Árbitros são auxiliados por SAOT baseado em IA para marcar impedimento na Copa do Mundo FIFA de 2022
Na Copa do Mundo deste ano, a FIFA está utilizando uma nova inteligência artificial para auxiliar os árbitros na marcação de impedimento. Doze câmeras montadas no teto do estádio servem como sistema de tecnologia de impedimento semiautomático (SAOT), que segue a bola e os movimentos de cada jogador. A bola oficial da Copa do Mundo do Catar 2022, Al Rihla, que significa “a viagem” em árabe, tem um sensor acoplado que permite ao SAOT comparar o momento exato em que foi chutada com a posição do último zagueiro do time e do atacante do time adversário . O SAOT rastreia e reconhece os jogadores e a bola usando inteligência artificial, calculando sua localização 50 vezes por segundo. Os árbitros da partida de vídeo são informados sempre que o SAOT encontra um impedimento. O árbitro, que tem a palavra final, é informado. O sistema é descrito como “semi-automatizado” como resultado. Este nível de precisão é essencial em chamadas apertadas, onde os árbitros lutam para sinalizar impedimento rapidamente. Disto pode ocasionalmente depender um golo ou mesmo o resultado de todo o jogo.
A hipótese do computador será verificada com coisas conhecidas usando um método de categorização, uma vez que haja informações suficientes para fazer julgamentos fundamentados. Normalmente, grandes conjuntos de dados de vídeo de itens que já foram reconhecidos por humanos – neste caso, jogadores de futebol em campo – são usados para ensinar sistemas de inteligência artificial como o SAOT. A inteligência artificial capta a aparência dos jogadores dessa maneira. Após treinamento extensivo, esta tecnologia pode detectar e seguir os jogadores com facilidade e rapidez.
As partidas de futebol frequentemente empregam a tecnologia de árbitro assistente de vídeo (VAR). Eles demoram substancialmente mais do que o SAOT para detectar um impedimento – cerca de 70 segundos. Os árbitros tiveram que determinar o tempo ideal de chute e marcar a linha de impedimento sem o auxílio da tecnologia VAR. Eles só precisam verificar o impedimento recomendado pelo sistema com SAOT. Segundo o site da Fifa, o novo procedimento “acontece em poucos segundos e implica que as decisões de impedimento podem ser determinadas de forma mais rápida e correta”. Se o árbitro concordar com a recomendação do SAOT, o sistema produzirá um desenho em 3D da transmissão do impedimento para ser exibido aos espectadores em uma tela grande no estádio.
Para resolver esse problema, os cientistas de dados criaram uma variedade de métodos. A rede neural convolucional é uma delas (CNN). CNNs operam camada por camada, detectando coisas. Ao pressionar o item, você descobre que ele é macio em alguns lugares e duro em outros. Sua percepção da coisa muda como resultado desse movimento: agora você tem conhecimento suficiente para reconhecer que ela tem propriedades moles e duras. A “camada” inicial de detecção seria representada por esta informação. Isso seria chamado de “convolução” nas CNNs. Após a identificação da camada inicial, você fará mais perguntas sobre a textura, tamanho e forma do objeto. Cada vez que uma dessas questões é abordada, uma nova camada surge, aprofundando sua compreensão da situação. Isso é muito parecido com a forma como a CNN opera.
De acordo com a FIFA, o sistema SAOT é atualmente “o sistema de suporte de impedimento mais preciso acessível aos árbitros de jogos de vídeo” após três anos de testes. A hipótese do computador será verificada com coisas conhecidas usando um método de categorização, uma vez que haja informações suficientes para fazer julgamentos fundamentados. Normalmente, grandes conjuntos de dados de vídeo de itens que já foram reconhecidos por humanos – neste caso, jogadores de futebol em campo – são usados para ensinar sistemas de inteligência artificial como o SAOT. A inteligência artificial capta a aparência dos jogadores dessa maneira. Após treinamento extensivo, esta tecnologia pode detectar e seguir os jogadores com facilidade e rapidez.
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source – www.analyticsinsight.net
