फुटबॉल यकीनन दुनिया का सबसे लोकप्रिय खेल है। FIFA.com के अनुसार, 2014 के फुटबॉल विश्व कप को देखने के लिए कुल 3.2 बिलियन लोगों ने ट्यून किया था। लेकिन, क्या आप जानते हैं कि फुटबॉल आज जो है, उसे बनाने में तकनीक अहम भूमिका निभा रही है। वास्तव में, आधुनिक फुटबॉल को खेल में नई और विरासत प्रौद्योगिकियों के विशाल अनुप्रयोगों के कारण अपने आप में एक स्वायत्त आईटी क्षेत्र माना जा सकता है।
विश्व कप में उपयोग की जा रही तकनीकों में छवि मान्यता और पैटर्न विश्लेषण जैसी विरासत वाले और कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे नए-पुराने दृष्टिकोण शामिल हैं। वास्तव में, किसी के लिए भी, जिसके पास आवश्यक कौशल है और खेल के बारे में भावुक है, फुटबॉल के क्षेत्र में एक तकनीकी नौकरी एक सपना सच हो सकती है।
इस ब्लॉग में, हम पाँच प्रमुख तकनीकों के बारे में चर्चा करेंगे जो फुटबॉल को उस तरह से परिभाषित कर रही हैं जैसा हम जानते हैं।
बिग डेटा और एनालिटिक्स
खेल के क्षेत्र में बहुत सारे डेटा शामिल हैं, विशेष रूप से फीफा जैसे एक वैश्विक टूर्नामेंट। उदाहरण के लिए, व्यापक रूप से पूर्वानुमानित एल्गोरिदम का विश्लेषण और डिजाइन करने के लिए, हमें एक अच्छे 185 डेटा की आवश्यकता होती है - जो प्रत्येक खिलाड़ी के लिए नंगे न्यूनतम है।
आज के विश्लेषण के लिए उत्पन्न और उपयोग किए गए सभी डेटा संरचित नहीं हैं। आज डेटा में वीडियो, चित्र, सोशल मीडिया पोस्ट और बहुत कुछ जैसे असंरचित घटक शामिल हैं। इसे बड़ा डेटा कहा जाता है। जाहिर है, पाठ और संख्यात्मक डेटा का उपयोग करके सरल विश्लेषण प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन जब टीम एल्गोरिदम, खिलाड़ी स्वास्थ्य सांख्यिकी भविष्यवाणियां आदि जैसे जटिल एल्गोरिदम की बात आती है, तो सरल गणित और Microsoft Excel जैसे पारंपरिक उपकरण पर्याप्त अच्छे नहीं होते हैं। आधुनिक दिन फुटबॉल में बहुत सारे विश्लेषण डेटा की प्रकृति के कारण अपाचे हडोप, अपाचे स्पार्क और, अपाचे काफ्का जैसे उपकरण शामिल हैं।
यदि आप एक फुटबॉल प्रशंसक हैं, तो आप यह जान सकते हैं कि जर्मनी ने 2014 फीफा विश्व कप जीता था। लेकिन, क्या आप जानते हैं कि इस राष्ट्रीय टीम ने एक जटिल बड़े डेटा एनालिटिक्स सिस्टम का उपयोग करके अपनी अंतर्दृष्टि प्राप्त की है? क्रिस्टीनड मैच इनसाइट्स, इस उपकरण को 2012 में लॉन्च किया गया था और जर्मन राष्ट्रीय टीम के महाप्रबंधक, ओलिवर बिरहॉफ के साथ विकसित किया गया था, जिसने प्रभारी का नेतृत्व किया। इस व्यापक परियोजना ने तब आकार लेना शुरू किया जब ड्यूश स्पोर्थोच्यूल कोएलन के लगभग 50 छात्रों के एक समूह ने आगामी टूर्नामेंट में भाग लेने वाले सभी खिलाड़ियों के आंकड़ों के साथ एक व्यापक डेटाबेस बनाना शुरू किया। और, जैसा कि अपेक्षित था, इस डेटा का एक पर्याप्त संग्रह आठ अलग-अलग ऑन-फील्ड कैमरों से वीडियो था जो पिच को घेरे हुए था। उपकरण के रचनाकारों के अनुसार, पिच को डेटाबेस द्वारा ग्रिड के रूप में देखा जाता है। प्रत्येक परिदृश्य में, प्रत्येक खिलाड़ी को एक विशिष्ट पहचानकर्ता सौंपा जाता है। यह उनके आंदोलनों और क्रियाओं को डिजिटल रूप से ट्रैक करने में सक्षम बनाता है जो बदले में किसी को भी महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतकों को मापने की अनुमति देता है, जिसमें स्पर्श, आंदोलन की गति और औसत कब्जे का समय शामिल है।
