Ik moet een bekentenis doen, beste lezer. Ik volg niet echt heel goed voetbal. Ik ben me er slechts vaag van bewust dat er op dit moment een soort groot toernooi is. Maar dat is goed, want Disney Research en het California Institute of Technology bouwen een AI die wel voetbal volgt - en ook andere sporten.

In het bijzonder is het een geautomatiseerd camerasysteem dat leert hoe films het beste kunnen worden gefilmd door te kijken hoe menselijke camera-operators zich op bepaalde momenten gedragen. Vroege tests laten zien dat de opnamen veel soepeler zijn dan die van andere geautomatiseerde camera's.

Optische tracking is op dit moment niet echt goed genoeg om een ​​bal op een pitch betrouwbaar te volgen, dus geautomatiseerde camerasystemen proberen de flow van een game te voorspellen door in plaats daarvan spelersposities te detecteren. Dat systeem is niet perfect, wat resulteert in schokkerig, schokkerig beeldmateriaal - vooral als het verkeerd raadt over hoe een situatie zich zal ontvouwen.

Menselijke cameramannen zijn daarentegen veel beter in staat te raden wat er gaat gebeuren - ze hebben in het verleden veel soortgelijke situaties gezien. Dus onderzoekers ontwikkelden algoritmen voor het leren van machines die bewegingen van een robotcamera vergelijken met die van mensen, analyseren waar de twee afwijken en leren van die verschillen.

Soepel en doelgericht

"Na een soepele camera is het van cruciaal belang om een ​​leuke sportuitzending te maken", zegt Peter Carr, een senior research engineer bij het project en een co-auteur van een paper die het beschrijft. "Het inlijsten hoeft niet perfect te zijn, maar de beweging moet soepel en doelgericht zijn."

Er waren tijden dat de robots het beter deden dan de mensen. In een snelle pauze in een basketbalspel bewoog de menselijke camera-exploitant zijn lens in afwachting van een dunk, terwijl de computer naar de posities van spelers keek en in plaats daarvan een pas voorspelde. De computer bleek te kloppen.

In feite was het systeem eigenlijk een beetje beter in basketbal dan voetbal in het algemeen. Carr zei dat dit komt omdat voetballers de neiging hebben om hun formatie vast te houden, en dus geven hun bewegingen minder informatie over waar de camera moet kijken.

"Dit onderzoek toont een aanzienlijke vooruitgang in het gebruik van imitatieleren om de planning en controle van de camera tijdens de wedstrijdomstandigheden te verbeteren," zei Jessica Hodgins, vice-president van Disney Research. "Dit is het soort vooruitgang dat we nodig hebben om het enorme potentieel voor geautomatiseerde uitzendingen van sportevenementen en andere live evenementen te realiseren."

  • Je wearables kunnen al snel iedereen die je ontmoet, onthouden
  • Duncan Geere is de wetenschapsjournalist van TechRadar. Elke dag vindt hij het meest interessante wetenschappelijke nieuws en legt uit waarom je erom zou moeten geven. Je kunt hier meer van zijn verhalen lezen, en je kunt hem vinden op Twitter onder de handle @ duncangeere.