Нейронную сеть научили генерировать теннисные матчи

Аватар пользователя admin

Специалисты Стэнфордского университета в США разработали ИИ, который способен генерировать теннисные матчи. Нейросеть можно будет использовать для тренировок спортсменов и анализа соревнований.

Из-за пандемии коронавируса в этом году не состоялся Уимблдонский турнир — один из самых крупных и известных международных чемпионатов по теннису. Исследователи из Стэнфорда решили исправить это и смоделировали турнир с помощью искусственного интеллекта.

Команда натренировала ИИ на множестве видеозаписей матчей и тренировок. Циклический характер теннисных матчей помог учёным создать модель, которая предсказывает, как будут в определённых ситуациях играть такие звёзды спорта, как Новак Джокович и Роджер Федерер. Модель принимает во внимание общую стратегию игры в теннис и особенности стиля каждого игрока. Например, ИИ знает, что Джокович любит направлять мяч на слабую сторону соперника.

«Мы используем эти поведенческие модели для имитации действий, которые реальный игрок может предпринять в данной игровой ситуации», — указывают учёные.

По словам авторов проекта, именно этот поведенческий аспект отделяет их модель от прошлых попыток создать систему, имитирующую игру в теннис.

Система способна создавать бесконечные сценарии «что, если», предсказывая, какое действие будет следующим. Она может генерировать матчи, которые никогда не произойдут в реальности — например, в которых Федерер играет против самого себя. Исследователи могут изменить место приземления мяча в одном конкретном моменте и тем самым изменить ход всей игры. ИИ также позволяет контролировать местонахождение игрока во время подачи.

Как признают сами создатели проекта, модель неидеальна. Главным недостатком ИИ они называют слабую визуальную составляющую: бывают моменты, когда всё происходящее больше похоже на видеоигры 90-х годов. Судьи и фанаты на трибунах не двигаются, а сами игроки будто скользят по корту на коньках. Ещё один минус заключается в том, что мяч и игроки не отбрасывают тени. Тем не менее, уверены учёные, эту систему уже можно использовать для анализа матчей и тренировок спортсменов.

Источник: https://habr.com/ru/news/t/515760/#habracut

42
-1
0
+1