Wykorzystanie uczenia maszynowego do odpowiadania na pytania związane z baseballem

Biorąc pod uwagę charakter gry w baseball, duża część urazów występuje w incydentach bezkontaktowych, co oznacza, że potrzeba pomiaru i kontroli obciążenia treningowego pomoże zmniejszyć tego typu urazy.

Mając to na uwadze, zespół analityczny Catapult wdrożył uczenie maszynowe, które wykorzystuje tysiące punktów danych uzyskanych za pomocą urządzenia OptimEye S5. Wykorzystując te surowe dane i wideo z profesjonalnych gier i treningów, Catapult był w stanie opracować algorytmy specyficzne dla sportu, które określają ilościowo objętość i intensywność czynności, takich jak rzucanie i machanie kijem.

Wczesne testy dowiodły, że wskaźnik dokładności wynosi ponad 90%, a funkcja uczenia maszynowego pozwala na poprawę wraz z większą ilością danych, które są do niej wprowadzane.

Redukcja listy osób niepełnosprawnych w MLB

Badania opublikowane w The American Journal of Orthopedics wykazały, że z roku na rok wzrasta liczba kontuzjowanych zawodników i łączna liczba dni spędzonych na zwolnieniu lekarskim. Wśród kontuzjowanych zawodników przebywających na DL, miotacze są częściej kontuzjowani i spędzają więcej czasu na DL w porównaniu do wszystkich innych pozycji.

Zespół analityczny Catapult postawił sobie za cel ilościowe określenie ruchów, które najczęściej prowadzą do tych urazów, z teorią, że możliwość wykorzystania obiektywnych danych dotyczących objętości i intensywności tych ruchów da praktykom możliwość kontrolowania obciążeń treningowych.

Tworzenie algorytmu baseballowego

W celu ilościowego określenia zdarzeń, takich jak boiska i zamachy, algorytm uczenia maszynowego został przeszkolony w celu dopasowania boisk i zamachów zebranych podczas treningu do odczytów z urządzenia OptimEye S5.

W szczególności Catapult zbudował algorytm Random Forest w oparciu o dane zebrane z sesji treningowych różnych drużyn baseballowych, zarówno zawodowych, jak i akademickich. Dane treningowe zawierają odczyty akcelerometru i żyroskopu dla ponad 6000 zdarzeń rzutów, wymachów kijem lub żadnego z nich, dla dziesiątek graczy i różnych pozycji.

Próg obciążenia gracza został wprowadzony w celu odizolowania zdarzeń wybuchowych od innych zdarzeń, takich jak chodzenie. Zapewni to, że algorytm wybierze tylko rzuty i wymachy podobne do tych z gry.

Wokół każdego z tych zdarzeń Catapult badał cechy uzyskane z trójwymiarowego akcelerometru i trójwymiarowego żyroskopu w oknie dwóch sekund od zdarzenia: jedną sekundę przed i jedną sekundę po. Przykładowe cechy obejmują wartość maksymalną, średnią i odchylenie standardowe dla odczytów akcelerometrów i żyroskopów.

Każda z tych cech została wprowadzona dla zdarzenia będącego przedmiotem zainteresowania, a także jego klasyfikacji jako rzutu, zamachu nietoperzem lub żadnego z nich w celu zbudowania zestawu treningowego dla algorytmu.

Wyniki i dyskusja

Po zapoznaniu się z dużą liczbą przykładów obejmujących wiele rzutów i wymachów nietoperza, algorytm był w stanie osiągnąć dokładność ponad 90% w wykrywaniu rzutów i wymachów nietoperza podczas sesji treningowej. Rzuty wykryte z doskonałą dokładnością obejmują:

• Bullpen
• Rzucanie z kopca do łapacza
• Jakość rzutów podczas rozgrzewki
• Rzuty na duże odległości podczas gry w polu
• Huśtawki w klatce lub podczas treningu mrugnięcia

Konserwatywne szacunki odzwierciedlają fakt, że algorytm jest ustawiony tak, aby zliczać tylko te rzuty i wymachy, które są wystarczająco trudne, aby przypominały grę (tj. "jakościowe" rzuty i wymachy kijem). Większość błędów wynika z miękkich rzutów na początku rutyny, które są zbyt miękkie, aby je policzyć.

Po zaklasyfikowaniu sesji treningowej do wymachów, rzutów lub żadnego z nich, algorytm oblicza całkowite obciążenie związane z każdym wymachem i rzutem. Za pomocą interfejsu można uzyskać różne wartości, takie jak średnie player load lub średni czas między tymi czynnościami, a także banding dla każdego rzutu lub wymachu nietoperza.

Wskaźniki Catapult dla miotaczy i uderzeń pozwalają trenerom baseballu kontrolować objętość i intensywność kluczowych ruchów, które prowadzą do kontuzji i kosztują profesjonalne i akademickie zespoły miliony dolarów każdego roku. Wskaźniki te mogą dyktować przyszłość periodyzacji treningu miotaczy i pałkarzy dla trenerów, którzy chcą lepszej przejrzystości efektów treningu w warunkach rzeczywistych.

Chcesz dowiedzieć się, jak Catapult może odpowiedzieć na Twoje pytania dotyczące sportu? Dowiedz się więcej o naszych analizach wydajności tutaj.