hỏi là các bản đồ. Việc trực quan hóa dữ liệu không chỉ làm cho nó hấp dẫn khi xem mà còn giúp bạn dễ hiểu hơn và có được những thông tin chi tiết hơn. Khi nói đến trực quan hóa dữ liệu trong FIFA, các công cụ như IBM Cognos, Tableau và QlikView chủ yếu được sử dụng.
Internet vạn vật (IoT)
Trong hai phần trước, chúng ta đã thảo luận về phân tích và báo cáo dữ liệu. Bây giờ, hãy xem cách thu thập dữ liệu này.
Hầu hết việc thu thập dữ liệu hiện tại được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận truyền thống như máy bay XY hoặc phân tích lưới trên sân để tìm vị trí cầu thủ và bóng, thiết bị theo dõi bên ngoài để phát hiện chuyển động và tốc độ, v.v. Tuy nhiên, với thiết bị đeo thông minh và IoT đưa thế giới theo cơn bão, đã có rất nhiều nghiên cứu và phát triển về ứng dụng của các công nghệ này trong thể thao.
Để hiểu rõ hơn điều này, hãy lấy ví dụ về công cụ Thông tin chi tiết về trận đấu của đội tuyển bóng đá Đức mà chúng ta đã thảo luận trước đó. Tất cả dữ liệu được thu thập cho mô hình cuối cùng được lấy từ bên ngoài. Trên thực tế, như đã thảo luận, việc phân tích vị trí và chuyển động của người chơi yêu cầu nhóm phải làm việc trên một bộ mã phức tạp. Chương trình này sau đó phân tích nguồn cấp dữ liệu video từ tám máy ảnh khác nhau và sau đó đưa ra kết quả. Thành thật mà nói, đó là một công việc khá bận rộn và tốn thời gian.
Đơn giản hóa điều này cũng dễ dàng như vỗ vào một thiết bị theo dõi thông minh trên cánh tay của mỗi người chơi. Trên thực tế, những thiết bị theo dõi thông minh này không chỉ có thể được sử dụng để xác định vị trí của người chơi mà còn có thể được sử dụng để ghi lại các số liệu thống kê khác như khoảng cách đã di chuyển, tốc độ chuyển động, nhịp tim và hơn thế nữa. Dựa trên ý tưởng tương tự này, theo dõi bóng, theo dõi đường chuyền và các cải tiến thời đại mới khác trong bóng đá đã được giới thiệu.
Nguồn hình ảnh: IBM
IoT là một lĩnh vực rộng lớn đến nỗi IBM có một nhóm chuyên trách làm việc trong một dự án mở rộng bằng cách sử dụng IoT nhận thức, như họ gọi nó. Nhóm đã nghĩ ra một số giải pháp phần cứng và phần mềm được xây dựng dựa trên trí tuệ nhân tạo nổi tiếng của IBM, IBM Watson.
Điện toán đám mây
- Thu thập dữ liệu - Kiểm tra
- Phân tích dữ liệu - Kiểm tra
- Báo cáo Dữ liệu - Kiểm tra
Chúng tôi đã đề cập đến ba trong số các hoạt động chính liên quan đến dữ liệu, nhưng còn thiếu một trụ cột quan trọng khác - Lưu trữ dữ liệu.
Nếu đây là năm 2003, chỉ có một số tùy chọn cho việc này - máy cục bộ hoặc phiên bản từ xa. Nhưng như chúng ta đã biết, số lượng dữ liệu được thu thập cho bất kỳ trò chơi nào hiện nay là quá cao đối với một máy tính nhỏ có thể xử lý. Hơn nữa, đó không phải là dữ liệu có cấu trúc đơn giản. Giải pháp tốt nhất để lưu trữ loại dữ liệu này trên đám mây. Đám mây không chỉ là một hệ thống dễ thiết lập mà còn tiết kiệm khi lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.
