Verletzungen durch künstliche Intelligenz vorhersagen

Top-Finisher der NFL Data Challenge verbessern die Fähigkeit der Liga, Verletzungen auf dem Spielfeld mithilfe von KI vorherzusagen

NFL Contact Detection Challenge, in Partnerschaft mit AWS, erzielt 31 % Verbesserung gegenüber dem aktuellen Modell
Neuester Crowdsourced-Wettbewerb zieht Teilnehmer von 939 Teams aus 71 Ländern an
Die National Football League (NFL) und ihr Partner Amazon Web Services (AWS) gaben heute die Spitzenreiter der NFL Contact Detection Challenge bekannt, einem Innovationswettbewerb zur Verbesserung der Fähigkeit der Liga, Spielerverletzungen durch maschinelles Lernen und Computer Vision vorherzusagen. Den ersten Platz belegte der in Südkorea ansässige Datenwissenschaftler Nghia Van Nogc Nguyen, dessen Algorithmus die Fähigkeit zur Erkennung von Spielerkontakten auf dem Spielfeld im Vergleich zu den derzeit verfügbaren Lösungen um 31 % steigerte – eine Verbesserung, die zum Teil auf eine neu entwickelte Fähigkeit zur Erkennung von Spielerkontakten auf dem Boden zurückzuführen ist. Team Hydrogen, eine Gruppe von Kollegen des KI-Unternehmens H2O.ai, belegte den zweiten Platz.

Die Herausforderung brachte Datenwissenschaftler aus der ganzen Welt zusammen, die Modelle für maschinelles Lernen und Computervision entwickelten, um der Liga zu helfen, den Zeitpunkt, die Dauer und die Häufigkeit von Spielerkontakten während NFL-Spielen besser zu messen und zu analysieren. Die Modelle liefern der Liga Erkenntnisse darüber, bei welchen Spielzügen es zu unnötigen Kontakten kommt, welche Positionen besonders verletzungsanfällig sind und welche Regeländerungen möglich sind.

Nguyen ist ein vietnamesischer Datenwissenschaftler mit Wohnsitz in Südkorea und ein regelmäßiger Spitzenkandidat bei Kaggle’s Crowdsourced Data Challenges. Nguyens Modell nutzte Next Gen Stats (NGS)-Daten – entwickelt von AWS – aus mehreren Videowinkeln, um Momente zu identifizieren, in denen Spieler Kontakt haben, und so das Verständnis für den Zusammenhang zwischen Kontakt und Verletzung zu verbessern.

Das Preisgeld für diesen Wettbewerb betrug insgesamt 100.000 US-Dollar. 50.000 US-Dollar gingen an Nguyen, 25.000 US-Dollar an das Team Hydrogen und die restlichen 25.000 US-Dollar an den dritten, vierten und fünften Platz. Die Contact Detection Challenge, der dritte jährliche Wettbewerb, der in Zusammenarbeit zwischen der NFL und AWS durchgeführt wird, hatte bisher die meisten Teilnehmer angezogen.

„Die Contact Detection Challenge ist der jüngste Meilenstein in unseren laufenden Bemühungen, die Datenwissenschaft zu nutzen, um ein sichereres und besseres Spiel zu schaffen„, sagte Jennifer Langton, Senior Vice President of Health and Safety Innovation bei der NFL. „Die besten Einsendungen zu diesem Wettbewerb stellen einen bedeutenden Fortschritt in unserer Fähigkeit dar, zu messen und zu verstehen, wo und wann ein Kontakt auf dem Spielfeld während eines bestimmten Spiels stattfindet – eine aufregende Entwicklung, da wir die Fähigkeit aufbauen, genau zu messen, wie viele Verletzungen durch Kontakt verursacht werden, und entsprechende Änderungen, wie Regeländerungen, vorzunehmen, um das Spiel sicherer zu machen.“

„Innovative Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, haben die Macht, neue Perspektiven zu eröffnen, die die Zukunft der Gesundheit und Sicherheit von Spielern lenken werden“, sagte Julie Souza, Head of Sports, Global Professional Services bei AWS. „Diese Zusammenarbeit zwischen der NFL, AWS und einigen der klügsten Köpfe in der Datenwissenschaft führt zu greifbaren Ergebnissen, die nicht nur ein tieferes Verständnis des Spiels bieten, sondern auch einen Einblick in das, was mit tieferen, gut informierten, datengestützten Erkenntnissen, die von künstlicher Intelligenz unterstützt werden, erreicht werden kann.“

„Ich bin sehr stolz darauf, als Gewinner dieser Contact Detection Challenge ausgewählt worden zu sein“, sagte Nguyen. „Die Simulation der NGS-Tracking-Positionen mit den verschiedenen verfügbaren Kamerawinkeln hat die Leistung bei der Messung verschiedener Arten von Aufschlägen, sowohl von Spieler zu Spieler als auch von Spieler zu Boden, deutlich verbessert. Ich würde mich geehrt fühlen, wenn mein Modell dazu beitragen könnte, den Fußball sicherer zu machen und die Spieler vor Verletzungen zu schützen.“

Die NFL Contact Detection Challenge ist Teil des Digital Athlete, einer gemeinsamen Anstrengung der NFL und AWS, um eine virtuelle 360-Grad-Darstellung der Erfahrung eines NFL-Spielers zu erstellen, die ein genaues Bild davon vermitteln kann, was er braucht, um Verletzungen vorzubeugen und sich von ihnen zu erholen, während er sein Bestes gibt.