Podcast: kad tava seja ir tava biļete



Šīs jaunākās sērijas trešajā daļā Dženifera Stronga un MIT Technology Review komanda dodas laukumā, lai atklātu, cik daudz lietas mainās.

Mēs satikāmies :

  • Donijs Skots, IDEMIA sabiedriskās drošības vecākais viceprezidents
  • Maikls D'Aurija, Otrā spektra biznesa attīstības viceprezidents
  • Džeisons Gejs, sporta žurnālists, The Wall Street Journal
  • Reičela Gudgere, uzņēmuma Fancam biznesa attīstības direktore
  • Ričs Vans, Minesotas Vikings analītikas un fanu iesaistīšanas direktors

Kredīti

Par šo epizodi ziņoja un producēja Dženifera Stronga, Entonijs Grīns, Teits Raiens-Moslijs, Emma Cillekensa un Kārena Hao. Mūs rediģē Maikls Reilijs un Gideons Ličfīlds.



Atšifrējums

[TR ID]



Spēcīgs: Es esmu Kvīnsā, netālu no liela stadiona kompleksa Citi Field. Tā ir Ņujorkas Mets mājvieta, jo tā ir beisbola starpsezona. Šobrīd viss ir aizslēgts, un viss, ko jūs patiešām varat dzirdēt, ir sastrēgumstundu satiksme.

Bet, ja paskatās uz augšu, gar stadiona malu, kur galu galā atgriezīsies tūkstošiem fanu, jūs varat redzēt daļu no aparatūras, kas nodrošina komandas sejas atpazīšanas izmantošanu. Šīs kameras ir paredzētas, lai atklātu sejas, kurām ir aizliegts atrasties teritorijā, piemēram, biļešu skalperus, cilvēkus, kuri ir uzskrējuši uz lauka, pat pastrādājuši noziegumus autostāvvietā, un šo sistēmu darbina viens no lielākajiem vārdiem. atzīšana - NEC. Tas spēj izmērīt tādas lietas kā ausis — un joprojām darbojas ar cilvēkiem, kas valkā maskas, cepures un saulesbrilles.

Un tad, kad esat nokļuvis pie turniketiem, ir vēl viena seju sistēma no uzņēmuma, kas ir pazīstams ar lidostu drošību, ar nosaukumu Clear, un tā ir paredzēta ieejai bez biļetēm. Būtībā jūs varat izmantot savu seju kā biļeti. Ieejot iekšā, koncesiju zonā ir maksājumu sistēma — tas nozīmē, ka, ja vēlaties, varat iegādāties alu ar seju.



Bet tieši tad, kad nokļūstat savā vietā, lietas kļūst patiešām interesantas. Pat pirms pandēmijas beisbola spēļu apmeklējums ir samazinājies. Patiesībā šajā stadionā ir par aptuveni 15 tūkstošiem mazāk sēdvietu nekā tajā, kuru tas nomainīja. Un tāpēc, no vienas puses, stadioni cenšas padarīt šo pieredzi tikpat drošu un bez problēmām, cik vien iespējams, bet arī cenšas uzzināt pēc iespējas vairāk par to, kas ir šie cilvēki tribīnēs un tiek veikta arī sejas atpazīšana. Es esmu Dženifera Stronga, un šajā mūsu minisērijas jaunākajā epizodē mēs aplūkojam, kā šī un citas izsekošanas sistēmas maina sporta pieredzi tribīnēs un laukumā.

[PARĀDĪT ID]

[ Skaņa no Čikāgas White Sox Milwaukee Brewers (Anchor): Labi, mēs atgriežamies pie bumbas spēlēšanas. Divi ārā. 1. inings. Bez rezultāta. Un mīklā būs Harolds Beinss ar 7 spēļu sitienu sēriju…]



[Skaņa no Čikāgas White Sox Milwaukee Brewers: pūlis gavilē]

Spēcīgs: Gadu desmitiem ilgi drūzmēšanās pie televizora vai radio bija galvenais sporta veids. Bieži vien tas nozīmēja noskaņoties stundām, piemēram, šajā 1984. gada Major League beisbola spēlē starp Čikāgas White Sox un Milwaukee Brewers.

[ Skaņa no Čikāgas White Sox Milwaukee Brewers (Anchor ): Tas atrodas dziļi centra laukā. Atgriežoties.. Tas varētu būt no šejienes. Menings paskatās uz augšu. Tas ir ārpus šejienes! Mājas skrējiens Haroldam Beinsam. Soxs uzvar ar 7:6 garākajā spēlē Amerikas līgas vēsturē.]