Điện toán đám mây cho phép lưu trữ dữ liệu từ xa. Ngoài ra, hầu hết các giải pháp đám mây ngày nay đều cung cấp các công cụ tích hợp có thể hỗ trợ phân tích và báo cáo. Một lợi thế lớn khác của việc sử dụng hệ thống đám mây thay vì máy cục bộ là các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư mà điện toán đám mây giải quyết. Hầu hết các phiên bản đám mây đều được mã hóa bằng khóa riêng tư nên rất khó để hack hoặc có được quyền truy cập không chính đáng vào chúng. Và, vì bộ nhớ có thể thay đổi, nên sẽ không bao giờ cần phải xóa dữ liệu cũ để nhường chỗ cho những dữ liệu mới hơn. Điều này sẽ đảm bảo chất lượng cao và giá trị lớn hơn trong các phân tích lịch sử. Cuối cùng, dữ liệu được lưu trữ trên đám mây có thể được truy cập từ mọi thiết bị và bất kỳ vị trí nào. Tính linh hoạt này cũng làm cho điện toán đám mây trở thành lựa chọn lý tưởng để lưu trữ dữ liệu thể thao.
Các giải pháp đám mây phổ biến được sử dụng ngày nay bao gồm Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix và Google Cloud Platform.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML)
Khi nói đến các công nghệ thịnh hành, có rất ít công nghệ có thể cung cấp cho trí tuệ nhân tạo và học máy kiếm tiền của họ. Với lượng dữ liệu được tạo ra, không quá khó để thiết kế trí thông minh máy móc có thể dự đoán tương lai theo đúng nghĩa đen. Một vài năm trước, sự cường điệu của FIFA xoay quanh chú bạch tuộc Paul, người có thể dự đoán người chiến thắng trong mỗi trận đấu. Chắc chắn, sinh vật hữu cơ có tỷ lệ thành công chỉ trên 85%, nhưng chúng ta đang chuyển sang thế giới kỹ thuật số và bói toán không thực sự là một phần của nó.
Để bù đắp cho sự mất mát của sinh vật phi thường này, một nhóm các nhà phân tích dữ liệu của Google đã làm việc trên một hệ thống máy học thu thập những hiểu biết sâu sắc về lịch sử từ các trò chơi bóng đá đáng giá của một thế hệ và dự đoán kết quả của mỗi trận đấu trong FIFA World Cup 2014. Hệ thống đã có thể dự đoán thành công 14 trong số 16 trận đấu mà nó được sử dụng, làm cho nó hiệu quả hơn gần 3% so với sinh vật biển được sử dụng trước đây. Hơn nữa, theo những người tạo ra nó, hai lần bỏ lỡ xảy ra do lỗi và sự không nhất quán trong dữ liệu.
Thành thật mà nói, trí thông minh nhân tạo hoặc thuật toán máy học không thực sự dự đoán người chiến thắng, nó chỉ sắp xếp các ưu đãi theo thứ tự, cho chúng ta xác suất mỗi đội thắng trận đấu.
Sử dụng thuật toán máy học đơn giản nhưng thanh lịch, chúng ta có thể đi đến kết quả sau cho FIFA World Cup năm nay: * Cảnh báo Spoiler *
Nguồn thuật toán: Kaggle
P.S: Con số càng thấp thì khả năng thắng của đội đó càng cao.
quan hệ is-a và has-a trong java
Trí tuệ nhân tạo và máy học không chỉ có thể được sử dụng cho các loại phân tích này mà còn có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của người chơi, tự động hóa các giải pháp trí tuệ kinh doanh theo định hướng hàng ngày và hơn thế nữa.
Cúp bóng đá thế giới 2018 đã đến! Như tất cả chúng ta đều yêu thích môn thể thao này, chúng tôi hy vọng rằng việc tìm hiểu về các công nghệ đằng sau việc làm cho môn thể thao trở nên giống như nó sẽ giúp chúng ta trân trọng nó hơn.
Đây là năm công nghệ phổ biến trong FIFA đang thay đổi trò chơi như chúng ta đã biết. Mỗi người trong số họ đều đưa ra những ưu điểm giúp môn thể thao này trở nên tốt hơn trước đây - cho người chơi cũng như người hâm mộ. Hơn thế nữa, nếu bạn có bộ kỹ năng cần thiết, bạn thậm chí có thể nhận được một công việc liên quan đến CNTT trong lĩnh vực thể thao.
Chúng tôi hy vọng bạn thích phạm vi bảo hiểm của chúng tôi về các công nghệ trong FIFA, nếu bạn biết thêm bất kỳ ứng dụng nào của các công nghệ thịnh hành trong FIFA hoặc thể thao nói chung, hãy cho chúng tôi biết bằng cách viết thư cho chúng tôi trong phần nhận xét bên dưới. Hãy nhớ đăng ký blog của chúng tôi để biết thêm về FIFA và phạm vi liên quan đến công nghệ.