इस डेटा का उपयोग करते हुए, छात्रों ने एक एल्गोरिथ्म तैयार किया, जिसने एक अंतिम मॉडल तैयार किया। यह मॉडल उनके सभी विरोधियों के खिलाफ जर्मन टीम की मूर्खतापूर्ण रणनीतियों का आधार बन गया।
यदि आप डेटा एनालिटिक्स के बारे में अधिक तथ्य जानने में रुचि रखते हैं, यह एक अच्छी जगह है आरंभ करना।
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बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
यह प्रौद्योगिकी का एक क्षेत्र है जो लगभग सभी खेलों में स्पष्ट है क्योंकि यह दर्शकों की संख्या में सबसे आगे है। व्युत्पन्न टेबल, चार्ट, ग्राफ़, और हीट-मैप, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बिजनेस इंटेलिजेंस ऐसे क्षेत्र हैं जो 21 की शुरुआत से आधुनिक खेलों को परिभाषित कर रहे हैंसेंटसदी। हर कोई खिलाड़ी के अंकों के साथ बार चार्ट्स, टीम वितरण दिखाने वाले पाईज़ और रैंकिंग टेबल से परिचित है। यह सब कुछ और नहीं बल्कि डेटा इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए एक व्यापक चित्रण है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तालिका में लाए गए अंतर को समझने के लिए, आइए अब फीफा में प्रति टीम पंजीकृत प्रत्येक देश के खिलाड़ियों की संख्या का एक सरल उदाहरण लें। यहाँ डेटा, पहले एक तालिका के रूप में और फिर एक विश्व मानचित्र हीट-मैप के रूप में है।
अभी दो प्रश्न:
- कौन सा अधिक नेत्रहीन मनभावन है?
- इन दोनों में से कौन अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है?
अब तक, दोनों सवालों के जवाब नक्शे हैं। डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन न केवल इसे देखने के लिए आकर्षक बनाता है, बल्कि इससे अंतर्दृष्टि को समझना और प्राप्त करना भी आसान हो जाता है। जब फीफा में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की बात आती है, तो आईबीएम कॉग्नोस, झांकी और QlikView जैसे उपकरण ज्यादातर उपयोग किए जाते हैं।
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इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT)
पिछले दो खंडों में, हमने डेटा के विश्लेषण और रिपोर्टिंग पर चर्चा की। आइए अब देखें कि यह डेटा कैसे एकत्र किया जा सकता है।
वर्तमान डेटा संग्रह में से अधिकांश पारंपरिक दृष्टिकोणों जैसे XY समतल या ग्रिड विश्लेषण के लिए खिलाड़ी और बॉल लोकेशन के लिए, बाहरी ट्रैकिंग डिवाइसों को गति और गति आदि का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है, लेकिन, स्मार्ट वियरबल्स और IoT, तूफान द्वारा दुनिया को ले जाने के साथ, आदि। खेलों में इन प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोगों पर बहुत अधिक शोध और विकास हुआ है।
