FIFA po përdor Inteligjencën e re Artificiale për të ndihmuar gjyqtarët për pozicionet jashtë loje në Kupën e Botës të këtij viti.

Si punon? 

Sistemi quhet teknologjia gjysmë e automatizuar jashtë loje (SAOT) dhe përdor 12 kamera të bashkangjitura në çatinë e stadiumit për të gjurmuar topin dhe lëvizjet e secilit lojtar.

SAOT përdor Inteligjencën Artificiale për të njohur dhe gjurmuar lojtarët dhe topin, duke llogaritur pozicionet e tyre 50 herë në sekondë.

Një sensor është i bashkangjitur në topin zyrtar të Kupës së Botës 2022 në Katar, i quajtur Al Rihla arabisht për "udhëtimin", duke lejuar SAOT-in të krahasojë momentin e saktë që u godit me pozicionin e mbrojtësit të fundit të ekipit dhe sulmuesit të ekipit kundërshtar.

Ky nivel i saktësisë është kyç për situata shumë të vështira në të cilat është e vështirë për gjyqtarët që të shpallin shpejt pozicione jashtë loje. Ndonjëherë një gol dhe madje edhe rezultati i të gjithë ndeshjes mund të varet nga kjo.

Sa herë që SAOT zbulon një pozicion jashtë loje, një alarm u dërgohet zyrtarëve të ndeshjes me pamje. Ata informojnë arbitrin, i cili në fund ka fjalën e fundit. Kjo është arsyeja pse sistemi konsiderohet "gjysmë i automatizuar".

Një përmirësim në zbulimin jashtë loje 

Në ndeshjet tipike të futbollit, përdoren sistemet e pamjeve ndihmës gjyqtarëve (VAR). Atyre u duhen rreth 70 sekonda për të zbuluar një offside, shumë më gjatë se SAOT. Duke përdorur teknologjinë VAR, zyrtarët duhej të gjenin momentin e duhur të goditjes dhe të vizatonin vetë vijën jashtë loje. Me SAOT, gjithçka që duhet të bëjnë është të konfirmojnë pozicionin jashtë loje të sugjeruar nga sistemi.

Procesi i ri “ndodh brenda pak sekondash dhe do të thotë që vendimet jashtë loje mund të merren më shpejt dhe më saktë”, sipas faqes së internetit të FIFA-s.

Nëse arbitri konfirmon sugjerimin e SAOT-it, sistemi do të gjenerojë një animacion 3D të transmetimit jashtë loje në një ekran të madh në stadium për t'i lejuar tifozët të shohin arsyen e pozicionit jashtë loje apo ndonjë goli.

Sistemi SAOT u testua për tre vjet dhe tani është "sistemi më i saktë i mbështetjes jashtë loje në dispozicion për zyrtarët e ndeshjeve që përcjellin përmes pamjeve", sipas FIFA.

Zbulimi i objekteve: Një detyrë komplekse 

Detyra për të kuptuar dhe nxjerrë informacionet e vlefshëm nga pamjet Videove quhet analiza e Videos dhe nënfusha e Inteligjencës Artificiale që merret me këtë është vizioni kompjuterik.

Imagjinoni që ju jeni një kompjuter dhe nuk mund të shihni të njëjtën mënyrë si njerëzit. Sytë tuaj janë zëvendësuar me kamera dixhitale që marrin dritë dhe e transformojnë atë informacion në të dhëna. Të dhënat ju tregojnë se si shfaqet çdo piksel në çdo kornizë për shembull, sa jeshile, e kuqe dhe blu ka çdo piksel.

Këto të dhëna zakonisht shfaqen si një tabelë gjigante vlerash. Për shembull, për një Video 1080p, ku çdo kornizë ka 1920 x 1080 piksele, çdo rresht do të kishte 1920 pikselë dhe çdo kolonë 1080.

Si e keni kuptimin nga kjo? Epo, kjo është një nga temat më të nxehta në Inteligjencën Artificiale, zbulimi dhe gjurmimi i objekteve.

Si i njohin kompjuterët njerëzit dhe gjërat

Shkencëtarët e të dhënave kanë zhvilluar teknika të ndryshme për t'iu qasur këtij problemi. Njëri quhet rrjeti nervor konvolucional (CNN). Ju mund të shihni se si duket ky proces në këtë faqe interneti të bërë nga Adam Harley, një studiues postdoktoral në Universitetin Stanford në SHBA.

CNN-ët funksionojnë duke zbuluar objektet shtresë pas shtrese. Një mënyrë për të kuptuar se si funksionon kjo është të mendoni për procesin e përpjekjes për të dalluar identitetin e një objekti në një dhomë të zezë.

Duke përdorur duart për të ndjerë objektin, do të bëni një sërë pyetjesh që bëhen gjithnjë e më specifike. Së pari ju mund të pyesni veten "A është e ngurtë apo e butë?"

Ju shtypni objektin dhe kuptoni se në disa vende është i vështirë dhe në të tjera më i butë. Kjo lëvizje transformon të kuptuarit tuaj për objektin: Tani keni informacion të mjaftueshëm për të ditur se është diçka me veçori të buta dhe të forta. Kjo njohuri do të përfaqësonte "shtresën" e parë të zbulimit. Në CNN, kjo do të konsiderohej "konvolucioni".

Pas identifikimit të shtresës së parë, do të bëni më shumë pyetje si p.sh. çfarë teksture ka objekti, sa i madh është ose çfarë lloj forme mban. Ndërsa secila prej këtyre pyetjeve merr përgjigje, formohet një shtresë tjetër, duke rritur të kuptuarit tuaj të përgjithshëm për atë që keni para jush. Kjo është afër mënyrës se si funksionojnë CNN.

Në një moment, ju do të mblidhni informacione të mjaftueshëm për të filluar të hamendësoni se çfarë është objekti. E keni kuptuar se objekti është me gëzof, ka katër këmbë dhe veshë që ngjiten nga maja e kokës. A është një mace? Deri tani, CNN do të pyeste: A është një lojtar? Apo një top?

Identifikimi i objektit

Pasi të jetë mbledhur informacion i mjaftueshëm për të bërë hamendje, do të përdoret një proces klasifikimi për të kontrolluar hipotezën e kompjuterit me objektet e njohura.

Inteligjenca Artificiale si SAOT zakonisht stërvitet kundër bazave të të dhënave të mëdha Video plot me objekte që tashmë janë identifikuar nga njerëzit, në këtë rast, për shembull, lojtarët e futbollit në fushë. Kështu mëson Inteligjenca Artificiale se si duken lojtarët. Pas trajnimit intensiv, kjo teknologji mund të zbulojë dhe gjurmojë me lehtësi dhe shpejt lojtarët.

/Motilokal.com