Spēcīgs: Spēle ilga astoņas stundas un sešas minūtes. Un tas bija jāpabeidz divu dienu laikā. Taču sporta skatīšanās šodien izskatās pavisam savādāk. Cilvēka uzmanības spējas tiek mērītas sekundēs, un tās sarūk. Miljoniem cilvēku joprojām noskaņojas skatīties, bet aptuveni trešdaļa tos straumē mobilajās ierīcēs. Un no tiem, kas joprojām skatās televīzijā, 80 % no viņiem to dara, izmantojot otru ierīci, lai meklētu statistiku, reāllaika rezultātus, nosūtītu ziņojumus citiem faniem un skatītos saistītos videoklipus. To fanu segments, kuri spēles apmeklē klātienē, tagad tiek uzskatīti par vērtīgiem klientiem. Un tā ir vēl viena vieta, kur tiek izmantots sejas ID.

[ Skaņa no CNBC ziņu apraides (Anchor): Un, ja jūs saniknoja Facebook, kas pārkāpj jūsu privātumu, jūs, iespējams, nevēlaties apmeklēt lielu sporta notikumu.]

[ Skaņa no CNBC ziņu apraides (Eric Chemi): Jaunās augsto tehnoloģiju kameras tagad var uzņemt augstas izšķirtspējas fotoattēlus ar katru cilvēku, katrā sēdvietā, katru spēles minūti.]

Spēcīgs: Seju dati, ko stadionos savākuši tādi uzņēmumi kā Fancam, tagad tiek izmantoti, lai gūtu ieskatu par fanu demogrāfiskajiem datiem, piemēram, vecumu, dzimumu un rasi. Panorāmas kameras spēj uzņemt attēlus tik smalkās detaļās, ka jūs varat pietuvināt (no stadiona putna lidojuma) līdz tribīnēm, uz atsevišķu cilvēku un joprojām var izdalīt tādas nianses kā smaids, rakstot uz krekla, pat žaketes tekstūru. Un tagad jūs varat arī ātri aprēķināt masku nēsātāju procentuālo daļu — tāpat kā NFL Minesotas Vikings gadījumā.

Vangs: Tas ir jaunums ikvienam. Mēs joprojām cenšamies precīzi noteikt, kā mēs īstenojam šos masku noteikumus un kā tos uzraudzīt un izsekot.

Spēcīgs: Ričs Vans ir viņu analītikas un fanu iesaistīšanas direktors. Viņš piedalās Zoom zvanā, demonstrējot, kā viņi izmanto datorredzi.

Vangs: Turklāt, ja paskatās uz šo grafiku. Zemākais punkts ir tas, ka 87% cilvēku, kuriem maska ​​ir uzvilkta lielāko daļu laika un spēles lielāko daļu. Vai jūs zināt, ka cilvēki uzvedas un ievēro masku noteikumu. Tātad tie ir patiešām pozitīvi sižeti, kas turpinās atbalstīt mūsu fanu palielināšanas gadījumu

Gudgers: Iespēja izmantot šo statistiku, lai atkārtoti atvērtu vietas un atgrieztu līdzjutējus stadionā. Un tad arī kā drošības līdzeklis, kad līdzjutēji ir atgriezušies stadionā, izmantojot dažus no šiem rādītājiem papildus maskas lietojumam, var izmantot arī informāciju par sekcijas ietilpību.

Spēcīgs: Un šī ir Reičela Gudgere, Fancam biznesa attīstības direktore.

Gudgers: Tātad, acīmredzot, līdzjutējiem ir ierādīta vieta, kad viņi atgriežas stadionā, un līdzjutēji ir sociāli attālināti. Bet kas notiek, ja līdzjutēji sāk pārvietoties pa stadionu, un viena sadaļa kļūst pārsniegusi ietilpību. Jūs zināt, reāllaikā, lai mēs varētu informēt darbiniekus un lai viņi varētu redzēt šo informāciju un teikt: labi, mums ir nedaudz jāsadala šī sadaļa. Un tad par komandām, kas pēc katras spēles var atskatīties un pateikt, wow, mēs šodien paveicām lielisku darbu. Vai arī mums tiešām vairāk jāstrādā pie masku lietošanas šīs sadaļas apakšējā vai augšējā mērķī un tamlīdzīgām lietām. Es domāju, ka tieši dati būs ļoti svarīgi ne tikai, kā jau minēju, šo stadionu atsākšanai, bet arī turpmākai to darbībai.