इसे बेहतर तरीके से समझने के लिए, जर्मन फुटबॉल टीम के मैच इनसाइट्स टूल का उदाहरण लें, जिस पर हमने पहले चर्चा की थी। अंतिम मॉडल के लिए एकत्र किए गए सभी डेटा बाहरी रूप से प्राप्त किए गए थे। वास्तव में, जैसा कि चर्चा की गई है, खिलाड़ी की स्थिति और आंदोलन का विश्लेषण करने के लिए टीम को जटिल कोड के सेट पर काम करने की आवश्यकता होती है। इस कार्यक्रम ने तब आठ अलग-अलग कैमरों से वीडियो फीड का विश्लेषण किया और फिर एक परिणाम सामने आया। सभी ईमानदारी से, यह काफी व्यस्त और समय लेने वाला कार्य है।
इसे सरल बनाना उतना ही सरल है जितना कि प्रत्येक खिलाड़ी की भुजा पर स्मार्ट ट्रैकर पर थप्पड़ मारना। वास्तव में, इन स्मार्ट ट्रैकर्स का उपयोग केवल खिलाड़ी के स्थान को प्राप्त करने के लिए नहीं किया जा सकता है, उनका उपयोग अन्य आँकड़ों को रिकॉर्ड करने के लिए भी किया जा सकता है, जैसे कि दूरी की यात्रा, गति की गति, हृदय-गति, और बहुत कुछ। इसी विचार पर बिल्डिंग, बॉल ट्रैकिंग, लाइन ट्रैकिंग और फुटबॉल में अन्य नए-पुराने नवाचारों को पेश किया गया है।
छवि स्रोत: आईबीएम
IoT इतना विशाल क्षेत्र है कि आईबीएम के पास संज्ञानात्मक IoT का उपयोग करते हुए एक व्यापक परियोजना पर काम करने वाली एक समर्पित टीम है, क्योंकि वे इसे कहते हैं। टीम ने IBM के प्रसिद्ध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, IBM Watson के ऊपर कई हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर समाधान तैयार किए हैं।
क्लाउड कंप्यूटिंग
- डेटा संग्रह - जाँच करें
- डेटा विश्लेषण - जाँच करें
- डेटा रिपोर्टिंग - जाँच करें
हमने डेटा-संबंधित गतिविधियों में से तीन को कवर किया है, लेकिन एक और महत्वपूर्ण स्तंभ गायब है - डेटा संग्रहण।
यदि यह 2003 था, तो इसके लिए केवल कुछ विकल्प थे - स्थानीय मशीनें या दूरस्थ उदाहरण। लेकिन जैसा कि हम पहले से ही जानते हैं, किसी भी एक खेल के लिए एकत्र किए गए डेटा की मात्रा एक छोटे से कंप्यूटर को संभालने के लिए बहुत अधिक है। इसके अलावा, यह सरल संरचित डेटा नहीं है। क्लाउड में इस तरह के डेटा को स्टोर करने का सबसे अच्छा समाधान। न केवल क्लाउड एक आसान सेटअप प्रणाली है, यह किफायती भी है जब यह असंरचित डेटा के विशाल हिस्से के भंडारण की बात आती है।
क्लाउड कंप्यूटिंग डेटा के दूरस्थ भंडारण की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, आज के अधिकांश क्लाउड समाधान एकीकृत उपकरण प्रदान करते हैं जो विश्लेषण और रिपोर्टिंग में भी सहायता कर सकते हैं। स्थानीय मशीन के बजाय क्लाउड सिस्टम का उपयोग करने का एक और बड़ा फायदा क्लाउड कंप्यूटिंग के पते की सुरक्षा और गोपनीयता के मुद्दे हैं। अधिकांश क्लाउड इंस्टेंस को निजी कुंजी के साथ एन्क्रिप्ट किया जाता है, जिससे उन्हें हैक करना या उनके लिए अनुचित पहुंच प्राप्त करना मुश्किल हो जाता है। और, जैसा कि भंडारण लोचदार हो सकता है, नए लोगों के लिए जगह बनाने के लिए पुराने डेटा को हटाने की आवश्यकता नहीं है। यह ऐतिहासिक विश्लेषणों में उच्च गुणवत्ता और अधिक से अधिक मूल्य सुनिश्चित करेगा। अंत में, क्लाउड पर संग्रहीत डेटा को किसी भी डिवाइस और किसी भी स्थान से एक्सेस किया जा सकता है। यह लचीलापन क्लाउड कंप्यूटिंग को खेल डेटा भंडारण के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।
आज उपयोग किए जाने वाले लोकप्रिय क्लाउड समाधानों में अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर, आईबीएम ब्लूमिक्स और Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल)
