Künstliche Intelligenz im Cricket bewertet das Glück eines Spielers und andere Parameter

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Cricket ist ein beliebtes Spiel, und neue Technologien haben es maßgeblich beeinflusst. Mit ihrer Hilfe können Sie alle Spielprozesse genauer überwachen und selbst kleinste Details steuern. Cricket und Technologie sind in letzter Zeit Hand in Hand gegangen, und das Trainerteam hat die Möglichkeit, die Geschwindigkeit des Balls zu verfolgen, die Entfernung vorherzusagen, die der Ball zurücklegt, wenn er vom Schläger abprallt, und die Zeit, zu der er den Rand des Spielfelds erreicht. Mit der Technologie können Sie die Feinheiten des Spiels besser verstehen. Und in ein paar Jahren wird die Notwendigkeit des Schiedsrichtens verschwinden, da künstliche Intelligenz es ersetzen wird.



KI und Datenwissenschaft revolutionieren alle Bereiche der Industrie, einschließlich Cricket. Microsoft entwickelt Technologien, mit denen detaillierte Informationen zu Treffern (am Ball) während eines Spiels gesammelt werden können. Und Spektacom, gegründet vom ehemaligen Kapitän und Trainer der indischen Cricket-Nationalmannschaft, erforscht die Wissenschaft hinter dem Spiel mithilfe von KI und dem Internet der Dinge.



Es gibt zwei Hauptfiguren im Cricket: Ein Bowler serviert den Ball und ein Schlagmann schlägt den Ball mit einem Schläger. Was ist Wissenschaft hier?



Ehemaliger Kapitän und Trainer Anil Kumbleeiner der ersten, der das Spiel aus wissenschaftlicher Sicht studierte. Camble entwickelte 1996 eine Scoring Sheet-ähnliche Software für die Datenanalyse. Zu dieser Zeit führte das indische Team erstmals ein digitales System in seine Cricket-Strategie ein, um die Effizienz des Spiels zu verbessern.







„Im Gespräch mit einem Profi haben wir meistens gehört, dass der Schlagmann eine größere Rolle spielt als der Bowler“, erklärt Kumble. Bowler haben einfach nicht das Recht zu sagen, dass der Ball nicht für sie geeignet ist, sagte er. Auf der anderen Seite können Schlagmänner die Dicke ihres Schlägers in Millimetern einstellen oder sein Gewicht in Unzen ändern. Sie können Änderungen an ihrem Schläger vornehmen, die sich letztendlich auf das Spiel auswirken.



So wurde Spektacom geboren: eine Technologie, die den Fortschritt des Spiels diskret überwacht und analysiert.

KI und Power Bat

Künstliche Intelligenz und fortschrittliche Analytik erobern langsam die Welt. Bei der ICC Champion Trophy 2017 wurde ein neuer Cricketschläger mit einem Sensor oben vorgestellt . Die Technologie wurde von Intel entwickelt und anschließend weiterentwickelt. Die Erfindung wurde Power Bat genannt. Die Technologie kann in Echtzeit vier Datenparameter für jede Auswirkung bereitstellen:

• Ballfluggeschwindigkeit
• Schlagmann Wurfqualität
• Ballbahn nach dem Schlagen des Schlägers oder seiner Kante
• Wurfkraft

Wenig später wurde ein Aufkleber mit einem IoT-Sensor erstellt. Es ist ungefähr so ​​groß wie eine Kreditkarte und wiegt nur fünf Gramm. Der Aufkleber zeichnet auf die gleiche Weise Informationen aus dem Bit über die Geschwindigkeit, die Qualität des Aufpralls und die Verdrehung nach dem Aufprall auf. Diese Daten werden dann kombiniert und können auf dem Bildschirm von Kommentatoren und Zuschauern angezeigt oder an die Anwendung übertragen werden.

Wie funktionieren Sensoraufkleber?

Auf der Rückseite des Schlägers befindet sich neben dem Aufkleber des Sponsors der gleiche Sensoraufkleber. Es ist fast unsichtbar. Der Sensor ist einzigartig, da er für alle Arten von Bits gleichermaßen wirksam ist. Es sammelt Informationen und verarbeitet sie mithilfe von maschinellem Lernen, sodass Spieler und Trainer Spielstatistiken in Echtzeit erhalten können. Der Sensoraufkleber muss übrigens ca. 90 Minuten aufgeladen werden. So könnte der Ausdruck "den Schläger auf Bewegung setzen" in dieser Welt des Sports bald ziemlich verbreitet werden.



