एनएफएल और एएडब्ल्यूएस ने एआई सुरक्षा चुनौती को बंद कर दिया

नेशनल फुटबॉल लीग (एनएफएल) और अमेज़न वेब सेवाएं, इंक। (एडब्ल्यूएस) ने अपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रतियोगिता को बंद कर दिया है। $100,000 एआई चुनौती ने डेटा वैज्ञानिकों को कंप्यूटरों को स्वचालित रूप से हेड इंपैक्ट में शामिल खिलाड़ियों का पता लगाने के लिए सिखाने का काम सौंपा। कंप्यूटरों ने एनएफएल गेम फुटेज का विश्लेषण करके सिर की चोटों को समझने और कम करने के लिए ऐसा किया।

गेम फुटेज का विश्लेषण

एनएफएल पहले से ही बड़ी चोटों के गेम फुटेज की समीक्षा कर रहा था, जिसमें 150 अलग-अलग चर रिकॉर्ड किए गए थे। नए मॉडलों ने इस प्रक्रिया को स्वचालित कर दिया, जिससे यह अधिक व्यापक और सटीक हो गया। जीतने वाला मॉडल मानव की तुलना में 83 गुना तेजी से फुटेज का विश्लेषण करता था।

एनएफएल चोटों को कम करने, उपकरण डिजाइन, नियम परिवर्तन और कोचिंग और प्रशिक्षण में सुधार के लिए नए अंतर्दृष्टि का उपयोग करेगा।

जेनिफर लैंगटन एनएफएल प्लेयर हेल्थ एंड इनोवेशन में एसवीपी हैं।

“इस प्रतियोगिता में दुनिया भर के डेटा वैज्ञानिकों द्वारा लाए गए नवाचारी विचार इस प्रतियोगिता को परिवर्तनकारी बनाएंगे, जो केवल तीन महीने की प्रतियोगिता में कंप्यूटर विजन मॉडल की सटीकता में आश्चर्यजनक सुधार लाएगा,” लैंगटन ने कहा। “इस चुनौती की सफलता एनएफएल द्वारा पिछले दशक में खिलाड़ी स्वास्थ्य और सुरक्षा में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए तैनात किए गए भीड़ सourcing मॉडल की शक्ति की गवाही देती है और हमें दुनिया भर के डेटा विज्ञान के सबसे चमकीले दिमागों को हमारी चुनौती पर काम करते हुए देखकर खुशी हो रही है।”

चुनौती 65 देशों के 1,000 से अधिक डेटा विश्लेषकों द्वारा की गई थी। पांच विजेता मॉडल को कुल $100,000 के पुरस्कार से सम्मानित किया गया। पहला स्थान ओसाका, जापान के किप्पेई मात्सुदा को मिला, जिसके बाद टोक्यो के ताकुया इतो थे।

पिछले मॉडल पर निर्माण

डेटा वैज्ञानिकों को एनएफएल गेम डेटा और पिछले सीजन की प्रतियोगिता डेटा तक पहुंच प्रदान की गई थी, जिसमें हेलमेट इंपैक्ट का पता लगाने के लिए भीड़ सourcing मॉडल थे।

“यह मेरे द्वारा अनुभव की गई सबसे रोमांचक प्रतियोगिता थी,” मात्सुदा ने कहा। “यह कंप्यूटर विजन के लिए एक बहुत ही सामान्य कार्य है कि 2D छवियों में वस्तुओं का पता लगाया जाए, लेकिन इस चुनौती में हमें उच्च आयामी डेटा जैसे कि मैदान पर खिलाड़ियों के 3D स्थान को ध्यान में रखना पड़ा। एनएफएल वीडियो देखने में भी मजेदार हैं, जो बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि हमें प्रतियोगिता के दौरान डेटा को बार-बार देखने की आवश्यकता है। मुझे सम्मानित किया जाएगा यदि मेरा एआई एनएफएल खिलाड़ियों की सुरक्षा में सुधार करने में मदद कर सकता है।”

एनएफएल और एएडब्ल्यूएस नए कंप्यूटर विजन मॉडल का उपयोग “डिजिटल एथलीट” को विकसित करने के लिए भी करेंगे, जो एक एनएफएल खिलाड़ी का एक आभासी प्रतिनिधित्व है। फिर इस आभासी एथलीट का उपयोग खिलाड़ी की चोट की भविष्यवाणी और रोकथाम के लिए किया जा सकता है। इसके अल्गोरिदम खेल के दृश्यों के अनगिनत सिमुलेशन चला सकते हैं, जो खिलाड़ी के स्वास्थ्य और सुरक्षा के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं।

डॉ प्रिया पोन्नपल्ली अमेज़न मशीन लर्निंग (एमएल) सॉल्यूशंस लैब में सीनियर मैनेजर हैं।

“एडब्ल्यूएस और एनएफएल अल्पावधि में चोटों के इलाज और पुनर्वास के तरीकों को समझने और अंततः भविष्य में डेटा का लाभ उठाकर चोटों की भविष्यवाणी और रोकथाम के लिए काम कर रहे हैं,” डॉ पोन्नपल्ली ने कहा। “इस चुनौती में विकसित नए कंप्यूटर विजन मॉडल और सभी टीमों द्वारा किए गए कठिन परिश्रम हमें अपने लक्ष्य के करीब ले जाते हैं और मुझे यह देखकर और भी खुशी होगी कि यह काम आने वाले वर्षों में इस खेल को कैसे बदल देगा।”