NFLとAWS、選手の安全性向上に向けたAIコンテストを終了

ナショナルフットボールリーグ（NFL）とAmazon Web Services, Inc.（AWS）は、人工知能競争を終了しました。10万ドルのAIチャレンジでは、データサイエンティストがコンピューターにヘッドインパクトに関与するプレーヤーを自動的に検出するように指示しました。コンピューターは、ヘッドインジュリーを理解して軽減するために、NFLのゲームフッテージを分析しました。

ゲームフッテージの分析

NFLはすでに、重大な怪我のゲームフッテージをフレームごとに確認し、150種類の異なる変数を記録していました。新しく開発されたモデルはこのプロセスを自動化し、より包括的で正確なものにしました。優勝モデルは、人間よりも83倍速くフッテージを分析しました。

NFLは、新しい洞察を使用して、怪我の軽減、装備の設計、ルールの変更、コーチングとトレーニングの改善を行う予定です。

ジェニファー・ラングトンは、NFLプレーヤーヘルス＆イノベーションのシニアバイスプレジデントです。

「この競争に参加した世界中のデータサイエンティストからの革新的なアイデアは、変革的であり、コンピュータービジョンモデルの精度をわずか3ヶ月の競争で驚くほど向上させました」とラングトンは述べました。「このチャレンジの成功は、NFLが過去10年間でプレーヤーのヘルス＆セーフティのイノベーションを推進するために展開してきたクラウドソーシングモデルの力に言及しています。世界中のデータサイエンスの最も優れた頭脳が私たちのチャレンジに取り組んでくれたことを嬉しく思います。」

このチャレンジには、65カ国から1,000人以上のデータアナリストが参加しました。5つの優勝モデルには、合計10万ドルの賞金が授与されました。1位は大阪のKippei Matsuda、2位は東京の伊藤拓也でした。

過去のモデルを基に構築

データサイエンティストは、NFLのゲームデータと前年の競争データにアクセスできました。前年の競争では、ヘルメットインパクトを検出するクラウドソーシングモデルが使用されました。

「これは私が経験した中で最も興奮した競争でした」と松田は述べました。「コンピュータービジョンでは、2D画像内のオブジェクトを検出することは非常に一般的なタスクですが、このチャレンジでは、フィールド上のプレーヤーの3D位置などの高次元データを考慮する必要がありました。NFLのビデオは見ていて楽しく、その点は大会中にデータを何度も見返す必要があるため重要です。私のAIがNFLプレーヤーの安全性を向上させるのに役立つことを光栄に思います。」

NFLとAWSは、新しいコンピュータービジョンモデルを使用して、「デジタルアスリート」の開発を続ける予定です。「デジタルアスリート」は、NFLプレーヤーの仮想表現です。この仮想アスリートは、プレーヤーの怪我を予測して予防するために使用できます。アルゴリズムは、試合の状況を無制限にシミュレーションし、プレーヤーのヘルス＆セーフティに関する洞察を提供します。

ドクター・プリヤ・ポンナパリは、Amazon (AMZN ) Machine Learning（ML）ソリューションラボのシニアマネージャーです。

「AWSとNFLは、近い将来に怪我を治療してリハビリテーションし、最終的にデータを活用して怪我を予測して予防する方法を理解することを目指しています」とドクター・ポンナパリは述べました。「このチャレンジで開発された新しいコンピュータービジョンモデルと、すべてのチームが尽力した努力は、私たちの目標に近づく重要なステップです。この取り組みが今後数年間でスポーツをどのように変えていくのかを見ることを、非常に楽しみにしています。」