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QUT科學(xué)家的人工智能研究

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澳網(wǎng)賽事近日正如火如荼地進(jìn)行中,電視機(jī)前的你是否看得目不轉(zhuǎn)睛呢?有一波QUT研究員們更是連比賽中的 每一幀畫面都不放過 呢,為的就是用科學(xué)的算法看穿這滿滿的球員套路!

QUT科學(xué)家的人工智能研究

昆士蘭科技大學(xué)(QUT)視覺與信號(hào)處理領(lǐng)域?qū)<襍imon Denman博士所率領(lǐng)的科研團(tuán)隊(duì)正專注于利用人工智能研究三位網(wǎng)壇巨星--此次參加澳大利亞網(wǎng)球公開賽爆冷惜敗的費(fèi)德勒、和已順利晉級(jí)四強(qiáng)的德約科維奇及納達(dá)爾。他們通過使用 鷹眼系統(tǒng) (體育賽事專用影像采集處理系統(tǒng))所采集的往屆澳網(wǎng)比賽數(shù)據(jù)并創(chuàng)建獨(dú)特的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析。這一研究成果可以幫助職業(yè)網(wǎng)球選手預(yù)測(cè)對(duì)手的下一個(gè)動(dòng)作或戰(zhàn)術(shù)打法。

研究中的所有 數(shù)據(jù)分析并不輕松。QUT研究人員分析了3400多張德約科維奇的照片、近3500張納達(dá)爾的照片和近1900張費(fèi)德勒的照片,并為每一張照片添加背景信息,例如回?fù)羟蛘掌?、制勝球照片或是失誤動(dòng)作的照片等,幫助計(jì)算機(jī)更好地分析球員如何隨著比賽的進(jìn)行而改變打法。此外研究人員還通過信號(hào)辨別和處理等模擬訓(xùn)練機(jī)器系統(tǒng)像人類大腦一樣進(jìn)行記憶和判斷。

目前QUT所研發(fā)的這個(gè)人工智能體系只要利用三場(chǎng)賽事里的1000張照片就可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)選手的風(fēng)格,準(zhǔn)確性相當(dāng)高。研發(fā)人員預(yù)測(cè)十年之內(nèi)頂級(jí)網(wǎng)球選手將運(yùn)用這一研究技術(shù)和成果研究對(duì)手。但他們也提到所研究的三位球星中最難琢磨的就是球王費(fèi)德勒,“他的球風(fēng)千變?nèi)f化,計(jì)算機(jī)都時(shí)常捉摸不透?!?難道說以3:1爆冷擊敗費(fèi)天王的20歲希臘“天才少年”西西帕斯比人工智能更勝一籌?

此外,這一科研成果也將 幫助VR游戲的開發(fā)人員 (例如QUT游戲設(shè)計(jì)專業(yè)畢業(yè)生兼經(jīng)典游戲《水果忍者》的開發(fā)者)設(shè)計(jì)出更精準(zhǔn)的選手習(xí)慣,讓網(wǎng)球游戲愛好者們擁有與世界頂尖選手在虛擬世界里更為激烈交鋒的游戲體驗(yàn)。

【微語】祝你在國(guó)外的留學(xué)之旅順利,學(xué)有所成,前程似錦。

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