Судью на чипы Теннис и еще 5 видов спорта, где применяются роботы-судьи

Китайские ученые объявили о запуске цифрового прокурора и тестировании цифрового судьи. А в профессиональном спорте компьютеры помогают «вершить правосудие» уже больше двадцати лет. «Цифровой океан» следит не только за матчами на Чемпионате мира в Катаре, но и событиями в других видах спорта. Вернее, не совсем событиями, а техническими нововведениями, своеобразный рейтинг которых и предлагаем вашему вниманию.

Теннис

определять поле или аут

Теннисный мяч при подаче может развивать скорость более 200 км/ч — ​игроки и судьи на поле не всегда успевают уследить, где именно он ударил о землю. Поэтому с 2001 года все крупные соревнования по теннису проходят под наблюдением системы Hawk-Eye. Она моментально распознает мяч и указывает, попал ли он на поле, в линию или же вылетел за нее. На стадионе «Уэмбли» видеопоток с камер Hawk-Eye передается на умную платформу для трансляций, разработанную при поддержке IBM. В режиме реального времени она разбивает запись на отдельные игровые фрагменты и даже выделяет самые драматичные действия игроков для повтора с разных углов, ориентируясь по шуму, который подняли при этом зрители на трибунах.

Автогонки

следить за соблюдением правил

В автоспорте приходится следить за соблюдением всех требований соревнований не только самими пилотами, но и их техническими командами. На гонках NASCAR данные каждого болида заносятся в электронную базу с помощью системы Optical Scanning Station, созданной Microsoft. Она автоматически снимает показания с приборов, которые регистрируют давление в шинах, настройки подвески и другие регулируемые правилами параметры. А за происходящим во время самих гонок присматривает система Hawk-Eye, которая отмечает моменты заезда и выезда из зоны пит-стопа. Теперь здесь уже не встретить посланца от организаторов, который раньше постоянно путался под ногами у техников. Компьютер самостоятельно следит, чтобы болид на остановке обслуживало не больше пяти человек, как это положено по правилам.

Гимнастика

оценивать выполнение упражнений

Выбор лучших в спортивной гимнастике не так однозначен, как у тяжелоатлетов или спринтеров. Здесь нельзя измерить поднятый вес или скорость преодоления дистанции. Выступления оценивают судьи, которые начисляют или снимают баллы в зависимости от трудности упражнений и артистизма. Чтобы сделать оценки более объективными, компания Fujitsu разработала умную систему, которую впервые применили на Олимпиаде 2020 года в Токио. Несколько видеокамер непрерывно следят за спортсменом, нейросеть распознает положения его тела и конечностей и связывает их с тем или иным упражнением из встроенной базы данных. Система автоматически маркирует упражнение, будь то двойное сальто или даже тройное, отмечает результат его выполнения и предлагает соответствующие баллы.

Хоккей

собирать игровую статистику

В 2021 году программисты канадского Университета Ватерлоо обучили нейросеть более чем на 50 тысячах записей игр НХЛ, и теперь она способна распо­знавать игроков по номеру на форме. Это лишь начало работы над мощной интеллектуальной системой для соревнований по хоккею. В будущем она сможет отслеживать каждого игрока на протяжении всего матча, определяя не только его расположение на поле, но и конкретные действия с шайбой. Ну а пока хоккеисты используют компьютерные инструменты аналитики, такие как разработанная в той же Канаде ICEBERG. Она опирается на данные инфракрасных видеокамер FLIR, распознавая на фоне холодного льда и темную шайбу, и игроков разных команд, одетых в форму разного цвета. Это позволяет собирать около 500 метрик, сводя их в ценную для тренеров и рекрутеров статистику.

Футбол

фиксировать пересечение линии

Начиная с 2018 года на состязаниях за Кубок мира ФИФА используется система видеоаналитики с элементами машинного зрения — ​VAR. Она позволяет видеть ключевые моменты с разных углов, а также фиксировать пересечение мячом границ поля или линии ворот, и только. А вот израильский стартап Track160 собирается усовершенствовать эти технологии, сделав их доступными практически на любом стадионе мира. Их платформа Coach160 использует видеокамеры и нейросети, распознающие игроков и мяч. Она не только следит за полем, но и автоматически ведет статистику результативности игроков. Аналогичными проектами занимается даже такой авторитетный разработчик ИИ, как компания DeepMind. Она развернула систему машинного зрения на стадионе британского клуба «Арсенал».

Плавание

помогать улучшить технику

Система FINIS LaneVision разработана стартапом Aspiricx, который основали программист и пловчиха, двенадцатикратная олимпийская чемпионка Натали Коглин. Платформа использует искусственный интеллект для анализа видеозаписей заплывов, а результаты выводит через обычное приложение для смартфонов и планшетов. Искусственный интеллект распознает пловца и его движения, автоматически строя детальную трехмерную модель спортсмена. Система сама определяет скорость, параметры взмахов, время каждого погружения в воду, разворота у стенки бассейна и т.  д. Эти данные помогают тренерам нащупать слабые места своих подопечных и дополнительно отработать их перед соревнованиями. ИИ применяется и для оптимизации работы самих бассейнов. Созданная в Испании платформа Tekniker отслеживает количество пловцов на дорожках и время, которое они там проводят, позволяя точнее контролировать очистку воды.