AI spiller på lag med idretten
Kunstig intelligens er langt fra begrenset til bruk av IT-staben og konsulenter. Det dukker stadig opp AI-løsninger som også brukes innenfor idretten.
Wimbledon og X Games, Manchester City og Texas Rangers. Dette er bare noen av arrangørene eller klubbene som lar AI-verktøy ta over deler av virksomheten. Wimbledon kutter ut en 147 år gammel tradisjon med linjedommere, mens Manchester City lar fansen designe klubbens drakter ved hjelp av AI-verktøy.
Ingen "fault" å høre lenger
Kunstig intelligens spiller på lag også med tennisen. I år vil Wimbledon-arrangørene kvitte seg med en 147 år gammel tradisjon. Linjedommerne vil ikke lenger være på plass i enden av banene, i stedet vil det AI-styrte kamerasystemet "Hawk-Eye Live" overta jobben med å godkjenne server eller baller under slagvekslingen.
Disse kameraene er en del av Live ELC (Live Electronic Line Calling), en løsning som har fått grønt lys etter omfattende testing under fjorårets turnering.
I samarbeid med IBM har The All England Lawn Tennis Club i år også introdusert den generative AI-løsningen "Catch Me Up". Denne skal under turneringen gi fansen data og statistikk om spillerne på nettet, både før og etter kampene, og den kan tilpasses av brukerne helt personlig.
For halfpipe og Big Air
De subjektive avgjørelsene til dommere er en gjenganger i mange idretter. Det scores ikke mål overalt – på en rekke arenaer er karakterene til dommerne det eneste som skiller en utøver eller et lag fra seierspallen. Flere idretter tester nå ut løsninger der det hentes inn hjelp fra kunstig intelligens.
Årets X Games i Aspen er et eksempel på dette. Nå var ikke AI-verktøyet med på å sette scoren, men arrangørene allierte seg via personlige bekjentskaper med Google. Vertex AI er en maskinlæringsplattform tilknyttet Google Cloud, og denne ble brukt under årets konkurranse til blant annet å overvåke treningen og, basert på dette, spå hvem som ville ende opp blant de tre beste.
Finner neste Haaland med AI
Hvordan finner trenere og lagledere de beste fotballtalentene? Den neste Erling Braut Haaland? Kunstig intelligens spiller selvfølgelig også her en rolle nå. Eyeball er et tsjekkisk selskap som står bak en AI-løsning med filmer og videoer av om lag 180.000, i hovedsak tenåringer, fra 28 land.
Verktøyet analyserer alle disse spillerne og skal kunne identifisere hvem av dem som matcher beskrivelser av ulike spillertyper. Eyeball hinter om en fremtid der en trener for eksempel kan be verktøyet om å finne en spiller som kombinerer kvalitetene til Haaland og Kevin De Bruyne.
Flere klubber i både Premier League og på kontinentet, pluss amerikanske universiteter, er allerede på kundelisten.
Designer City-drakt
Manchester City har ikke bare Erling Braut Haaland som en aktør involvert i kunstig intelligens. Klubben er nok ikke den mest populære av Premier League-klubbene, men har likevel millioner av fans over hele verden.
Nå kan alle disse gå inn på nettet og lage en AI-generert drakt. Den engelske klubben har Puma som draktleverandør, og de to skal samarbeide om å gi fansen enda en mulighet til å engasjere seg. Med Pumas AI-løsning kan man, ved hjelp av tekstprompter og verktøy for å tilpasse drakten, bli valgt som designer.
Men det er ikke snakk om hverken årets eller neste års drakt. Vinnerne får æren av å stå bak Manchester Citys drakt for 2026/27-sesongen. Den vil også bli solgt i klubbens butikker.
Det optimale stafettlaget
Australia er en stormakt i svømming, men landet møter sterk konkurranse, ikke minst fra USA, og denne konkurransen har trigget jakten på både nye treningsformer og, ikke minst, nye AI-verktøy.
I svømming gir det stor prestisje å ta gull i stafettene i de store mesterskapene, og et av virkemidlene som Swimming Australia har tatt i bruk, er en egenutviklet Relay App – en stafettapp. Det å sette sammen et vinnende stafettlag handler om mer enn å finne de raskeste svømmerne. Rekkefølgen er viktig, og det kan også være en fordel å vite hvordan konkurrentenes lag blir seende ut.
Relay App analyserer både eget og motstandernes lag for å finne den optimale lagoppstillingen.
Forklarer rapporter fra speidere
Mange oppfatter gjerne språkmodeller som noe amerikansk, og ingenting er vel mer helamerikansk enn baseball. ZDNet skriver om klubben Texas Rangers, som bruker generativ AI til å analysere speiderrapporter og forbedre eller forenkle tilgangen til regelverket.
Baseballklubbene har speidere over hele verden, men å forvandle de skriftlige rapportene fra disse til nyttige data kan være en krevende oppgave.
I stedet for å la ansatte lese gjennom tekster med mange koder, utnytter Texas-klubben språkmodeller til å gjøre jobben. Det kan være vanskelig å hente ut den ønskede informasjonen.