Spēcīgs: Uzņēmums pārdod datus atpakaļ sporta komandām, kuras tos izmanto mārketinga veicināšanai, ietekmējot visu, sākot no stadionos atskaņotās mūzikas un beidzot ar reklāmām, kuras cilvēki redz spēles laikā un pat pēc tās.

Skots: Jūs sāksit redzēt datus, kurus vēlaties kopīgot plašāk, kopā ar identifikācijas tehnoloģiju, lai padarītu lietas paredzamākas.

Spēcīgs: Donijs Skots ir IDEMIA sabiedriskās drošības vecākais viceprezidents. Tā izstrādā AI vadītus identitātes un drošības risinājumus visu veidu uzņēmumiem.

Skots : Un tas būtu viss, sākot no digitālās vadītāja apliecības tālrunī līdz fiziskai apliecībai, kredītkartei un elektroniskam maksājumu mehānismam.

Spēcīgs: Viņi arī ražo biometriskās tehnoloģijas, kas atpazīst sejas, pirkstu nospiedumus vai acis, ko var izmantot, lai pārbaudītu identitāti sporta stadionos vai citās vietās, piemēram, lidostās un teātros.

Skots: Tātad mēs būtībā iegultu tehnoloģiju viņu lojalitātes programmā, taču mēs tai pievienotu iespēju saistīt vai nu viņu biometriskos datus — seju, pirkstu nospiedumus, varavīksnenes dažās valstīs, kas dod priekšroku tam sejas pārklājumu un citu lietu dēļ, vai arī mobilo tālruni. ierīce, kurā varat autoritatīvi kopīgot savu biometrisko informāciju vai faktu, ka esat abonementa biļetes īpašnieks, ar kādu aprīkojumu pasākuma vietā. Un tāpēc, zini, kad tu parādies, viņi zina, labi, Dženiferai ir biļetes uz šo spēli. Tie ir derīgi šajā datumā. Viņa var iziet cauri vārtiem.

Spēcīgs: Viņu mērķis? Ir būt neredzamam. Identitātes datus tver kameras, kas ir paslēptas kā parasts turnikets. Tas viss ir saistīts ar tā sauktās nevainojamās pieredzes radīšanu.

Skots : Tātad īpaši tematiskajos parkos, bet tāpat kā stadionos un citās koncertu norises vietās, tehnoloģija attīstās no ierīces, kas savā ziņā izceļas uz daļu no parastās norises vietas plūsmas un norādes.

Spēcīgs: Mēs jau atbloķējam viedtālruņus ar acīm, pirkstiem un seju, un tas mūs pieradināja pie šīs biometrijas idejas mūsu ikdienas dzīvē. Skots domā, ka tāpēc atbilde uz šiem pakalpojumiem lielākoties ir bijusi pozitīva.

Skots : Ziniet, es esmu vērojis, kā mani bērni aug, vispirms atverot Apple ierīci ar īkšķa nospiedumu, bet pēc tam uzskatot, ka pret viņiem izturas ļoti slikti, jo nevarēja to atbloķēt ar seju. Un mēs visi pēdējo 15, 10 gadu laikā esam kļuvuši nejutīgi pret tā dīvainībām. Es domāju, ka lielākā daļa sabiedrības ir vērsta uz to, kā tas atvieglo manu dzīvi.

Spēcīgs: Un pasaulē, kurā jūsu identitātes apstiprināšana ir tikpat vienkārša kā tālruņa atbloķēšana, jūsu biometriskie dati var kļūt svarīgāki par pasi, automašīnas atslēgām vai jebkuru citu fizisku priekšmetu, ko mēs nēsājam līdzi.

Skots : Es domāju, ka cilvēki patiešām pieradīs pie esošās tehnoloģijas, kā tās izmantot, kā ar to mijiedarboties un ko no tās sagaidīt, jo es domāju, ka mēs to redzēsim visās dzīves jomās. Mēs to redzēsim, kad ceļosim. Mēs to redzēsim, kad veiksim darījumus ar mūsu valdību. Mēs to redzēsim, veicot darījumus pārtikas preču veikalos, jo jums ir zināmas arī sporta un koncertu vietas un mūzikas parki. Tātad tas kļūs par tik standarta dzīvesveidu, ka piekļuves daļa kļūs par de facto normālu. Un tad tas notiek tālāk.