Damit alles so funktioniert, wie es sollte, ist es wichtig, den Aufkleber an der richtigen Stelle zu platzieren. Echtzeitdaten werden in der Cloud gesammelt , um Spielanalysen bereitzustellen... Dort werden sie von AI verarbeitet, und Sie können Vorhersage-Tabellen und -Diagramme direkt während des Spiels anzeigen. Das Übertragen von Daten von Bits zu Übersetzern zur zeitnahen Analyse erfordert eine Übertragungsrate, die der Lichtgeschwindigkeit entspricht.



Leider sind die Cricketplätze nicht eben genug, um maximale Spieleffizienz zu erzielen. Darüber hinaus besteht an den Standorten keine drahtlose Verbindung für eine schnelle Datenübertragung. Um Daten in Echtzeit zu übertragen und anzuzeigen, ist daher eine neue zuverlässige Technologie erforderlich.



Microsoft schlug einen eigenen Ansatz vor. Das Unternehmen verwendete die Stump Box, ein energieeffizientes Gerät, das über Bluetooth eine Verbindung zum Sensor herstellt. Die Stump Box befindet sich unter der Erde hinter dem Tor (dies sind drei Holzpfosten). Daten (z. B. Aufpralleigenschaften) werden aus der Stump Box entnommen und in derselben Sekunde den Kommentatoren angezeigt. Es stimmt, es gibt immer noch einige Probleme beim Datenaustausch zwischen dem Bit und dem Gerät auf der Microsoft-Plattform.







Die Verwendung von KI im Cricket sieht sehr aufregend und vielversprechend aus. Die Technologie verändert den Ansatz bei der Auswahl von Spielern und Trainern. Und natürlich kann es das Spiel, das in Großbritannien, Indien, Nordamerika, der Karibik, Südafrika und Australien geliebt wird, radikal verändern.



Vorteile von berührungsempfindlichen Bit-Aufklebern

• Die oben genannten Funktionen sind in der mobilen Anwendung verfügbar.
• Trainer erhalten ein visuelles Bild der Stärken und Schwächen des Schlagmanns.
• Trainer können Sportlern raten, ihr Spiel zu verbessern.

Wie nutzen nationale Cricket-Ligen künstliche Intelligenz, um Superstars im Sport auszuwählen?

Jetzt können wir über die Perspektiven für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Cricket sprechen. Das indische Institut von Madras hat zusammen mit der Sportmedienorganisation ESPNcricinfo (sie haben eine große, aktuelle Cricket-Datenbank) ein einzigartiges Technologieprogramm "Superstars" vorgestellt, das das Schicksal des Spielers sowie den Spielplan vorhersagt.



Die Forscher versuchten, mehrere Cricket-Superstars aus Hunderttausenden von Teilnehmern zu identifizieren. Die Datenbank mit detaillierten Spielerinformationen wurde seit fast 10 Jahren mit ausgeklügelten Algorithmen und wissenschaftlichen Methoden gesammelt. Diese Techniken sind mit maschinellem Lernen verbunden, das den Echtzeitzugriff auf Spielerdaten ermöglicht. Ein weiteres Plus der Technologie: Sie trägt zur Transparenz des Auswahlprozesses bei. Niemand wird in der Lage sein, die Entscheidungen über die Wahl des Spielers in Frage zu stellen, da diese nicht auf menschlichen Vorlieben beruhen, sondern auf einer trockenen Computeranalyse. Der Algorithmus wertet die Reaktionsgeschwindigkeit in Echtzeit aus, bewertet die Aktionen des Spielers und den gesamten Spielprozess.



Aber Sie müssen die andere Seite des Spiels berücksichtigen. Maschinelles Lernen reagiert auf vom Menschen angetriebene Ereignisse. Das heißt, es ist unmöglich, jede spezifische Situation richtig vorherzusagen. Die Algorithmen arbeiten auf der Grundlage einer qualitativen Analyse und erzählen über das Schicksal des Spiels. Zum Beispiel kann ein Bowler Batman erschöpfen, aber nicht jeder Versuch ist erfolgreich. Bowler mag klug genug sein, um das Team davon abzuhalten, die höchstmögliche Gewinnpunktzahl zu erreichen, aber der Algorithmus zählt nur die Siegpunkte, die er erhält. Kurz gesagt, dies ist keine absolute Methode, um das Glück in einem Spiel oder einer Mannschaft zu zählen.



Prognosemetrik

• Die Plattform wird verwendet, um Spielereignisse vorherzusagen. Sie:
• Prognostiziert die Wahrscheinlichkeit, dass das bedienende Team gewinnt.
• Prognostiziert die Gewinnchancen des Teams, das zuerst schlägt.
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Mit historischen Daten können Sie Prognosemetriken trainieren und so die Genauigkeit der Vorhersage verschiedener Ereignisse im Spiel erhöhen. Die Metrik vergleicht dann die Ergebnisse des Spiels in Echtzeit mit den Informationen, die bereits in das Spiel fließen, um das Ergebnis zu bilden. 



