1863 sonbaharında, Birleşik Krallık'ın Londra kentinde, 12 İngiliz kulübü, bugün bildiğimiz modern haliyle futbol oyununun başlangıcını işaret eden bir anlaşmaya vardı. O zamandan bu yana, bu sporun kuralları kademeli olarak gelişti ve bugün oyunun kurallarında ve detaylarında büyük değişikliklere ve dönüşümlere katkıda bulunan “yapay zeka” teknolojilerini kullanma noktasına ulaştı.
Büyük ve devasa miktarda verinin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesi “yapay zeka”yı farklı kılan özelliktir. Örneğin futbol alanında bu teknolojiler, takımlar ve maçlarla ilgili verileri analiz edebilir ve oyuncuların potansiyelini ve performansını doğru bir şekilde değerlendirebilir; bu da paydaşların hataya açık manuel analizlere güvenmek yerine verilere dayalı kararları hızlı ve doğru bir şekilde almalarınI sağlıyor.
Ekim 2022'de, Uluslararası Futbol Federasyonları Birliği'nin (FIFA) Zürih'teki merkezinde, Kral Abdullah Bilim ve Teknoloji Üniversitesi (KAUST) ve Belçika'daki Liege Üniversitesi'nde “bilgisayarla görme ve yapay zeka” alanında misafir doktora sonrası araştırmacı olan Dr. Anthony Chuba, hızla gelişen “yapay zeka” projesi hakkında bir sunum yaptı: SoccerNet.
Proje başlangıcı
Bu sunum, 2017 yılında KAUST'a katılan Choba'nın, başta Sokrent projesinin orijinal yaratıcısı ve Üniversite elektrik, bilgisayar ve mühendislik alanından uzmanlar Profesör Bernard Ghanem liderliğinde araştırma grubunun bir üyesi olan Dr. Silvio Giancola olmak üzere diğer futbol taraftarlarıyla birlikte beş yıl süren çalışmalarının bir sonucuydu.
İkili, 2018 yılında bir fikir çekirdeğinden yola çıkarak, bu alanda uzmanlaşmış yıllık yarışmalara ve meydan okumalara katılan 500'den fazla araştırmacıdan oluşan küresel bir topluluğun desteğiyle, “yapay zeka” temelli matematiksel analiz için benzersiz bir açık platform oluşturdu.
“Choba şöyle diyor: “Silvio ile 2018'de ikimizin de bildiri sunduğu bir görsel hesaplama konferansında tanıştım. Benim bildirim, bir futbol maçının farklı aşamalarını tanıyabilen bir yapay zekâ sistemi hakkındaydı. Silvio'nun bildirisine gelince, hemen harika bir fikir olduğunu düşündüğüm (Soccernet) platformunun ilk versiyonunu inceledim ve platform fikrini tartıştığımız toplantı bu şekilde gerçekleşti.
Profesör Ghanem'e göre KAUST'deki laboratuvarı görsel hesaplama ve makine öğrenimi alanlarında birçok araştırma konusuna odaklanıyor. Ghanem özellikle uzun videoları analiz etmeye yönelik yeni nesil “yapay zeka” yöntemleriyle ilgileniyor.
Benzersiz platform
Platformun benzersiz özelliği nedir? Genel olarak Soccerrnet platformu, goller, köşe vuruşları, fauller, penaltılar, kırmızı kartlar ve diğerleri gibi çok çeşitli performans analizi uygulamalarını kapsayan birleşik bir değerlendirme çerçevesi ve standart taban sağladığı için bilimsel araştırma topluluğu, görsel hesaplama, makine öğrenimi ve spor analitiği için değerli bir kaynak olarak hizmet vermektedir. Bu, futbol maçlarını anlamak ve analiz etmek için daha doğru ve etkili algoritmaların geliştirilmesini kolaylaştıran video klipleri izleme ve keşfetme alanındaki en son teknolojilerin geliştirilmesine yardımcı olur. Bu sadece bir veri seti değil, aynı zamanda bu alanda en iyi takımların uluslararası düzeyde yarıştığı yıllık yarışmalar ve mücadeleleri de içerir.
Soccernet, futbol maç kayıtlarından oluşan çok büyük bir referans veri seti (500 maç ve 850 saatlik video) kullanması bakımından benzersizdir ve bu da araştırma için harika bir platform olmasını sağlıyor.
Bu projenin ortaya çıkmasından önce, spor alanında “yapay zeka” araştırmalarının kullanımı büyük ölçüde küçük dahili veri setlerine dayanıyordu, bu da farklı “yapay zeka” yöntemleri arasında performans analizini karşılaştırmayı zorlaştırıyordu. Videolardan en fazla yapay zeka faydasını elde etmek için, insan müdahalesi de gerekiyor.
Choba ek açıklamalaar eklemenin çok zaman ve para gerektirdiğini söylüyor. “Farklı kaynaklardan fon bulmak ve yorumcuların ve kullanıcıların verimli ve tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlayacak birleşik bir açıklama formatı ve aracı oluşturmak zorundaydık” diyor.
Giancola 2018'de platformun ilk versiyonu için dahili videolara açıklama eklemenin yanı sıra 6 bin önemli futbol olayını etiketledi.
Ardından Choba'nın da katılımıyla ikili, yüzlerce öğrenci ve işbirlikçiden oluşan ekipler kurdu; 17 performans ve hareket analizi kategorisi, kamera çekimlerinden klipler, yayınlar ve tekrarlar dahil olmak üzere 5,5 milyon ek açıklama kaydetti. Hatta oyuncu ek açıklamalarını ve top takibini de eklediler ki bu, kampanyalarda aylar süren ve hala devam eden bir görevdi.
“Giancola şöyle diyor: “Ek açıklama uzmanlarıyla birlikte çalıştık. Ek açıklama formatını ve yönergelerini tanımlamak için kullanımı kolay ve verimli özel bir ek açıklama aracı geliştirdik. Ardından, her oyun için binlerce meta veri girişine açıklama eklememize yardımcı olan, hevesli ve dışa dönük çalışan harika ekip oluşturduk.”
Dünya Kupası için Yapay Zeka
Giancola ve Choba, 2021'den bu yana Soccernet platformu için yıllık küresel yarışmalar düzenliyor ve 2022 yarışmasının sonuçlarını, sporda multimedya içerik analizi üzerine Üniversite Öğrencileri için Uluslararası Programlama Yarışması (ACM) 5. Uluslararası Çalıştayı'nda sunuyor.
Choba, “Platform şu anda spor alanında video analizi için en büyük ve en kapsamlı açık kaynak veri kümesi” diyor. “Ayrıca dünyanın dört bir yanından yeni görsel bilişim teknolojileri ve spor için geniş uygulamalar geliştirmek isteyen araştırmacılar için yıllık açık yarışmalar düzenliyoruz.” Choba bu meydan okumaların, kendilerine sunulan veri setinde büyük bir dinamizm yarattığına ve bilimsel araştırma topluluğu ve spor endüstrisi tarafından kullanımını desteklediğine inanıyor.
Şu anda yaklaşık 19 araştırmacı ve endüstri grubu Soccernet projelerinin organizasyonunda yer alırken, Chupa ve Giancola platformun her yıl açılan araştırma, meydan okuma ve yarışmalarının ana organizatörleri. Soccernet gol, köşe vuruşu ve faul analizi uygulamaları için birleşik bir değerlendirme çerçevesi sunuyor.