Spēcīgs: Un tas, kas notiks tālāk, varētu nozīmēt personalizētāku pieredzi.

Skots : Es domāju, ka nākamā lieta būs fanu pieredzes nodrošināšana. Bet pēc tam kļūst, kā fanu pieredze iekļaujas tavā dzīvē? Un, jūs zināt, tas ir diezgan liels un plašs jēdziens, taču, tiklīdz pirmie divi elementi ir iespējoti ar tehnoloģiju palīdzību un iespējoti pēc paša lietotāja pieņemšanas, ir tikai dabiskas lietas, kas nāk ar uzlabotu, nobriedušu izmantošanu. tehnoloģija. Jūs varētu iedomāties atrakciju parku, galvu vai tēlu, kur bērni varētu pieiet pie sava iecienītākā varoņa un tikt atpazīti par to, kas viņi ir, un iegūt īpašu pieredzi.

Spēcīgs: Kas, visticamāk, notiks mērogā.

Skots : jūs varētu redzēt nākotni, kad, ierodoties lidostā vai ierodoties sporta pasākumā, tā novirzīs jūs uz jūsu autostāvvietu, pamatojoties uz jūsu automašīnas atpazīšanu vai kopīgojot savu tālruni ar lidostas operatoru vai aviokompāniju. vai paši TSA. Jums būtu zināms laiks līdz vārtiem, vai ne. Tas ir ideāls stāvoklis, kurā teikts, ka man šodien ir lidojums pulksten piecos, pamatojoties uz prognozētajiem gaidīšanas laikiem un to, kur mēs atrodamies. Es zinu, ka man būs vajadzīgas 12 minūtes, lai nokļūtu no lidostas priekšpuses cauri kontrolpunktam līdz vārtiem. Un jums būs norādes pa ceļam, tā pati pieredze notiks ar sporta un koncertu vietām, kur no stāvvietas jūs tiksit novirzīts pa īsāko līniju. pārvietoties ātri, jo tas ir iespējots biometriski, un tad tas varēs jūs novirzīt uz to, kur es varu iegūt savas vēlamās piekāpšanās, cik ilgi man ir nepieciešams, pirms man jāsāk staigāt, lai es varētu sēdēt savā vietā pirms tas sākas, es domāju, ka šāda veida sekundārie ieguvumi parādīsies diezgan ātri, jo, norises vietām kļūstot instrumentiem, varēs atpazīt un identificēt cilvēkus.

D'Aurija: Es domāju, ka ir milzīga iespēja padarīt sporta līdzjutēju pieredzi saistošāku, iedarbīgāku. Un es tikai domāju, kur mēs esam tā sākuma dienās. Es esmu Maiks D’Auria un esmu Second Spectrum biznesa attīstības viceprezidents.

Spēcīgs: Uzņēmums nodrošina izsekošanas datus un analītikas programmatūru profesionālajām sporta līgām, piemēram, NBA un Major League Soccer. Kameru sērija, kas nav lielāka par jūsu standarta drošības kameru, nodrošina vēl nebijušu mašīnu izpratni par katru spēli.

D'Aurija: Šīs tehnoloģijas pamatā ir datora redze, kas darbojas virs šīm kameru plūsmām. Un tas ir paredzēts, lai izsekotu katra spēlētāja un bumbas kustībai 25 reizes sekundē. Lai jūs varētu domāt vienas tipiskas NBA basketbola spēles laikā, jūs varat tvert miljoniem datu punktu, kas iepriekš nepastāvēja, un izmantot tos, lai izveidotu produktu vai pieredzes komplektu papildus kas patiešām var mainīt veidu, kā mēs redzam un mijiedarbojamies ar sportu.

Spēcīgs: Šie datu punkti tiek ātri analizēti ar AI, kas var izspļaut tādas prognozes kā iespējamība, ka spēlētājs nometīs trīspunktnieku, kamēr spēle vēl turpinās. Tas arī izmanto šos datus, lai nodrošinātu personalizētāku, interaktīvāku skatīšanās pieredzi faniem, kuri skatās attālināti.

