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(huà)面都不放過(guò) 呢，為的就是用科學(xué)的算法看穿這滿(mǎn)滿(mǎn)的球員套路！
昆士蘭科技大學(xué)（QUT）視覺(jué)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(zhuān)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(kāi)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(guò)使用 鷹眼系統(tǒng) （體育賽事專(zhuān)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(guò)信號(hào)辨別和處理等模擬訓(xùn)練機(jī)器系統(tǒng)像人類(lèi)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(shuō)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(kāi)發(fā)人員 （例如QUT游戲設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生兼經(jīng)典游戲《水果忍者》的開(kāi)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(ài)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(yǔ)】永遠(yuǎn)不要忘了你最初的夢(mèng)想、留學(xué)的初衷。