クリケットの人工知能は、プレイヤーの運やその他のパラメーターを評価します

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クリケットは人気のあるゲームであり、新しいテクノロジーがそれに大きな影響を与えています。彼らの助けを借りて、すべてのゲームプロセスをより正確に監視し、細部まで制御することができます。クリケットとテクノロジーは最近密接に関連しており、コーチングスタッフはボールの速度を追跡し、バットで跳ね返ったときにボールが移動する距離と、ボールが競技場の端に到達する時間を予測することができます。テクノロジーのおかげで、ゲームの複雑さをよりよく理解することができます。そして数年以内に、人工知能がそれに取って代わるので、審判の必要性はなくなります。



AIとデータサイエンスは、クリケットを含む業界のすべての分野に革命をもたらしています。マイクロソフトは、試合中の（ボール上の）ヒットに関する詳細情報の収集を可能にするテクノロジーを開発しています。また、インドのナショナルクリケットチームの元キャプテン兼コーチによって設立されたSpektacomは、AIとInternet ofThingsを使用してゲームの背後にある科学を探求しています。



クリケットには2人の主人公がいます。ボウラーがボールを出し、バットマンがバットでボールを打ちます。ここでの科学とは何ですか？



元キャプテン兼コーチのアニル・カンブル科学的な観点からゲームを研究した最初の人の1人。Cambleは、1996年にデータ分析用のスコアリングシートのようなソフトウェアを作成しました。当時、インドのチームは、ゲームの効率を向上させるために、クリケット戦略に初めてデジタルシステムを導入しました。







「プロとの会話では、バットマンがボウラーよりもゲームで重要な役割を果たしているとほとんど聞いていました」とカンブルは説明します。ボウラーには、ボールが自分に合っていないと言う権利がないだけだと彼は言った。しかし一方で、バットマンはバットの厚さをミリメートルで調整したり、重量をオンスで変更したりすることができます。彼らは最終的にゲームに影響を与えるバットに変更を加えることができます。



これがSpektacomの誕生です。ゲームの進行状況を慎重に監視および分析するテクノロジーです。

AIとパワーバット

人工知能と高度な分析が徐々に世界を支配しています。2017 ICCチャンピオントロフィーでは、上部にセンサーを備えた新しいクリケットバットが発表されました。このテクノロジーは、Intelによって開発され、改良されました。本発明はパワーバットと名付けられた。このテクノロジーは、影響に関するデータの4つのパラメーターをリアルタイムで提供できます。

• ボールの飛行速度
• バッツマンスロークオリティ
• バットまたはそのエッジを打った後のボールの軌道
• 投げる力

少し後、IoTセンサー付きのステッカーが作成されました。クレジットカードくらいの大きさで、重さはわずか5グラムです。同様に、ステッカーには、速度、衝撃の質、衝撃後のねじれに関する情報がビットから記録されます。次に、このデータが結合され、コメンテーターとビューアーの画面に表示したり、アプリケーションに転送したりできます。

センサーステッカーはどのように機能しますか？

バットの裏側、スポンサーのステッカーの隣には、同じセンサーの「ステッカー」があります。それはほとんど見えません。センサーは、すべてのタイプのビットに対して等しく効果的であるため、独特です。情報を収集し、マシンラーニングを使用して処理し、プレーヤーとコーチがリアルタイムでゲーム統計を受信できるようにします。ちなみに、センサーステッカーは約90分間充電する必要があります。したがって、「バットを運動させる」というフレーズは、このスポーツの世界ではすぐにかなり一般的になる可能性があります。



すべてが正常に機能するためには、ステッカーを適切な場所に配置することが重要です。ゲーム分析を提供するために、リアルタイムデータがクラウドに収集されます..。そこではAIによって処理され、ゲーム中に予測テーブルとグラフを表示できます。タイムリーな分析のためにビットからトランスレータにデータを転送するには、光の速度に等しい伝送速度が必要です。



残念ながら、クリケットコートは、プレイ効率を最大化するために十分なレベルではありません。さらに、高速データ転送のためのサイトにはワイヤレス接続がありません。したがって、データをリアルタイムで送信および表示するには、信頼性の高い新しいテクノロジーが必要です。



マイクロソフトは独自のアプローチを提案しました。同社は、Bluetoothを介してセンサーに接続するエネルギー効率の高いデバイスであるStumpBoxを使用しました。切り株ボックスは、ゲートの後ろの地下に配置されています（これらは3つの木製の支柱です）。データ（衝撃特性など）は切り株ボックスから取得され、同じ秒でコメンテーターに表示されます。確かに、ビットとMicrosoftプラットフォーム上のデバイスとの間のデータ交換にはまだいくつかの問題があります。







クリケットでAIを使用することは、非常にエキサイティングで有望に見えます。テクノロジーは、プレーヤーやコーチの選び方を変えています。そしてもちろん、それはイギリス、インド、北アメリカ、カリブ海、南アフリカ、オーストラリアで愛されているゲームを根本的に変えることができます。



タッチセンシティブビットステッカーの利点

• 上記の機能は、モバイルアプリケーションで使用できます。
• コーチは、打者の長所と短所を視覚的に把握します。
• コーチはアスリートにプレーを改善するようアドバイスすることができます。

全国クリケットリーグは、人工知能を使用してスポーツのスーパースターをどのように選択していますか？

これで、クリケットでの人工知能と機械学習の展望について話すことができます。Indian Institute of Madrasは、スポーツメディア組織ESPNcricinfo（大規模で最新のクリケットデータベースを持っています）とともに、プレーヤーの運命とゲームプランを予測する独自のテクノロジープログラム「Superstars」を発表しました。