D'Aurija: Šajā pēdējā NBA finālā mēs spēlējām to, ko mēs saucam par video palielināšanu, būtībā reāllaikā. Tātad, ko jūs varētu darīt, piemēram, izmantojiet šo kadru varbūtības modeli. Un, kamēr spēle tiek spēlēta, jūs varat integrēties 3D telpā videoklipā — šāviena varbūtības burbuli virs katra uzbrūkošā spēlētāja galvas, kas tiek atjaunināts reāllaikā. Mēs varam diagrammā parādīt spēli, kas tiek vadīta, kad tā attīstās. Tātad, ja jūs mēģināt mazliet uzzināt par spēli, varat mazliet pamācīties vai kā būtu, ja jums blakus sēdētu treneris. Vai arī, ja vēlaties vienkārši izklaidēties vai kaut kā spēlēt, nedaudz uzlabojiet to, ziniet, katru reizi, kad kāds iemet bumbu, jūs varat redzēt zibens spērienu uz aizmugurējā dēļa. Tāpēc katra no šīm pieredzēm var nebūt piemērota ikvienam, taču es domāju, ka mēs pāriesim uz pasauli, kurā sporta tiešraides varēs patiešām personalizēt tā, kā jūs to vēlaties redzēt.

Spēcīgs: Un piekļuve datu krājumiem ir mainījusi to, kā treneri apmāca savus spēlētājus.

D'Aurija: Tātad, ja jūs atkāptos un padomātu par to, kā dati tradicionāli tiek iegūti sportā, cilvēki sēdētu tribīnēs vai skatītos spēli televizorā un manuāli kodētu. Tas bija šāviens. Tā bija piespēle. Tā bija pick and roll darbība. Tādējādi no šāda veida pamatā esošās izsekošanas datu kopas varat izmantot mašīnmācīšanos, lai automatizētu visu procesu.

Spēcīgs: Šī automatizācija ļauj visus šos datus saskaņot ar spēles filmu. Pēc tam treneri, ģenerālmenedžeri un analītiķi var to izsijāt, izmantojot programmatūras rīku, kas darbojas kā meklētājprogramma.

D'Aurija: Cilvēkiem, kuri strādā NBA komandā, jūs varat uzdot ļoti sarežģītus jautājumus vai veikt ļoti detalizētus vaicājumus par spēli. Un ar dažiem taustiņsitieniem, dažiem peles klikšķiem jūs varat iegūt ļoti precīzu atbildi datu vizualizācijā un automātiski ģenerētu atskaņošanas sarakstu, piemēram, ja es gribētu apskatīt Entoniju Deivisu, Lebronu Džeimsu, izvēlieties un metiens no labā spārna, kur aizsardzība apledo, Entonijs Deiviss ripo un kāds viņu atzīmē no vājās puses. Un tā Lebrons Džeimss veic lēcienu un izdara to. Jūs zināt, ka dažu sekunžu laikā varat iegūt ļoti precīzu kopumu par katru reizi, kad šī kombinācija ir notikusi šo puišu NBA karjeras laikā, un pēc tam to izmantot savā trenera nolūkos. Un tagad kāds komandas līmenī var pavadīt laiku, sakot: man ir šis video vai šī informācija, kā es varu palīdzēt trenerim to iekļaut savā spēles plānā? Vai arī kā es varu palīdzēt saviem spēlētājiem iemācīties kaut ko jaunu laukumā? Tādējādi tas pārceļ viņu darbplūsmu uz mācīšanu un ieviešanu, salīdzinot ar datu vākšanu un roku darbu.

Spēcīgs: Un viņš saka, ka nākamo pāris gadu laikā šo mašīnu lomas spēlē varētu mainīties no trenera palīga uz tiesneša palīgu, pievienojot sarežģītiem izsaukumiem kontekstu un nianses.

D'Aurija: Es domāju, ka mēs to jau esam redzējuši dažās citās vietās, kur mēs strādājam. Tātad, mēs sniegsim futbola piemēru, ka jums tagad ir tehnoloģija, kas palīdzēs gūt vārtus, bez vārtu gūšanas, vai ne? Jūs to redzat tenisā ar datorsistēmām, kuras tiek izmantotas, lai tiesātu, ja bumba ir pāri līnijai vai, jūs zināt, ielidojusi vai ārpus robežām, un to var izdarīt ar precizitāti, kas, godīgi sakot, ir labāka nekā līnijtiesnesis. do vai tiesnesis, kuram varētu būt ļoti sarežģīts leņķis, lai redzētu, vai burtiski katrs bumbas milimetrs ir pāri. Jūs to sākat redzēt arī futbolā ar offside līniju. Un tāpēc es domāju, ka parasti pirmā vieta, kur tas notiek, ir būtībā, um, jūs zināt, palielināt vai palīdzēt tiesneša spējām. Tātad jūs varat padomāt par tiesneša un papildu datu avota nodrošināšanu vai, jūs zināt, kāda viņu lēmuma papildu apstiprināšanu.

