Америкийн Үндэсний Сагсан бөмбөгийн холбооны (NBA) дэвшилтэд технологиуд Part-2

Зоригт Мөнхбаатар

• 2025-02-24
• sport, код, технологи

Бид өмнөх нийтлэлээрээ NBA-ийн дэвшилтэд технологиудыг ерөнхийд нь дурьдсан бол энэ удаагийн нийтлэлээрээ бид илүү дэлгэрүүлж судлах болно.

Сүүлийн жилүүдэд технологи хөгжихийн хэрээр багууд, дасгалжуулагчид, тоглогчид, шүүгчид болон фэнүүд статистик мэдээлэлд илүү анхаарал хандуулах болсон. Камерын систем, хиймэл оюун ухаан (AI), машин сургалт (ML), биометрийн өгөгдөл зэрэг шинэ дэвшилтэт технологиуд NBA-д хувьсгал авчирч байна. Энэ нийтлэлд NBA-ийн статистик өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, боловсруулах, ашиглаж буйг судлах болно.

Өгөгдөл цуглуулах технологи

Камерын систем болон мэдрэгч төхөөрөмжүүд

NBA-ийн статистик өгөгдлийг өндөр нарийвчлалтай цуглуулахын тулд дараах технологиудыг ашигладаг:

• Hawk-Eye камерын систем: Энэхүү систем нь талбайн эргэн тойронд байрлуулсан өндөр нягтаршилтай олон камерын тусламжтайгаар тоглогчдын хөдөлгөөн, бөмбөгний байршил, хурд, шидэлтийн өнцөг зэргийг бодит цагийн горимоор хянадаг.
• SportVU: NBA-ийн ихэнх багууд энэ системийг ашигладаг. Энэ нь секундэд 25 кадрын хурдтайгаар талбай дээрх бүх тоглогчдын байрлал, хурд, замнал зэргийг автоматаар хянаж бүртгэдэг.
• Биеийн хөдөлгөөн хянах сенсор: Тоглогчдын гүйцэтгэлийг илүү нарийн хэмжихийн тулд Catapult Sports зэрэг компанийн биед зүүдэг сенсоруудыг ашиглаж, тэдний хурд, хөдөлгөөн, эрчим хүчний зарцуулалт, стрессийн түвшинг хэмждэг.

Биометрийн өгөгдөл ба эрүүл мэндийн мониторинг

NBA багууд тоглогчдын эрүүл мэнд, гэмтлийн эрсдэлийг бууруулахын тулд биометрийн мэдээллийг ашигладаг:

• Зүрхний цохилтын хяналт: Бэлтгэлийн үеэр тоглогчдын зүрхний цохилтын давтамжийг хянаж, ядаргаа, хэт ачаалалтай байгаа эсэхийг тодорхойлдог.
• GPS болон хөдөлгөөний анализ: Тоглогчдын гүйлтийн хурд, туулах замнал, хурдатгал, гэнэтийн чиглэл өөрчлөлтийг хэмжиж, гэмтлээс урьдчилан сэргийлэхэд тусалдаг.

Өгөгдлийн боловсруулалт ба AI алгоритмууд

Өгөгдлийг цэвэрлэх, ангилах

Статистик өгөгдөл их хэмжээтэй, зарим тохиолдолд буруу эсвэл дутуу мэдээлэл агуулж байдаг тул урьдчилан боловсруулалт зайлшгүй шаардлагатай. Энэ процесс нь дараах алхмуудаас бүрдэнэ:

1. Шууд дамжуулалтын өгөгдлийг цэвэрлэх – Камер, сенсоруудаас ирсэн өгөгдөлд шуум, алдаа байх магадлалтай тул тэдгээрийг шүүж, бодит өгөгдлийг ялган авна.
2. Тоглогчдын хөдөлгөөнийг хянах – Машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан тоглогчийн байрлал, довтолгоо, хамгаалалтын хөдөлгөөнийг ангилна.
3. Үр дүнг тооцоолох – Оновчтой алгоритмуудын тусламжтайгаар тоглогчийн статистик үзүүлэлтүүдийг бодит мэдээлэлд тулгуурлан гаргаж авна.

AI болон машин сургалтын алгоритмууд

Машин сургалт болон хиймэл оюун ухаан NBA-ийн статистик боловсруулалтад дараах чиглэлээр ашиглагдаж байна:

• Neural Networks (Мэдрэлийн сүлжээ): Тоглогчдын ирээдүйн гүйцэтгэлийг урьдчилан таамаглахад ашиглана.
• Decision Trees (Шийдвэрийн мод): Тоглогчдын хамгаалалтын стратеги, довтолгооны үр дүнг тооцоолоход ашигладаг.
• Clustering Algorithms (Бөөгнөрүүлэх алгоритм): Өгөгдөл доторх нийтлэг хэв маягийг тодорхойлж, тоглогчдын тоглолтын хэв маягийг ангилахад ашиглагдана.
• Regression Analysis (Регрессийн шинжилгээ): Тоглогчдын шидэлтийн амжилтын хувь, онооны гүйцэтгэлийг тооцоолоход ашиглагддаг.
• Reinforcement Learning (Хүчтэй сургалтын алгоритм): Багийн стратеги боловсруулалтад ашиглагдаж, хамгаалалт болон довтолгооны шийдвэр гаргалтыг сайжруулдаг.

Гүнзгий статистик анализ ба хэрэглээ

NBA-ийн багууд дараах статистик үзүүлэлтүүдийг ашиглан стратегиа боловсруулдаг:

• Player Efficiency Rating (PER) – Тоглогчийн үр дүнтэй байдлыг хэмждэг.
• Win Shares (WS) – Багийн ялалтад тоглогчийн оруулж буй хувь нэмэр.
• Box Plus-Minus (BPM) – Тоглогч талбайд байхдаа багийн тоглолтод хэрхэн нөлөөлж буйг хэмждэг.
• True Shooting Percentage (TS%) – Шидэлтийн үр дүнг илүү бодитой хэмжих үзүүлэлт.
• Usage Rate (USG%) – Тоглогч багийнхаа довтолгооны хэдэн хувийг ашиглаж байгааг тодорхойлдог.

Эдгээр үзүүлэлтүүдийг AI алгоритмуудын тусламжтайгаар боловсруулж, стратегийн шийдвэр гаргахад ашигладаг.