Watson відстежував кожну подачу, сет і збереження, щоб показати вам найкращі моменти Відкритого чемпіонату США

Минулого четверга 19-разовий чемпіон турнірів Великого шолома Роджер Федерер був доведений до межі в п’ятисетовому трилері проти Михайла Южного на Відкритому чемпіонаті США 2017 року.

У той час як дія розгорталася в Національному тенісному центрі USTA Біллі Джин Кінг, Digital Trends був запрошений в саме серце стадіону Артура Еша, щоб побачити, як IBM використовувала свої передові технології для відстеження кожної подачі, сету і розіграшу.

IBM є постійним партнером Відкритого чемпіонату США з тенісу з 1990 року, і здатність компанії надавати вболівальникам кращий доступ до найбільших матчів розвивається з кожним роком. Цього року штучний інтелект, комп’ютерний зір та безліч інших технологій об’єдналися, щоб забезпечити найкращу гру кожного дня турніру.

Бред Джонс / Digital Trends

Проте плани компанії не закінчуються на Відкритому чемпіонаті США. Вона планує використати досвід, отриманий Watson під час відстеження кожного кроку тенісного матчу, в розважальних і практичних цілях.

Watson спостерігає

Відкритий чемпіонат США – масштабний турнір. Протягом двох тижнів у чоловічому та жіночому одиночному та парному розрядах, а також у змішаному парному розряді розігрується неймовірна кількість тенісних матчів.

Watson аналізує численні дані з кожного матчу, відбирає найцікавіші моменти і робить їх доступними онлайн

Якщо ви відвідуєте Національний тенісний центр, може бути важко визначити, на якому корті відбудуться найцікавіші матчі. Навіть якщо ви вдома, ви можете виявити, що перемикаєтесь між потоками. Просто занадто багато подій відбувається, щоб одна людина могла їх охопити.

IBM використовує Watson, щоб переконатися, що шанувальники тенісу нічого не пропустять. Його функція Cognitive Highlights аналізує численні дані з відеозаписів кожного матчу, щоб вибрати найбільш захоплюючі моменти і зробити їх доступними в Інтернеті і через додаток U.S. Open незабаром після їх проведення.

“Уявіть собі відео з семи кортів, з матчів, що відбуваються одночасно, – сказав Джон Кент, керівник програми IBM по глобальному спонсорському маркетингу, – щоб спробувати виділити найцікавіші моменти. “Для того, щоб спробувати створити найяскравіші моменти для кожного з цих матчів і викласти їх на мобільні пристрої, знадобиться ціла армія людей”.

IBM дійсно має значну присутність на Відкритому чемпіонаті США, але це не зовсім армія – можливо, п’ятнадцять співробітників знаходяться в бункері в будь-який момент часу. Ватсон виконує найважчу роботу.

Бункер

Коли я прибув до Національного тенісного центру минулого четверга, мене провели повз різні контрольно-пропускні пункти в підземелля стадіону Артура Еша, ухиляючись від професійних гравців, які приходили і йшли з роздягалень на матчі або назад. Це мало сенс для операційної бази IBM знаходитись в самому центрі стадіону, оскільки вона повинна була бути в центрі уваги, а не на периметрі.

Бункер був заповнений обладнанням, від дисплеїв, які вистилали кожну стіну зі статистикою змагань, до серверних блоків, що забезпечували чисту обчислювальну потужність, до окремих робочих станцій, де інженери вносили зміни та проводили діагностику. Апаратне забезпечення IBM об’єднало всі різні потоки інформації разом і дозволило Watson зануритися в дані.

Бред Джонс / Digital Trends

Саме в цьому виді аналізу Watson вступає у свої права, використовуючи комп’ютерний зір, щоб проаналізувати відеопотік і знайти основні моменти. Якщо датчик на корті фіксує розривну подачу, Watson може точно визначити цю частину відеозапису. Однак, його кураторські здібності стають розумнішими, коли в гру вступає комп’ютерний зір.