Spēcīgs: Tā kā sistēma jau var identificēt spēlētājus pēc viņu krekliem, Second Spectrum nav jāizmanto sejas kartēšana vai atpazīšana. Bet tas ir noderīgi analītikai. Un tas attiecas ne tikai uz seju tveršanu. Šobrīd spēlētāji sistēmā parādās kā punkti kartē. Un, kad viņu kameru sistēmas uzlabojas, šie punkti var pārvērsties par pilniem skeletiem. Papildu detaļas, piemēram, reāllaika elkoņa leņķis, varētu palīdzēt vēl precīzāk prognozēt šāvienu. Tomēr ne visi ir uz kuģa.

Gejs: Ziniet, sporta veids, kuram es sekoju un kurš man šķiet aizraujošs, ir velosacīkstes, un velosacīkstes ir sporta veids, par kuru patiesībā tiek runāts. Tehnoloģijas noņemšana.

Spēcīgs: Džeisons Gejs ir laikraksta The Wall Street Journal sporta žurnālists.

Gejs: Tehnoloģijas tagad riteņbraukšanā var teikt: labi, ja vēlaties uzvarēt šajās sacensībās vai panākt šo cilvēku, jums ir jāpieliek X pūles par X minūšu skaitu. Un patiesībā jums ir šie dati tieši borta datorā, uz jūsu priekšā braucošā velosipēda, kas precīzi norāda, kā rīkoties. Tagad. Tā ir kā pārsteidzoša lieta. Tomēr tas arī nav briesmīgi cilvēciski, vai ne? Šķiet, ka tas ir nedaudz klīnisks, un tas ir radīts, kā daudzi cilvēki uzskata, ka ir mazliet sauss sacīkšu stils, kurā cilvēki ir balstīti uz datiem un pārāk daudz izmanto savu galvu, nevis sirdi. Frančiem ir panache izpausme. Viņiem patīk redzēt sacīkstes, kuras tiek uzvarētas ar nežēlību, kas būtībā nozīmē mūsu zarnu instinktu. Un tāpēc ir bijušas sarunas par to, nu, kā būtu, ja mēs braucējiem atņemtu šos datorus un liktu viņiem, ziniet, likt galvu savā sirdī, lai brauktu ar velosipēdu. Tagad šeit ir drošības apsvērumi, kas ir vienlaikus ar šo, vai ne? Jūs patiešām vēlaties, lai informācija bieži vien braucējam rada drošāku pieredzi, taču ir aizraujoši, ka tehnoloģija dažos gadījumos ir kļuvusi tik laba, lai palielinātu piepūli vai pateiktu sportistam, kāda piepūle ir nepieciešama, ka viņi sāk atkāpties no tā.

Spēcīgs: Un sporta veidiem, kas ietver šo tehnoloģiju, tas maina spēles veidu.

Gejs: Šeit ir piemērs no beisbola, un mēs diezgan bieži redzam, ka menedžeris pienāk pie pilskalna un noņems metēju no spēles, lai gan metējs tajā dienā met ļoti, ļoti labi, iemesls, kāpēc viņi tos noņem, ir tas, ka dati liecina, ka krūka mēdz salūzt noteiktā punktā. Tas ir gandrīz kā automašīnas riepa vai kaut kas cits. Un viņi tikai saka, ka šis metējs šajā spēles brīdī vēsturiski pārtrauks darboties tik augstajā līmenī, kāds mums viņam vajadzīgs. Tāpēc mēs veiksim šo kustību. Mēs atņemam prātu teikt, ka, labi, viņš šodien rullē, atlaidīsim viņus. Viņi paļaujas uz skaitļiem.

Spēcīgs: Uz datiem balstītas spēļu stratēģijas maina arī to, kā komandas tiek pieņemtas darbā. Tāpat kā basketbolā, kur spēlētāji, kuri spēj izpildīt trīspunktu metienu (kādreiz NBA to uzskatīja par triku), tagad tiek uzskatīti par ārkārtīgi vērtīgiem.

