Di recente, ho mostrato i miei filmati di gioco all'IA. Sto sperimentando con video di partite per far sì che l'IA colori automaticamente i giocatori e li mappi su un layout di campo. Ahah. Anche se non sono un'ingegnere, sono riuscita a configurarlo e farlo funzionare da sola in circa mezza giornata, quindi ho pensato di condividere!
Questo articolo contiene molti tecnicismi, quindi se vuoi provare la sfida, leggilo almeno a metà! Se sei interessato, leggilo fino alla fine!
Prima di presentarlo, lasciatemi fare un annuncio! Pur essendo una giocatrice di basket attiva, gestisco anche Fantrance, una piattaforma di live streaming specializzata per lo sport! Gli atleti parlano delle loro prestazioni dopo le partite, quindi è piena di storie che puoi sentire solo qui! Dai un'occhiata!
Ora, questo articolo parla di come ho usato la tecnologia esistente e l'IA per creare qualcosa che funziona, anche senza essere un'ingegnere!
Quello che ho usato questa volta è uno strumento di analisi del basket all'interno della piattaforma di sviluppo IA per il riconoscimento delle immagini pubblicata da Roboflow, un'azienda AI statunitense.
Potresti aver visto il video sopra, ma ho inserito una partita delle ENEOS Sunflowers in questo strumento di analisi, e l'IA ha automaticamente etichettato i giocatori in uniformi rosse e gialle (verdi) come "ENEOS Sunflowers" e ha continuato a tracciare ogni giocatore.
Non è stato necessario insegnarle in anticipo che "il rosso è qui" o "il giallo è ENEOS"; l'IA ha imparato da sola i colori delle divise per quella partita.
Dato che inserire la rosa era una seccatura, l'ho semplicemente impostata da 0 a 99. Alla fine è stato identificato anche l'arbitro, ma dato che posso sistemarlo dopo, per ora l'ho lasciato così.
Per ora è tutto qui, ma dato che può anche rilevare la palla e se un tiro è stato effettuato o meno, il mio obiettivo è riuscire a estrarre tutti i tipi di dati, come quanti metri ha corso un giocatore, dove ha passato più tempo in campo e dove ha tirato.
Ho anche provato a mappare i movimenti dei giocatori!
Inoltre, ho partecipato e presentato questa iniziativa come unico atleta a un gruppo di studio sull'IA dove di recente si sono riuniti imprenditori.
In termini di precisione e di ciò che si può fare, c'è ancora molta strada da fare, ma... per ora, quello che voglio dire è che è incredibilmente interessante. Ahah. Sono ben consapevole delle preoccupazioni sulla sicurezza e su altre cose che vengono dette.
Ma l'IA recente è così divertente.
Probabilmente ho troppe cose che voglio creare, quindi provo questo e quello, ma vedere la qualità dell'output dell'IA diventare sempre più alta mi fa venire voglia di dare forma alle "idee interessanti" che mi vengono in mente una dopo l'altra. Per me, l'IA è il giocattolo migliore.
A proposito, quando faccio cose del genere, i miei ingegneri ultimamente mi guardano con ansia. Ahah.
Perché uso continuamente l'IA e creo ogni sorta di progetti e ne parlo senza sosta, sembra che pensino: "Evelyn potrebbe accidentalmente fare qualcosa che influisce sull'ambiente di produzione." Ahah.
Non importa quante volte spiego che tengo i miei PC completamente separati, non hanno abbassato la guardia. Ahah.
[Come gli Atleti Dovrebbero Interagire con l'IA]
Non sono un'ingegnere, e penso di fare qualcosa di molto goffo dal punto di vista di un vero sviluppatore. So che la gente potrebbe dire: "Stai solo cliccando in un browser" o "Quella tecnologia esiste da molto tempo."
Tuttavia, per me fino a poco tempo fa, implementare anche solo questo era un ostacolo piuttosto alto e richiedeva tempo.
Anche così, tenere il passo con l'IA all'avanguardia e usarla quotidianamente mi fa pensare che ci sia valore nel "toccare la tecnologia anche se non la capisci bene."
Quando parli con l'IA di ciò che è possibile quotidianamente, i tuoi stessi filmati di gara iniziano gradualmente a sembrare "dati" piuttosto che solo una registrazione. Inizi a pensare: "Forse c'è una correlazione tra questa statistica e questa azione!" Anche se questo è già un metodo di analisi dei dati consolidato, sarai in grado di vedere il tuo sport da una nuova prospettiva.
Ed è un privilegio dell'atleta avere più dati sul corpo di chiunque altro. C'è la possibilità che cose che una volta erano solo intuizione possano portare a una comprensione più chiara di te stesso.
"Non dovrebbero essere gli atleti a usare l'IA?" L'ho pensato davvero questa volta, quindi ecco la mia proposta!
Vorrei mostrare "5 Attitudini Necessarie per gli Atleti nell'Era dell'IA."
- Primo, essere in grado di pensare a sperimentare qualcosa usando l'IA
- Pensare a come risolvere le cose quando non funzionano
- Immaginare come la nuova tecnologia si collega ai campi che ami
- Quanto puoi aumentare il numero di campi non correlati che ti piacciono?
- Riuscire a tuffarti in conoscenze e reti in campi di cui non sai nulla?
Credo che questi cinque punti siano molto importanti affinché gli atleti siano unici e per vivere in quest'epoca!
