NFL und AWS beenden AI-Sicherheitswettbewerb

Die National Football League (NFL) und Amazon (AMZN ) Web Services, Inc. (AWS) haben ihren künstlichen Intelligenz-Wettbewerb abgeschlossen. Der 100.000-Dollar-AI-Wettbewerb forderte Data-Scientisten auf, Computern beizubringen, Spieler, die an Kopfverletzungen beteiligt sind, automatisch zu erkennen. Die Computer taten dies, indem sie NFL-Spielvideos analysierten, um Kopfverletzungen zu verstehen und zu reduzieren. 

Analyse von Spielvideos

Die NFL hatte bereits Spielvideos von schweren Verletzungen frame-by-frame überprüft und 150 verschiedene Variablen aufgezeichnet. Die neu entwickelten Modelle automatisierten diesen Prozess, machten ihn umfassender und genauer. Das gewinnende Modell war 83-mal schneller als ein Mensch bei der Analyse der Videos. 

Die NFL wird die neuen Erkenntnisse für die Reduzierung von Verletzungen, die Gestaltung von Ausrüstung, Änderungen der Regeln und Verbesserungen der Coaching- und Trainingsmethoden nutzen.

Jennifer Langton ist SVP bei NFL Player Health and Innovation.

“Die innovativen Ideen, die in diesem Wettbewerb von Data-Scientisten aus der ganzen Welt eingebracht wurden, werden transformierend sein und eine atemberaubende Verbesserung der Genauigkeit von Computer-Vision-Modellen über nur drei Monate Wettbewerb bringen”, sagte Langton. “Der Erfolg dieser Herausforderung spricht für die Macht des Crowdsourcing-Modells, das die NFL über die letzten zehn Jahre zur Förderung von Innovationen im Bereich der Spielergesundheit und -sicherheit eingesetzt hat, und wir sind begeistert, dass wir einige der hellsten Köpfe der Data-Science aus der ganzen Welt an unserem Wettbewerb teilnehmen lassen durften.”

Die Herausforderung wurde von über 1.000 Data-Analysten aus 65 Ländern angenommen. Die fünf gewinnenden Modelle erhielten Preise im Gesamtwert von 100.000 Dollar. Der erste Platz ging an Kippei Matsuda aus Osaka, Japan, gefolgt von Takuya Ito aus Tokyo. 

Aufbau auf vorherigen Modellen

Die Data-Scientisten erhielten Zugang zu NFL-Spiel-Daten und den Daten des Wettbewerbs der letzten Saison, der Crowdsourcing-Modelle zur Erkennung von Helm-Impacts enthielt. 

“Dies war der aufregendste Wettbewerb, den ich je erlebt habe”, sagte Matsuda. “Es ist eine sehr gemeinsame Aufgabe für Computer-Vision, Objekte in 2D-Bildern zu erkennen, aber diese Herausforderung erforderte, dass wir höherdimensionale Daten wie die 3D-Lokation von Spielern auf dem Feld berücksichtigen. NFL-Videos sind auch Spaß zu sehen, was sehr wichtig ist, da wir die Daten wieder und wieder während des Wettbewerbs sehen müssen. Ich würde mich geehrt fühlen, wenn mein AI dazu beitragen kann, die Sicherheit von NFL-Spielern zu verbessern.”

Die NFL und AWS werden auch die neuen Computer-Vision-Modelle verwenden, um die Entwicklung des “Digitalen Athleten” fortzusetzen, einer virtuellen Darstellung eines NFL-Spielers. Dieser virtuelle Athlet kann dann verwendet werden, um Spieler-Verletzungen vorherzusagen und zu verhindern. Seine Algorithmen können unendliche Simulationen von Spiel-Szenarien durchführen, was Einblicke in die Gesundheit und Sicherheit der Spieler gibt. 

Dr. Priya Ponnapalli ist Senior-Manager im Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab. 

“AWS und die NFL fördern das Verständnis dafür, wie Verletzungen behandelt und rehabilitiert werden können, und letztendlich, wie sie vorhergesagt und verhindert werden können, indem Daten genutzt werden”, sagte Dr. Ponnapalli. “Die neuen Computer-Vision-Modelle, die in dieser Herausforderung entwickelt wurden, und die harte Arbeit, die von allen beteiligten Teams geleistet wurde, bringen uns Schritte näher an unser Ziel, und ich könnte nicht begeisterter sein, zu sehen, wie diese Arbeit den Sport in den kommenden Jahren transformiert.”