研究者たちは、数十万人の参加者からいくつかのクリケットのスーパースターを特定しようとしました。詳細なプレーヤー情報を含むデータベースは、高度なアルゴリズムと科学的手法を使用して、ほぼ10年間収集されています。これらの手法は、プレーヤーデータへのリアルタイムアクセスを可能にするマシンラーニングにリンクされています。テクノロジーのもう1つの利点は、選択プロセスの透明性に貢献することです。それは人間の好みではなく、乾いたコンピューター分析に基づいているので、プレイヤーの選択に関する決定に異議を唱えることはできません。アルゴリズムはリアルタイムで反応速度を評価し、プレーヤーのアクションとゲームプロセス全体を評価します。



しかし、あなたはゲームの反対側を考慮する必要があります。機械学習は、人間が主導するイベントに反応します。つまり、それぞれの特定の状況を正しく予測することは不可能です。アルゴリズムは定性分析に基づいて機能し、試合の運命を伝えます。たとえば、ボウラーはバットマンを使い果たすことができますが、すべての試みが成功するわけではありません。ボウラーは、チームが可能な限り最高の勝利スコアを追いかけないようにするのに十分賢いかもしれませんが、アルゴリズムは彼が獲得し​​た勝利ポイントのみをカウントします。要するに、これは試合やチームの運を数える絶対的な方法ではありません。



予測メトリック

• プラットフォームは、ゲームイベントを予測するために使用されます。彼女：
• サービングチームが勝つ確率を予測します。
• 最初に勝つことを選択したチームの勝率を予測します。
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履歴データを使用すると、予測メトリックをトレーニングして、ゲーム内のさまざまなイベントを予測する精度を高めることができます。次に、メトリックはゲームの結果をリアルタイムで比較し、すでにゲームに流れ込んでいる情報と比較して結果を形成します。 



スマート統計



すべての利害関係者は、圧力指数、クイックウィケット、プレーヤー品質指数など、ゲームのエキサイティングな新機能を探索することができました。このテクノロジーは、パワープレイと決定的なオーバー（ストリーク）中に獲得または保持するポイントに基づいて、理想的なバットマンまたはボウラーを示します。



プレーヤーを選択するためのデータマイニング戦略



スポーツ組織は、このテクノロジーを使用して試合の選手を選択し、優れた結果を達成します。この戦術は、プレーヤーの最適な順序を見つけるのにも役立ちます。彼女は、ボウラーの平均的なパフォーマンスを示し、チームに最適なプレーヤーを特定することで、コーチを支援します。



さらに、テクノロジーは個々のプレーヤーのスキルと全体的なパフォーマンスの向上に役立ちます。チームは試合前に弱点に取り組み、勝つ可能性を高めます。



クリケットのデータ分析技術



AI支援の機械学習データは、対戦相手の長所と短所を特定するのに役立ちます。チームは、主要なライバルに対処するための新しい方法を見つけることができます。さらに、コーチがチームを視覚的に管理するのにも役立ちます。フィールドマップやフィールド周辺などの細部をリアルタイムで分析することが可能になります。これは、フィールドでのチームのトレーニングと作業計画の基礎を形成します。

技術の進歩

何年にもわたって、テクノロジーはクリケットに大きな影響を与え、クリケットをより楽しくしました。スニメーター（クリケットボールがウィケットに向かう途中でバットに触れたかどうかを判断できるテクノロジー）、切り株カメラ（3つの切り株の1つに組み込まれたマイクロカメラ）、LEDジャンパーベイル（位置する）を開いた後、クリケットの試合はより多くのファンとファンを獲得しましたon pillars）およびHawk-Eye（ゲームの発射物の軌道をシミュレートするソフトウェアとハ​​ードウェアの複合体）。



スニコメーターは、ボールがバットに当たったかどうかを判断できるため、審判が決定を下すのに役立ちます。イギリスの研究者であるAllanPlaskettは、1990年代半ばにこのデバイスを最初に導入しました。Hawk-Eyeは、バットマンがウィケットの前でボールを蹴ったためにフィールドから送り出されたときに、LBW（ウィケットの前の脚）に関連する最終決定を下すのを支援します。試合中にカメラ付きのドローンを使用することも素晴らしいことであり、見逃すことはできません。彼らの助けを借りて、ピッチ内（フィールドの中央の領域）で何が起こっているかを分析するのに便利です。



バットマンの場合



データサイエンスはバットマンに影響を与えますか？はい、そして非常に。要約すると、次の情報が彼に役立ちます。

• 試合での実行の総数（ポイント）
• 彼が打ったボールの数
• それで稼いだ4と6の数
• —

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このように、この技術はクリケットの開発とその娯楽性を高めるためのインセンティブとして役立ってきました。これは、ボウラーがボールを正しく提供するのに役立ちますが、バットマンはそれを反映できません。これは、バットマンがボウラーのサーブに効果的に対応する方法を理解するのに役立ちます。



予測分析の機械学習技術は、ゲームの勝ち負けの確率を予測するのに役立ちます。ScottBrookerとSeamusHoganは、最初にこの戦略を使用して実行率を予測しました。



さらに、ゲームをさらにエキサイティングにするために、クリケットの人工知能をさらに開発する必要があります。さらに、AIは高価なスペシャリストの必要性を減らし、輸送、食事、宿泊にかかる費用を節約します。





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