IBM навчила Ватсона розпізнавати гравців, які роблять рух кулаком, що часто роблять тенісисти, оскільки в іншій руці вони зазвичай тримають ракетку. Але виникла проблема – удари кулаком, що святкують заслужене очко, плуталися зі стиснутими кулаками від розчарування. Щоб прояснити ситуацію, Уотсону було доручено зіставити вид кулака з рівнем шуму натовпу, щоб переконатися, що це була відмінна гра, а не невдала подача.

Повний доступ

Cognitive Highlights чудово підходить для вболівальників, які хочуть ввібрати в себе найкращі моменти турніру, незалежно від того, чи пощастило їм бути присутніми на ньому особисто, чи спостерігати за ним віддалено з будь-якої точки світу. Однак, зусилля IBM по обробці відеозаписів з турніру також приносять користь професійним гравцям.

Ця ж технологія може індексувати подкаст, щоб слухачі могли вирішити, які теми варті їхнього часу.

Щоразу, коли гравці змагаються на одному з семи кортів Національного тенісного центру, де відбуваються телевізійні матчі, вони отримують доступ до відеозаписів одразу після завершення фінального сету. Вони можуть зайти на спеціальний веб-портал або замовити USB-носій із записаним контентом.

“Є певні гравці та агенти, які приходять за цим після матчу”, – сказав Кент. “Ми припускаємо, що якщо вони приходять за цим, то вони це використають”.

Це не просто запис матчу в тому вигляді, в якому він транслювався. Численні події та явища проіндексовані, що полегшує гравцям і тренерському штабу пошук саме того, що вони шукають, не переглядаючи години відео.

“Вони зможуть подивитися на свої невимушені помилки, подивитися на своїх переможців, подивитися на свої козирі, подивитися на свої подвійні помилки”, – пояснив Кент. “Тож який би аспект гри вони не хотіли проаналізувати, це інструмент, який допомагає їм швидше переглядати відеозаписи матчів”.

Темні дані

Незалежно від того, чи є ви вболівальником, гравцем або відеоредактором, що працює від імені USTA, IBM прагне полегшити просіювання контенту. У компанії є безліч ідей для постійного вдосконалення.

Кент розповів мені про здатність Watson пролити світло на темні дані, корисну інформацію, яка захована у відео, аудіо та іншому контенті, який комп’ютери не можуть легко проаналізувати. Він запропонував сценарій, який наразі не є частиною програми IBM з висвітлення тенісу, але є технічно можливим.

Інтерв’ю гравця записується на камеру, потім субтитрується за допомогою програми перетворення тексту в мову, яка створює стенограму, що експортується у вигляді текстового файлу. Це добре саме по собі, оскільки робить цей контент більш доступним для людей з обмеженими можливостями. Однак Watson може використовувати ці матеріали для більш глибокого вивчення контенту з метою індексування.

“Ми можемо проаналізувати цю стенограму і дізнатися більше про контекст того, про що говорив гравець, а також додати більш конкретні теги до цього відео”, – сказав Кент. Відеокліп буде не просто позначений як інтерв’ю Федерера, він буде позначений інформацією про те, що обговорював гравець. Таким чином, якщо ви, наприклад, шукаєте думки конкурентів про гру при закритому даху стадіону Артура Еша, ви зможете швидко знайти саме ці фрагменти різних інтерв’ю.

IBM не просто досліджує, як можна використовувати Watson для просіювання контенту заради цікавості. Кінцевою метою є Watson Media, набір інструментів і послуг, який буде запропонований на ринку IBM Marketplace пізніше цього року.

Що таке Watson?

IBM тісно співпрацює з USTA над впровадженням Watson на Відкритому чемпіонаті США з тенісу, але Watson Media надасть новинним організаціям, кіностудіям – і всім, хто захоче – доступ до технології аналізу контенту IBM. Це доступ “під ключ” до неймовірно потужної технології, починаючи від можливості розбору текстових транскриптів і закінчуючи використанням комп’ютерного зору для аналізу відеоматеріалів.