जब ट्रेंडिंग टेक्नोलॉजी की बात आती है, तो बहुत कम हैं जो कृत्रिम बुद्धि और मशीन लर्निंग को अपने पैसे के लिए चला सकते हैं। उत्पन्न डेटा की मात्रा के साथ, मशीन इंटेलिजेंस को डिजाइन करना उतना मुश्किल नहीं है जो भविष्य में भविष्य की भविष्यवाणी कर सकता है। कुछ साल पहले, फीफा प्रचार पॉल ऑक्टोपस के आसपास था जो प्रत्येक मैच के विजेताओं की भविष्यवाणी कर सकता था। निश्चित रूप से, जैविक प्राणी की सफलता दर 85 प्रतिशत से ऊपर थी, लेकिन हम अब एक डिजिटल दुनिया में जा रहे हैं और वास्तव में इसका कोई हिस्सा नहीं है।
इस असाधारण प्राणी के नुकसान के लिए, Google डेटा विश्लेषकों के एक समूह ने एक मशीन लर्निंग सिस्टम पर काम किया, जिसने एक पीढ़ी के फुटबॉल के खेल से ऐतिहासिक अंतर्दृष्टि प्राप्त की और 2014 फीफा विश्व कप में प्रत्येक मैच के परिणाम की भविष्यवाणी की। यह प्रणाली 16 में से 14 मैचों का सफलतापूर्वक अनुमान लगाने में सक्षम थी, जो पहले से कार्यरत समुद्री जीव की तुलना में लगभग तीन प्रतिशत अधिक कुशल थी। इसके अलावा, इसके रचनाकारों के अनुसार, डेटा में त्रुटियों और विसंगतियों के कारण दो चूक हुईं।
पूरी तरह से ईमानदार होने के लिए, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वास्तव में एक विजेता की भविष्यवाणी नहीं करता है, यह सिर्फ आदेश में एहसान को ढेर करता है, जिससे हमें प्रत्येक टीम को मैच जीतने की संभावना मिलती है।
सरल, अभी तक सुरुचिपूर्ण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, हम इस वर्ष के फीफा विश्व कप के लिए निम्नलिखित परिणाम प्राप्त कर सकते हैं: * बिगड़ने की चेतावनी *
एल्गोरिथम स्रोत: कागल
P.S: यह संख्या जितनी कम होगी, उस टीम के लिए उतना ही बेहतर होगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग न केवल इन प्रकार के विश्लेषणों के लिए किया जा सकता है, उन्हें खिलाड़ी के प्रदर्शन में सुधार के लिए भी नियोजित किया जा सकता है, दैनिक-संचालित व्यापार खुफिया समाधानों को स्वचालित कर सकता है और बहुत कुछ।
2018 फुटबॉल विश्व कप यहाँ है! जितना हम सभी खेल से प्यार करते हैं, हम आशा करते हैं कि खेल को बनाने के पीछे जो प्रौद्योगिकियां हैं, उनके बारे में सीखना यह हमें और अधिक सराहना करने में मदद करता है।
फीफा में ये पांच लोकप्रिय प्रौद्योगिकियां हैं जो खेल को बदल रही हैं जैसा कि हम जानते हैं। खिलाड़ियों और प्रशंसकों के लिए समान रूप से उनमें से प्रत्येक खेल को खेल से बेहतर बनाने की अपनी उचित हिस्सेदारी प्रदान करता है। यदि आपके पास आवश्यक कौशल-कौशल है, तो आप खेल के क्षेत्र में आईटी से संबंधित नौकरी भी प्राप्त कर सकते हैं।
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हमें उम्मीद है कि आपको फीफा में हमारी तकनीकों का कवरेज पसंद आया होगा, यदि आपको फीफा या खेल में ट्रेंडिंग प्रौद्योगिकियों के किसी भी अधिक अनुप्रयोगों के बारे में पता है, तो सामान्य तौर पर, हमें नीचे टिप्पणी अनुभाग में लिखकर बताएं। अधिक फीफा और प्रौद्योगिकी से संबंधित कवरेज के लिए हमारे ब्लॉग को सब्सक्राइब करना न भूलें।