Peringkat ke-4 dunia di SoccerNet GSR Challenge, sebuah kompetisi di CVPR 2025, konferensi internasional terkemuka di dunia dalam bidang AI dan visi komputer.
~Penelitian dan pengembangan bekerja sama dengan MIXI. Estimasi otomatis presisi tinggi untuk 'pengenalan keadaan' dari rekaman pertandingan sepak bola.
(Kantor pusat: Chiyoda-ku, Tokyo; CEO: Scott Atom; selanjutnya disebut Playbox) dan MIXI Inc. (Kantor pusat: Shibuya-ku, Tokyo; Presiden dan Pejabat Eksekutif Senior CEO: Hiroki Kimura; selanjutnya disebut MIXI) telah berkolaborasi untuk mengembangkan "SoccerNet Challenge (SoccerNet)", sebuah kompetisi dalam konferensi internasional terkemuka di dunia dalam bidang AI dan visi komputer (CVPR 2025). (Kantor pusat: Shibuya-ku, Tokyo; Presiden dan Pejabat Eksekutif Senior: Hiroki Kimura; selanjutnya disebut sebagai MIXI), berpartisipasi dalam SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction) (*1) (selanjutnya disebut sebagai SoccerNet GSR Challenge), sebuah kompetisi di CVPR 2025, konferensi internasional terkemuka di dunia dalam bidang AI dan visi komputer, dan meraih peringkat keempat di dunia.
Tantangan ini merupakan tugas AI tingkat lanjut untuk merekonstruksi posisi, gerakan, dan keadaan permainan pemain dan bola dari rekaman pertandingan sepak bola, dan merupakan kompetisi untuk keakuratan dan penerapan analisis rekaman olahraga. Melalui kolaborasinya dengan MIXI, Perusahaan telah mempromosikan penelitian bersama dan pengembangan algoritme analisis video dan bekerja untuk membangun teknologi analisis olahraga yang dapat diterapkan ke dalam operasi yang sebenarnya.
CVPR (*2) adalah konferensi internasional terkemuka di dunia dalam bidang AI dan visi komputer serta pertemuan terbesar para peneliti terbaik dalam teknologi pengenalan gambar. Sebagai kompetisi yang melekat pada CVPR ini, SoccerNet GSR Challenge telah diadakan setiap tahun sejak 2021 untuk mempertandingkan teknologi AI untuk otomatisasi 'Game State Reconstruction' dengan menggunakan cuplikan pertandingan sepak bola.
Sejak Desember 2024, Perusahaan telah berkolaborasi dengan grup pemodelan AI MIXI dalam penelitian dan pengembangan untuk membangun platform analisis yang memanfaatkan data dari pelacakan dan deteksi peristiwa, serta analisis AI dari rekaman olahraga. Kedua perusahaan bersama-sama berpartisipasi dalam SoccerNet GSR Challenge tahun ini, di mana mereka menduduki peringkat ke-4 di dunia dari 76 tim (*3) dari seluruh dunia.
Garis besar penelitian dan pengembangan
State Recognition (GSR), yang memastikan peran (pemain lapangan, kiper, wasit, dll.) dan informasi posisi setiap orang dari rekaman pertandingan sepak bola, adalah tugas untuk merekonstruksi situasi pertandingan dalam tampilan 2D dan merupakan teknologi yang sangat penting dalam analisis taktis dan evaluasi permainan Untuk mewujudkan GSR, Kombinasi dari beberapa teknologi AI diperlukan, termasuk deteksi lapangan dan orang, identifikasi pemain (tim dan nomor), pelacakan pemain dan estimasi posisi, dan masing-masing teknologi ini perlu ditingkatkan agar dapat digunakan secara praktis.
Dalam inisiatif ini, pengetahuan domain berdasarkan model pembelajaran mendalam yang lebih akurat, inferensi geometris (kalibrasi kamera), serta peraturan sepak bola dan peran pemain (misalnya penjaga gawang terutama terletak di dekat area gawang / wasit dapat mengenakan seragam dengan warna yang sama dengan para pemain dll.), integrasi optimasi heuristik telah menghasilkan peningkatan akurasi yang signifikan dibandingkan metode yang ada.
Video asli milik SoccerNet [Giancola et al., 2018] / Hasil pelacakan: dari inisiatif ini.
Perspektif masa depan.
