上海交通大学とアリババは共同で、試合を観戦し、重要な戦術的動きを特定し、人間の解説者と同様のコメントを生成できる、MatchVision と呼ばれる AI サッカー試合分析システムを開発しました。このシステムは、約 2,000 のトップリーグの試合からの 3,300 時間以上の映像を含む大規模な「SoccerReplay-1988」データセットでトレーニングされています。 MatchVision は 24 種類の試合イベントを 84% の精度で識別でき、反則判定などの点で既存のシステムよりも優れています。さらに重要なことは、研究チームはスポーツ分野でのAIのさらなる開発を促進するために、データセットとモデルをオープンソースにすることを計画しているということです。
このテクノロジーは、「SoccerReplay-1988」と呼ばれる大規模なデータセットに基づいて開発されました。このデータセットには、2014 年から 2024 年までのヨーロッパのトップリーグと UEFA チャンピオンズ リーグの完全試合約 2,000 試合、合計 3,300 時間以上のゲームクリップが含まれています。コンテストごとに平均 76 の解説セグメントがあります。
この表は、MatchVision が試合の重要な瞬間を特定し、各シナリオの解説を生成する方法を示しています。
MatchVision は、試合イベントの追跡や有機的な解説の生成など、マルチタスクが可能なオールインワン システムとして設計されています。このシステムは、ゴール、ファウル、戦術的アクションなど、24 種類の試合イベントを識別できます。ファウルを分析する際には、マルチアングルカメラの映像を使用してファウルの種類と重大度を判断します。
テストデータによると、MatchVision はゲーム イベントを識別する精度が 84% であることが示されています。イベント認識で優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、コメントの生成やファウルの判定でも既存のシステムを上回っています。研究チームは、より多くの研究者や開発者が使用できるよう、データセットとモデルをオープンソース化し、GitHub で公開する予定です。
興味深いことに、この研究では、AI と人間の解説者はゲームに対する焦点が異なることが判明しました。 AI は技術的な詳細や戦術に重点を置きますが、人間の解説者はゲームの感情の流れやバックストーリーに重点を置きます。
並べた例では、人間の解説者 (GT) と AI (私たちのもの) が、物議を醸したイエローカード、コーナーキックのシーケンス、ゴールプレーという 3 つの重要な試合の瞬間をどのように説明するかを比較しています。
研究者らは、イエローカード、コーナーキック、ゴール、ゴールキーパーのセーブなどの特定のシナリオに関するAIと人間の解説の比較を示し、両者が試合の重要な瞬間を異なる方法で表現していることを強調した。
将来的には、MatchVision の応用は試合の解説に限定されるものではなく、オフサイド検出などの既存の AI テクノロジーに基づいて、試合のハイライトを自動的に生成したり、審判がより正確なペナルティを下すのを支援したりすることもできるようになるかもしれません。
この研究はスポーツ分析と AI アプリケーションの新時代を告げるもので、サッカーファンや専門家に新しい視聴体験をもたらします。
MatchVision の登場は、スポーツ分野における人工知能技術の応用がより広範で奥深いものとなることを示しており、将来的には AI をベースとしたさらに多くのスポーツ分析ツールが登場し、よりエキサイティングで奥深いスポーツイベントをもたらす可能性があります。経験。 このテクノロジーは、サッカーの試合の解説方法に革命をもたらすだけでなく、将来のスポーツテクノロジーの発展に新たな方向性をもたらします。