La NFL et AWS clôturent le défi de sécurité de l'IA

La Ligue nationale de football (NFL) et Amazon Web Services, Inc. (AWS) ont clôturé leur concours d'intelligence artificielle. Le défi AI de 100,000 XNUMX $ a chargé des scientifiques des données d'enseigner aux ordinateurs à détecter automatiquement les joueurs impliqués dans des impacts à la tête. Les ordinateurs l'ont fait en analysant les séquences de matchs de la NFL pour comprendre et réduire les blessures à la tête. 

Analyser des images de jeu

La NFL avait déjà examiné, image par image, des séquences de matchs de blessures graves tout en enregistrant 150 variables différentes. Les modèles nouvellement développés ont automatisé ce processus, le rendant plus complet et plus précis. Le modèle gagnant était 83 fois plus rapide qu'un humain lors de l'analyse des images. 

La NFL utilisera les nouvelles informations pour la réduction des blessures, la conception de l'équipement, les changements de règles et les améliorations de l'entraînement et de la formation.

Jennifer Langton est SVP chez NFL Player Health and Innovation.

« Les idées innovantes apportées à ce concours par les data scientists du monde entier seront transformatrices, conduisant à une amélioration stupéfiante de la précision des modèles de vision par ordinateur au cours d'un concours de seulement trois mois », a déclaré Langton. « Le succès de ce défi témoigne de la puissance du modèle de crowdsourcing que la NFL a déployé au cours de la dernière décennie pour stimuler l'innovation en matière de santé et de sécurité des joueurs et nous sommes ravis d'avoir eu certains des esprits les plus brillants en science des données du monde entier. travailler sur notre défi.

Le défi a été relevé par plus de 1,000 65 analystes de données de 100,000 pays. Les cinq modèles gagnants ont reçu des prix totalisant XNUMX XNUMX $. La première place est revenue à Kippei Matsuda d'Osaka, au Japon, suivi de Takuya Ito de Tokyo. 

S'appuyer sur les modèles précédents

Les scientifiques des données ont eu accès aux données des matchs de la NFL et aux données de compétition de la saison dernière, qui contenaient des modèles participatifs pour détecter les impacts des casques. 

« C'était la compétition la plus passionnante que j'aie jamais vécue », a déclaré Matsuda. « Détecter des objets dans des images 2D est une tâche très courante en vision par ordinateur, mais ce défi nous a obligés à prendre en compte des données de plus grande dimension, comme la localisation 3D des joueurs sur le terrain. Les vidéos de la NFL sont également agréables à regarder, ce qui est très important car nous devons revoir les données à maintes reprises pendant la compétition. Je serais honoré si mon IA pouvait contribuer à améliorer la sécurité des joueurs de la NFL. »

La NFL et AWS utiliseront également les nouveaux modèles de vision par ordinateur pour continuer à développer le "Digital Athlete", une représentation virtuelle d'un joueur de la NFL. Cet athlète virtuel peut ensuite être utilisé pour prédire et prévenir les blessures des joueurs. Ses algorithmes peuvent exécuter des simulations infinies de scénarios de jeu, ce qui donne un aperçu de la santé et de la sécurité des joueurs. 

Le Dr Priya Ponnapalli est directrice principale du laboratoire de solutions Amazon Machine Learning (ML). 

« AWS et la NFL favorisent une meilleure compréhension du traitement et de la rééducation des blessures à court terme, et, à terme, de la prédiction et de la prévention des blessures futures grâce à l'exploitation des données », a déclaré le Dr Ponnapalli. « Les nouveaux modèles de vision par ordinateur développés dans le cadre de ce défi, ainsi que le travail acharné de toutes les équipes impliquées, nous rapprochent de notre objectif et je suis ravi de voir comment ces travaux transformeront le sport dans les années à venir. »