Pipeline analisis yang disajikan telah memungkinkan untuk mendapatkan informasi terperinci dari rekaman pertandingan sepak bola dengan tingkat akurasi yang tinggi, seperti siapa yang termasuk dalam tim mana, berapa jumlah mereka, apa peran mereka, dan di mana mereka berada di lapangan. Khususnya, akurasi pengenalan kalibrasi kamera, yang memperkirakan posisi di lapangan menurut pergerakan kamera, sudah sangat ditingkatkan dan sudah sangat diakui dalam tolok ukur internasional.
Teknologi untuk mewujudkan pengenalan keadaan yang sangat akurat (GSR) masih dalam tahap awal, dan masih ada ruang untuk perbaikan di masa depan, misalnya, dalam meningkatkan akurasi peran pemain dan klasifikasi tim, serta menstabilkan lebih lanjut identifikasi nomor punggung. Pipeline analisis saat ini juga memiliki masalah yang membutuhkan pemrosesan yang memakan waktu, dan kami berencana untuk meningkatkan paralelisasi dan optimasi inferensi untuk mewujudkan pemrosesan yang lebih cepat dan lebih efisien serta meningkatkan kepraktisannya di masa depan. Di masa depan, tujuannya adalah agar AI dapat mempelajari pengetahuan domain khusus sepak bola secara mendalam dan mewujudkan sistem yang dapat memahami dan menganalisis situasi seperti manusia.
Pengetahuan dan teknologi yang diperoleh melalui inisiatif ini akan memberikan petunjuk penting bagi tim dan pemain untuk secara obyektif memahami kinerja mereka sendiri dan meningkatkan kualitas taktik dan permainan mereka. Playbox akan mendorong pengembangan teknologi analisis olahraga yang lebih akurat dan dapat digunakan dengan mudah oleh siapa saja, dengan visi 'membuat gerakan manusia dapat dikomputasikan'. Di masa depan, perusahaan ini bertujuan untuk menyediakan teknologi ini untuk berbagai tim olahraga, dari amatir hingga profesional, dan berkontribusi pada penciptaan cara-cara baru untuk menikmati dan menghargai olahraga.
Komentar dari para anggota yang berpartisipasi dalam SoccerNet GSR Challenge 2025
Rio Watanabe, Manajer, Grup Pemodelan AI, Ruang Dandelion, Divisi Pengembangan, MIXI Inc.
MIXI sedang menjajaki kemungkinan analisis video menggunakan teknologi visi komputer dan menerapkan teknologi AI di bidang olahraga, terutama di Divisi Pengembangan. Kali ini, melalui penelitian bersama dengan Playbox, kami mengambil tugas yang sangat menantang untuk memperkirakan peran dan posisi pemain secara otomatis dari rekaman pertandingan sepak bola, dan meraih posisi keempat di dunia dalam kompetisi ini. Kami akan terus memanfaatkan teknologi AI untuk mengembangkan pengalaman dan teknologi yang memungkinkan kenikmatan yang lebih dalam dari olahraga.
Playbox Corporation - CEO Scott Atom
Playbox terus mengambil tantangan untuk memperluas kemungkinan olahraga dengan memanfaatkan teknologi AI di bawah visi 'membuat gerakan manusia dapat dikomputasi'. Dalam pencapaian ini, kami dapat mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada saat kami menggunakan data pribadi tahun lalu yang hanya menggunakan data publik, dan kami menyadari bahwa teknologi analisis olahraga AI berkembang dengan sangat cepat. Playbox akan terus memberikan data yang canggih dan menarik kepada lebih banyak orang dan menciptakan produk dan bisnis yang meningkatkan nilai olahraga. Terakhir, kami ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada MIXI, yang telah berkolaborasi dengan kami, dan kepada semua pihak yang terlibat atas dukungan mereka.
(*1) SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction): Kompetisi internasional untuk tugas-tugas Game State Reconstruction (GSR) yang diselenggarakan oleh SoccerNet. Kompetisi ini bertujuan untuk mengembangkan teknologi AI canggih untuk mengotomatisasi 'pengenalan keadaan (GSR)' menggunakan cuplikan pertandingan sepak bola.
(*2) CVPR (Konferensi IEEE/CVF tentang Visi Komputer dan Pengenalan Pola): Konferensi internasional terkemuka di dunia di mana hasil penelitian terdepan di bidang visi komputer, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan bidang-bidang terkait dipresentasikan. Konferensi.
*3) Berdasarkan jumlah peserta yang ditampilkan di papan peringkat SoccerNet.
Untuk informasi lebih lanjut mengenai hal ini, silakan hubungi.
Playbox Inc.
Hubungan Masyarakat
Email: info@play-box.ai
Situs web: https://www.play-box.ai