J'ai une confession à faire, cher lecteur. Je ne suis pas vraiment le football de très près. Je ne suis que vaguement conscient du fait qu'il y a une sorte de grand tournoi en ce moment. Mais ça va, car Disney Research et le California Institute of Technology construisent une intelligence artificielle qui suit le football - et d’autres sports aussi..

Plus précisément, il s’agit d’un système de caméras automatisé qui apprend à filmer au mieux les matchs en observant le comportement des opérateurs de caméra humains à des moments particuliers. Les premiers tests montrent que ses prises de vue sont beaucoup plus fluides que les autres caméras automatisées.

À l'heure actuelle, le suivi optique n'est pas assez efficace pour suivre de manière fiable une balle sur un terrain. Les systèmes de caméras automatisées tentent donc de prédire le déroulement d'une partie en détectant plutôt la position des joueurs. Ce système n'est pas parfait, ce qui engendre des images saccadées et saccadées, surtout lorsqu'il suppose que le déroulement d'une situation est erroné..

Les cameramen humains, en revanche, sont beaucoup plus aptes à deviner ce qui va se passer - après avoir vu se reproduire de nombreuses situations similaires dans le passé. Les chercheurs ont donc mis au point des algorithmes d'apprentissage automatique comparant les mouvements d'une caméra robotique à ceux de l'homme, en analysant les points de divergence et en tirant des leçons de ces différences..

Lisse et utile

"Avoir un travail de caméra fluide est essentiel pour créer une émission sportive agréable", a déclaré Peter Carr, ingénieur de recherche principal du projet et co-auteur d'un article le décrivant. "Le cadrage ne doit pas nécessairement être parfait, mais la motion doit être fluide et résolue."

Il arrivait que les robots fassent un meilleur travail que les humains. En une pause rapide dans une partie de basket-ball, le caméraman a déplacé son objectif en prévision d'un dunk, tandis que l'ordinateur examinait la position des joueurs et prédisait plutôt une passe. L'ordinateur s'est avéré être juste.

En fait, le système était un peu meilleur au basketball qu'au football en général. Carr explique que c'est parce que les joueurs de football ont tendance à maintenir leur formation et que leurs mouvements donnent moins d'informations sur l'endroit où la caméra devrait ressembler..

"Cette recherche démontre une avancée significative dans l'utilisation de l'apprentissage par imitation pour améliorer la planification et le contrôle de la caméra en conditions de jeu", a déclaré Jessica Hodgins, vice-présidente de Disney Research. "C’est le genre de progrès dont nous avons besoin pour réaliser le potentiel énorme de la diffusion automatisée de sports et d’autres événements en direct."

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  • Duncan Geere est le rédacteur scientifique de TechRadar. Chaque jour, il découvre l'actualité scientifique la plus intéressante et explique pourquoi vous devez vous en soucier. Vous pouvez lire plus de ses histoires ici, et vous pouvez le trouver sur Twitter sous le pseudonyme @duncangeere.