ゲームプラン:AIはフットボールに何をできるのか,そしてAIのためにフットボールができること【JST・京大機械翻訳】

Tuyls Karl; Omidshafiei Shayegan; Muller Paul; Wang Zhe; Connor Jerome; Hennes Daniel; Graham Ian; Spearman William; Waskett Tim; Steele Dafydd; Luc Pauline; Recasens Adria; Galashov Alexandre; Thornton Gregory; Elie Romuald; Sprechmann Pablo; Moreno Pol; Cao Kris; Garnelo Marta; Dutta Praneet; Valko Michal; Heess Nicolas; Bridgland Alex; Perolat Julien; De Vylder Bart; Eslami Ali; Rowland Mark; Jaegle Andrew; Munos Remi; Back Trevor; Ahamed Razia; Bouton Simon; Beauguerlange Nathalie; Broshear Jackson; Graepel Thore; Hassabis Demis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210031229110 整理番号：22P0210708

ゲームプラン:AIはフットボールに何をできるのか,そしてAIのためにフットボールができること【JST・京大機械翻訳】

Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI

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資料名：
発行年： 2020年11月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人工知能(AI)と機械学習の急速な進歩は,ベースボール,バスケットボールとテニスを含む,様々なチームと個人スポーツにおける前例のない分析可能性を開く。より最近,AI技術は,専門チームによるデータ収集の巨大な増加,計算力の増加,機械学習の進歩により,個々のプレーヤーと協調チームの行動の分析に関与する新しい科学的課題をよりよく取り組むという目標で,フットボールに応用されてきた。予測的および記述的足ボール解析に関連した研究課題は,統計的学習,ゲーム理論およびコンピュータビジョンの交差点における新しい開発および進展を必要とする。本論文では,これらの分野の組み合わせが,特にAI研究のユニークなマイクロコズムを形成し,一方,専門家チーム,検査者,およびブロードキャスト者に対する相互利益を来るのに,これらの分野の組み合わせが如何にして,どのようにユニークなマイクロコズムを形成するかを,強調する展望を提供する。この双対性は,足ボール自体のゲームを変えるだけでなく,このドメインがAIの場で平均できるという点で,足ボールを膨大な値のゲーム変化者に解析することを説明した。著者らは,予測モデルを使用する対物的解析の実例例と,プレーヤー属性の統計的学習によるペナルティキックのゲーム理論解析の組合せを含む,前述の分野を結合することによって可能になった分析のタイプを概観し,例証した。他のスポーツ(実および仮想)への拡張の可能性を含む,想定された下流影響を強調することによって結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

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