Intelligente Statistiken



Alle Beteiligten konnten aufregende neue Funktionen des Spiels erkunden, darunter Druckindizes, schnelle Wickets, Spielerqualitätsindex usw. Die Technologie zeigt den idealen Schlagmann oder Bowler basierend auf den Punkten, die er während des Machtspiels und bei entscheidenden Overs (Streifen) verdient oder behält.



Data Mining-Strategie zur Auswahl von Spielern



Sportorganisationen verwenden diese Technologie, um Spieler für ein Spiel auszuwählen und herausragende Ergebnisse zu erzielen. Diese Taktik hilft auch, die optimale Reihenfolge der Spieler zu finden. Sie hilft den Trainern, indem sie die durchschnittliche Leistung der Bowler anzeigt und den besten Spieler für das Team ermittelt.



Darüber hinaus trägt die Technologie dazu bei, die Fähigkeiten einzelner Spieler und ihre Gesamtleistung zu verbessern. Das Team arbeitet vor den Spielen an seinen Schwachstellen, was die Gewinnchancen erhöht.



Datenanalysetechniken im Cricket



KI-gestützte Daten zum maschinellen Lernen helfen dabei, die Stärken und Schwächen eines Gegners zu identifizieren. Das Team kann neue Wege finden, um mit Hauptkonkurrenten umzugehen. Darüber hinaus hilft es dem Coach, das Team auf der Grundlage einer visuellen Darstellung der Daten zu führen. Es wird möglich, kleine Details wie eine Feldkarte, das Gebiet um das Feld usw. in Echtzeit zu analysieren. Dies bildet die Grundlage für den Trainings- und Arbeitsplan des Teams vor Ort.

Technologische Fortschritte

Im Laufe der Jahre hat die Technologie Cricket stark beeinflusst und es macht mehr Spaß. Das Cricket-Match gewann mehr Fans und Fans nach dem Öffnen des Snimeters (Technologie, mit der Sie feststellen können, ob der Cricketball den Schläger auf dem Weg zum Wicket berührt hat), der Stumpfkamera (dies ist eine in einen der drei Stümpfe eingebaute Mikrokamera) und der LED-Jumpers (befindet sich) auf Polen) und Hawk-Eye (Software- und Hardwarekomplex, der die Flugbahn eines Spielprojektils simuliert).



Das Snikometer hilft dem Schiedsrichter bei der Entscheidungsfindung, da festgestellt werden kann, ob der Ball den Schläger getroffen hat oder nicht. Allan Plaskett, ein englischer Forscher, stellte dieses Gerät Mitte der neunziger Jahre erstmals vor. Hawk-Eye hilft bei der endgültigen Entscheidung in Bezug auf LBW (Leg before Wicket), wenn der Schlagmann vom Feld geschickt wird, weil er den Ball vor dem Wicket getreten hat. Der Einsatz von Drohnen mit einer Kamera während eines Spiels ist ebenfalls bewundernswert und kann nur bemerkt werden. Mit ihrer Hilfe ist es bequem zu analysieren, was innerhalb des Spielfelds passiert (Bereich in der Mitte des Feldes).



Für den Schlagmann



Beeinflusst Data Science den Schlagmann? Ja und sehr viel. Zusammenfassend sind die folgenden Informationen für ihn nützlich:

• Gesamtzahl (Punkte) der Läufe im Spiel
• Die Anzahl der Bälle, die er getroffen hat
• Die Anzahl der damit verdienten Vierer und Sechser
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Somit hat die Technologie als Anreiz für die Entwicklung von Cricket und die Steigerung seiner Unterhaltung gedient. Es hilft den Bowlern, den Ball richtig zu bedienen, was der Schlagmann nicht reflektieren kann. Dies wiederum hilft dem Schlagmann zu verstehen, wie er effektiv auf den Aufschlag des Bowlers reagieren kann.



Maschinelles Lernen in der prädiktiven Analyse hilft dabei, die Gewinn- oder Verlustchancen eines Spiels vorherzusagen. Scott Brooker und Seamus Hogan verwendeten diese Strategie zuerst, um die Laufrate vorherzusagen .



Darüber hinaus muss die künstliche Intelligenz im Cricket weiterentwickelt werden, um das Spiel noch spannender zu machen. Darüber hinaus reduziert AI den Bedarf an teuren Spezialisten und spart Geld für Transport, Verpflegung und Unterkunft.





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