“Об’єднати ці речі воєдино – це те, що розробники можуть зробити самостійно, використовуючи ті інструменти і сервіси, які доступні на платформі”, – сказав Стівен Хаммер, головний технічний директор IBM Sports.

Бред Джонс / Digital Trends

Ця технологія може змінити те, як люди організовують контент. Хаммер навів приклад кіностудії, яка надає абонентам кращий доступ до окремих фрагментів різних фільмів. Працюєте над тим, щоб пережити розрив стосунків? Ви можете попросити показати тільки найбільш емоційні сцени з усіх романтичних комедій і драм, які є в наявності. Потрібно підбадьорити себе перед великою грою? Можна було шукати “надихаючі спортивні промови” і насолоджуватися плейлистом найпотужніших звернень тренерів, наставників і колишніх чемпіонів, коли-небудь зафіксованих на целулоїді.

Він також запропонував можливе застосування для репортерів і журналістів, які можуть мати величезний каталог зображень і відеоматеріалів на додаток до своєї роботи. Інструменти, що входять до складу Watson Media, можуть стати основою системи, яка надасть репортерам доступ до відповідного контенту. Достатньо лише попросити фотографію човна, і Watson може запропонувати будь-яке судно, що є в базі даних. Вам потрібен вантажний або гоночний човен? Watson може працювати і з цим.

Такі можливості не є чимось нечуваним, але зараз IBM упаковує їх і продає, а це означає, що більше людей можуть ними користуватися. Тим, хто хоче використовувати передовий ШІ, не потрібно буде розробляти інструменти з нуля; вони матимуть доступ до перевірених сервісів, інструментів, які вже пройшли випробування у сценаріях високого тиску – таких, як трансляція Відкритого чемпіонату США з тенісу.

Watson Media надасть новинним організаціям, кіностудіям – і всім, хто цього захоче – доступ до технологій контент-аналізу IBM.

“Щодня створюється все більше даних, – зауважив Кент. “Є структуровані дані – ми знаємо, як з ними працювати, ми працюємо з ними вже давно – але є неструктуровані дані, усі ці відео, усі ці тексти, усі ці блоги”. Якщо їх не обробити, пошук такого контенту може бути схожим на спробу знайти голку в копиці сіна. Watson може перетравити його, організувати і полегшити пошук саме того, що ви шукаєте.

Згадайте здатність Ватсона використовувати комп’ютерний зір для розпізнавання удару кулаком гравця, перевіряючи правильність свого припущення, прислухаючись до шуму натовпу. Це система, яка може дивитися і слухати – і що дуже важливо, вона може робити це в масштабі.

Ця ж технологія може запустити автоматизований пошук спільних реплік у фільмах, випущених у 1990-х роках, або проаналізувати, які рекламні банери отримали найбільше екранного часу протягом сезону Барклайс Прем’єр-ліги, або проіндексувати подкаст, щоб слухачі могли вирішити, які теми варті їхнього часу.

Watson Media допоможе нам організувати, класифікувати та аналізувати величезні обсяги аудіо, відео та тексту з більшою ефективністю, ніж будь-коли раніше. Якщо розробники зможуть правильно використовувати цю силу, вона, безсумнівно, матиме великий вплив, де б вона не була впроваджена.

Рекомендації редакції

• Американська військова система розпізнавання облич може ідентифікувати людей на відстані 1 км
• Митниця США заявляє, що біометричний в’їзд і виїзд в цьому аеропорту буде першим
• Ми зібрали всі найпопулярніші смартфони, щоб влаштувати справжній батл на камеру
• Cinemood, проектор розміром з пінту для ваших дітей розміром з пінту, тепер прибуває в США.
• Що ховається в назві? Зустрічайте Bixby – розумного помічника, який допоможе вам користуватися цифровою технікою

Source: digitaltrends.com