"Non pensavo che Evelyn facesse così tanto con l'IA." Me lo dicono molto spesso ultimamente. Penso che me lo diranno ancora di più d'ora in poi.
Atleta x Imprenditrice x Implementazione dell'IA. Mi chiedo quante persone in Giappone stiano facendo tutto questo con le proprie mani. Se non ci sono, per favore lasciatemi chiamare "Tech Athlete." Ahah.
Per chi è interessato alla tecnologia, spiego un po' più in dettaglio qui sotto. Se non sei interessato, puoi saltarlo. (Per quanto posso scrivere come non ingegnere.)
E! Dato che uso l'IA quasi ogni giorno in questo modo, mi piacerebbe parlare di varie cose! Ci sono atleti o persone legate allo sport che sono anche interessati alla tecnologia?
Al contrario, se c'è qualcosa come "Non possiamo farlo con tecnologia x sport?" sentitevi liberi di consultarmi! 🙋🏽♂️
E agli ingegneri che fanno analisi AI di video come questo, o a quelli che conoscono l'analisi del movimento! Se volete, per favore fatemi sapere cosa ne pensate.
Questo è tutto per il rapporto sulla lotta all'IA di Tech Athlete Evelyn Mawuli!
--- Per gli interessati, vedere sotto! ---
Alcuni degli strumenti AI che uso ogni giorno:
- Claude Code (per la pianificazione del testo e come consulente)
- Codex (generazione di codice)
- ChatGPT (per consultazioni rapide)
- OpenClaw (un agente AI che ho creato di recente. Lo chiamo Shaq)
Quello che ho usato questa volta è uno strumento di analisi del basket all'interno della piattaforma di sviluppo IA per il riconoscimento delle immagini pubblicata da Roboflow, un'azienda AI statunitense.
Inoltre:
- RF-DETR (IA che rileva i giocatori con alta precisione)
- SAM2 di Meta (IA che traccia ogni giocatore fino alla fine della partita)
- SigLIP di Google (IA che raggruppa automaticamente in squadre in base al colore della divisa)
Li ho eseguiti su Google Colab Pro+ usando una GPU NVIDIA L4.
Tuttavia, ad essere onesti, non è andata affatto liscia. Penseresti che i notebook AI pubblicati funzionino semplicemente premendo un pulsante...
Mi è stato insegnato che dopo circa sei mesi, di solito sono rotti. Ahah.
Quello su cui ho inciampato è stato:
- Ciclo infinito dovuto a conflitto di versione di Pillow (libreria di elaborazione delle immagini) -> La compatibilità tra gli strumenti di elaborazione delle immagini era scarsa e gli errori si ripetevano.
- Errore di build di SAM2 -> La configurazione iniziale per eseguire il modello AI non è andata a buon fine.
- Errore dovuto al cambiamento dell'API nel modello di riconoscimento del numero di maglia -> A causa di cambiamenti nelle specifiche degli strumenti esterni, il codice ha smesso improvvisamente di funzionare.
Quello che mi ha infastidito di più è stato:
- L'assistente AI (Gemini) in Colab, che spiega gli errori e corregge il codice, si sbagliava parecchio. Ahah.
Quando ho dato screenshot a Codex o Claude Code, hanno detto: "Questo tizio sta dicendo cose sbagliate, quindi consulta me prima di consultare lui," e lo stavo sistemando ridendo, pensando che questo tipo di ambiente di lavoro probabilmente esiste. Ahah.
Ma quello che faccio in realtà non è così difficile; è solo una ripetizione di esecuzione di celle e di chiedere all'IA quando si verifica un errore.
Alla fine, rileva i numeri di maglia dal video, ritaglia i momenti e genera un video con codice colore. Un ingegnere potrebbe probabilmente farlo in 30 minuti.
Quindi, il trucco per gli atleti non ingegneri o persone come me per ottenere qualcosa con l'IA è continuare a chiedere. Non vergognarti di chiedere all'IA. Inoltre, se continui, diventa un'esperienza di apprendimento, quindi non pensare che sia una perdita di tempo e continua a chiedere finché non capisci!
Dato che uso l'IA quasi ogni giorno in questo modo, se ci sono atleti o persone legate allo sport interessati alla tecnologia, parliamone!
Al contrario, se hai delle consulenze del tipo "Non possiamo farlo?" fammi sapere! 🙋🏽♂️
Back Dooor Inc. mira ad espandersi non solo in Giappone ma anche all'estero nel prossimo futuro. Giocatori meravigliosi esistono in tutto il mondo, e ci sono i migliori fan lì. Poiché lo sport è un contenuto universale, credo che il mercato sia ampio e ci sia un significato nell'espandersi. A tal fine, ci concentreremo sull'assunzione di ingegneri per creare prodotti, posizioni di vendita e risorse umane per promuovere il business a livello globale.
L'utilità di percepire lo sport come un business e le dimensioni del mercato stanno iniziando a essere riconosciute in Giappone, quindi ora è il momento migliore per competere.
- Voglio sfruttare la mia esperienza nello sport.
- Voglio restituire qualcosa all'industria sportiva.
- Sono interessato al business dello sport. Se sei una persona così, per favore! Sarei felice se potessi contattare Back Dooor Inc.
Questo è tutto per il rapporto sulla lotta all'IA di Tech Athlete Evelyn Mawuli!
