NFL 和 AWS 完成了人工智能安全挑战赛

国家橄榄球联盟（NFL）和亚马逊网络服务公司（AWS）已经完成了他们的人工智能竞赛。价值 10 万美元的人工智能挑战赛要求数据科学家教计算机自动检测头部撞击中的球员。计算机通过分析 NFL 比赛录像来理解和减少头部伤害。

分析比赛录像

NFL 已经逐帧审查了重大伤害的比赛录像，并记录了 150 个不同的变量。新开发的模型自动化了这个过程，使其更加全面和准确。获胜模型在分析录像时比人类快 83 倍。

NFL 将使用这些新见解来减少伤害、设计设备、改变规则以及改进教练和训练。

詹妮弗·兰顿是 NFL 球员健康和创新高级副总裁。

“来自世界各地的数据科学家带来了创新的想法，这将会带来计算机视觉模型的准确性在仅仅三个月的竞赛中取得惊人的提高，”兰顿说。“这个挑战的成功证明了 NFL 在过去十年中部署的众包模型的力量，这个模型推动了球员健康和安全的创新，我们很高兴能有来自世界各地的数据科学领域最优秀的头脑为我们的挑战工作。”

这个挑战由来自 65 个国家的 1000 多名数据分析师参加。五个获奖模型共获得了 10 万美元的奖金。第一名是来自日本大阪的松田圭平，第二名是来自东京的伊藤拓也。

在之前的模型基础上继续发展

数据科学家被授予访问 NFL 比赛数据和上赛季竞赛数据的权限，上赛季的竞赛数据中有众包模型来检测头盔撞击。

“这是我经历过的最令人兴奋的竞赛，”松田说。“计算机视觉中检测 2D 图像中的对象是一项非常常见的任务，但这个挑战需要我们考虑更高维度的数据，例如球员在场上的 3D 位置。NFL 视频也很有趣，这很重要，因为我们需要在竞赛期间反复观看这些数据。如果我的人工智能可以帮助提高 NFL 球员的安全性，我将感到荣幸。”

NFL 和 AWS 还将使用这些新的人工智能视觉模型继续开发“数字运动员”，即 NFL 球员的虚拟表现。这位虚拟运动员可以用来预测和预防球员受伤。它的算法可以运行无限的游戏场景模拟，这为球员的健康和安全提供了见解。

普里亚·庞纳帕利博士是亚马逊机器学习解决方案实验室的高级经理。

“AWS 和 NFL 正在促进对如何治疗和康复伤害的理解，并最终利用数据预测和预防未来受伤，”庞纳帕利博士说。“在这个挑战中开发的新的人工智能视觉模型，以及所有参与团队所做的辛勤工作，使我们更接近我们的目标，我很高兴看到这项工作将如何在未来几年改变这项运动。”