Los investigadores han logrado un avance clave en el desarrollo de tecnología para analizar automáticamente videos de juegos de hockey utilizando inteligencia artificial.

Los ingenieros de la Universidad de Waterloo combinaron dos técnicas de inteligencia artificial de aprendizaje profundo existentes para identificar a los jugadores por el número de suéter con una precisión del 90 por ciento.

"Eso es importante porque la única señal importante que tienes para identificar a un jugador en particular en un video de hockey es el número de camiseta, "dijo Kanav Vats, un doctorado estudiante de ingeniería de diseño de sistemas que lideró el proyecto. "Por lo demás, los jugadores de un equipo parecen muy similares debido a sus cascos y uniformes".

La identificación del jugador es un aspecto de un desafío complicado, ya que los miembros del laboratorio de procesamiento de imágenes y visión (VIP) en Waterloo trabajan con el socio de la industria Stathletes Inc. en el software de inteligencia artificial para analizar el rendimiento de los jugadores y producir otros conocimientos basados ​​en datos.

Los investigadores crearon un conjunto de datos de más de 54, 000 imágenes de juegos de la Liga Nacional de Hockey, el mayor conjunto de datos de su tipo, y lo usó para entrenar algoritmos de inteligencia artificial para reconocer los números de suéter en nuevas imágenes.

La precisión se incrementó al representar el número 12, por ejemplo, como un número de dos dígitos y dos dígitos únicos, 1 y 2, juntar, un enfoque conocido en el campo de la IA como aprendizaje multitarea.

"El uso de diferentes representaciones para enseñar lo mismo puede mejorar el rendimiento, ", Dijo Vats." Combinamos una representación holística y una representación de dígitos con excelentes resultados ".

El equipo de investigación también está desarrollando IA para rastrear a los jugadores en video, ubicarlos en el hielo y reconocer lo que están haciendo, como disparar o controlar a un jugador contrario, para la integración en un solo sistema.

Los análisis detallados han logrado grandes avances en el hockey y otros deportes en los últimos años. pero gran parte del trabajo aún lo hacen las personas que miran videos de transmisión y toman notas.

"Como puedes imaginar, una persona que anote manualmente un video de un juego de hockey completo de tres períodos tomaría horas, ", Dijo Vats." Los sistemas de aprendizaje automático pueden producir datos a partir de videos en cuestión de minutos ".

Aunque hasta ahora se han centrado en el hockey, los investigadores esperan que su tecnología se pueda transferir con modificaciones a otros deportes de equipo, como el fútbol.

Vats colaboró ​​en el trabajo de identificación de jugadores con sus supervisores de doctorado, Los profesores de ingeniería de Waterloo, David Clausi y John Zelek, y el becario postdoctoral Mehrnaz Fani.

Está programado para presentar un trabajo, Aprendizaje multitarea para el reconocimiento del número de camiseta en hockey sobre hielo, en el 4 ^th Taller Internacional ACM sobre Análisis Multimedia en el Deporte este mes.