Gejs: Iemesls ir tāds, ka basketbola komandas, aplūkojot to skaitu, atklāja, ka trīspunktu metiens ir efektīvāks metiens. Jūs labāk izvēlaties šo trīspunktu metienu, nevis noteikti garāku divu punktu metienu. Un tāpēc jūs uzbrukumā piešķirat prioritāti trīspunktniekiem. Ekstrēmākais piemērs tam ir Hjūstonas Rockets, kur jums ir daudzgadīgs MVP kandidāts Džeimss Hārdens, kurš bieži vien spēlē trīspunktnieku pēc trīspunktnieka, jo tas ir efektīvs veids, kā spēlēt.

[ Hjūstonas Rockets skaņa Losandželosas Clippers (sludinātāji): Hārdens, neviena tuvumā, visu laiku uzstāda un naglo trīspunktnieku! Soli atpakaļ, atver trīs, sapratu! Džeimss Hārdens atkāpjas, uzliek trīs, tas aiziet, atlec un izkrīt!]

Spēcīgs: Tehnoloģija spēlē arī trenera palīgu tādās vietās kā Dalasas Mavericks ģērbtuvē.

[Skaņa no Marka Kubana video spēlē Dalasas Mavericks (Kuba): Tas, kas notiks, ir tad, kad ienāks spēlētājs vai kāds, mēs veiksim sejas atpazīšanu. Tas nofotografēs jūs un teiks: 'Labi, nāk Mārcis vai šeit nāk Dirks']

Spēcīgs: Marks Kubans ir viņu īpašnieks.

[Skaņa no Marka Kubana video spēlē Dalasas Mavericks (Kubas ): Un jebkuram spēlētājam vai jebkuram personālam treneris ieliks piezīmes: lūk, kas no jums ir jādara, un pastāstīs, kas notiek. Ikvienam, kuru mēs nezinām, tas būs ehh-ehh-ehh, velciet ārā.]

Spēcīgs: Un tas nav tikai basketbols. AI izmantošana, lai atrastu visefektīvāko spēles modeli, pieaug visos sporta veidos. Un arī sejas ID ir sava loma. Tā pati seju kartēšana, kas redzama, kad skatāties tieši uz tālruni, lai to atbloķētu, varētu arī palīdzēt treneriem redzēt, uz ko spēlētāji koncentrējas spēles laikā.

Gejs: Es domāju, ka tā ir neticami neatņemama lieta, piemēram, futbola saspēles vadītājam. Ja jūs kaut kā spētu atveidot to, uz ko skatās futbola aizsargs vai, vēl svarīgāk, neskatās, neredz apakšējo laukumu. Nu, jūs varat redzēt, ka tie ir tūlītēji noderīgi jebkuram aizsargam, jebkurai futbola komandai. Bet tas attiecas arī uz aizsargu vai, jūs zināt, kādu, kurš spēlē kreiso tackle vai kādu, kurš ķer beisbola komandā. Ir daudzas lugas, kurām, ja jūs varat paskatīties uz to, ko sportists redz laukumā vai neredz, kas, iespējams, ir svarīgākais, tam būtu milzīgas sekas.

Spēcīgs: Nākamajā sērijā mēs noslēdzam savu miniseriālu, apskatot, kā seju kartēšana maina iepirkšanās pieredzi. Un brīdinājums par spoileri — tas ir daudz vairāk nekā tikai veikalā esošā personu identificēšana

Give Baloch: Lai patiešām virtuāli varētu izmēģināt paplašinātās realitātes kosmētiku, jums ir jānosaka, kur atrodas acs un kur ir uzacis. Un, um, tam ir jābūt tādā precizitātes līmenī, lai tad, kad produkts ir uz tā, neizskatās, ka tas nav tieši uz jūsu lūpas un cilvēku lūpas, var atšķirties pēc formas, krāsas starp jūsu ādas toni un jūsu lūpa, var būt arī ļoti dažādas. Un tāpēc jums ir nepieciešams algoritms, kas to var noteikt un pārliecināties, ka tas darbojas.

Spēcīgs: Par šo epizodi ziņoju un producēju es, Entonijs Grīns, Teits Raiens-Moslijs, Emma Cillekens un Kārena Hao. Mūs rediģē Maikls Reilijs un Gideons Ličfīlds. Paldies, ka klausījāties, es esmu Dženifera Stronga.

[TR ID]

paslēpties