아르투아 챔피언십 - 첫째 날
기술은 우리 일상 생활의 조력자로 시작하여 침입자로 바뀌었고 지금은 침입자라고합니다. 그리고 기술의 발전은 스포츠계나 그 운동선수들을 아끼지 않았습니다.
7월 14일, 우리는 몇 킬로미터 떨어진 Lord's와 Wimbledon의 두 신성한 스포츠 경기장에서 전에 없던 이중 광경을 목격했습니다. 현대 스포츠의 마진은 밀리미터 게임으로 바뀌었고 이러한 고전압 경기의 심판이나 라인맨은 승자와 패자를 구분하기 위해 그 구역에 있기를 원하지 않았을 것입니다.
이제 인간이 하는 스포츠 경기의 클라이맥스는 말하자면 디지털 복권에 탄다. 테라바이트 규모의 과거 데이터가 경합 중인 실시간 순간과 결합되어 공이 정확히 어디에 떨어질지 예측합니다. 인간의 눈이 실시간으로 감지하고 처리하기가 점점 더 어려워지는 상황에서 유일한 대안은 우리를 구제할 기술에 있습니다.
심판, 라켓 및 리플레이
이 시나리오를 상상해보십시오. John McEnroe가 베이스라인에 떨어지는 포핸드를 쳤지만 심판원이 이를 아웃시켰습니다. 이제 McEnroe는 라인맨의 실수를 무시하고 호크아이를 사용하여 콜에 도전합니다.
그의 악명 높은 조롱 중 하나에서 John McEnroe
한 마디도 하지 않고 기술팀이 10초 이내에 리뷰를 분석한 후 요점은 그에게 유리하게 돌아간다. McEnroe는 다음 포인트를 플레이할 준비를 합니다.
미국은 의심스러운 회선 통화에서 평화로운 순간을 경험하기 위해 과거로부터 무엇을 교환하지 않았을까요? 매켄로가 그의 유명한 자서전 제목을 ' 진지하면 안 돼' , 그는 종종 심판의 호출에 좌절감을 표출하기 위해 선택한 라인.
한발 물러서면 현재 시나리오의 방아쇠는 테니스 라켓 기술의 발전이었을 것입니다. 나무 라켓에서 합성 끈과 결합된 탄소 흑연으로의 진화로 플레이어는 이전과는 다른 방식으로 테니스 공을 두드릴 수 있습니다.
그리고 이 테크노 테니스 라켓이 더 강하고 키가 크며 운동 능력이 뛰어난 차세대 선수에게 주어질 때 승수 효과는 어마어마합니다.
고화질 비디오 재생 없이는 테니스 관계자가 근접 전화를 판단하는 것이 사실상 불가능합니다. Wimbledon은 몇 년 전 잔디 표면의 속도를 늦추고 공을 더 무겁게 만들어 균형을 잡았지만 이 현대판 게임에서 브레이크를 적용하는 데는 별로 도움이 되지 않았습니다.
데이터 캡처가 인텔리전스로 전환
Fitbits, 스마트 손목 밴드, 심박수 모니터 및 기타 여러 장치는 이제 경기장 안팎에서 운동 선수의 모든 움직임을 캡처할 수 있습니다. 문제는 선수가 근접 대회에서 승리하기 위해 필요할 수 있는 1% 우위를 제공하기 위해 이 메가 캡처에서 관련성을 만드는 방법입니다.
' 모든 스포츠는 지난 10년 동안 다른 수준으로 이동했습니다. 심판 결정을 재확인하는 데 주로 사용되는 기술로 시작한 것이 이제 코치, 선수, 방송인 및 팬에게 스며들었습니다.' 스포츠 분석가인 Gaurav Sundararaman은 말합니다.
30년 전 Wimbledon이 웹사이트를 구축하기 위해 IBM에 줄을 섰을 때 주로 점수를 보관하는 것이 목적이었습니다. 이제 IBM은 인공 지능을 사용하여 모든 단일 경기의 비디오를 자동으로 캡처하여 경기가 진행되는 동안 모든 사람이 즉시 사용할 수 있도록 2천만 개의 비디오 조회수를 기록합니다.
사용 가능한 풍부한 데이터에서 흥미로운 패턴이 나타나기 시작하며 이는 선수와 코치에게 중요한 정보가 될 수 있습니다. 예를 들어 데이터 포인트가 게임의 30-40 지점에서 라파엘 나달이 상대의 백핸드를 서브할 확률이 90%임을 보여준다고 가정해 봅시다. 경기 전에 이 정보로 무장한 상대는 포핸드가 더 강한 윙일 경우 대신 포핸드를 계획할 수 있습니다.
라파엘 나달은 종종 중요한 포인트에서 상대의 백핸드를 제공합니다.
또한 이러한 패턴을 시각화하고 연습 루틴에 삽입하면 코트에서 전술적 결정에 더 쉽게 도달할 수 있습니다.
기술을 조기에 수용
관련 기술을 천천히 그러나 확실하게 풀뿌리 단계부터 통합하는 것이 이 문제를 해결하는 더 좋은 방법입니다.
' 초기 단계에서 코치는 기술을 사용하여 선수의 훈련을 개선하고 진행 속도를 높일 수 있습니다. 경기를 시작하면 캡처한 경기 데이터를 훈련 통찰력으로 전환하여 지속적인 개선의 일환으로 기술 및 전술적 측면을 더욱 개선할 수 있습니다. '라고 전 인도 싱글 선수이자 미국에서 Tenicity라는 테니스 선수 개발 플랫폼을 설립한 Harsh Mankad가 말합니다.
초기 몇 년 동안 진행 상황을 추적하는 것은 코치가 훈련생이 어떻게 지내는지 측정하는 데 유용할 수 있으며 부모가 이해하고 의사 소통할 수 있는 투명한 매체를 제공하기도 합니다.
' 코치가 기술을 활용하여 학습 플랫폼을 만들 수 있다면 Tier-2 및 Tier-3 도시에서 떠오르는 재능 있는 선수의 장벽을 허물 수 있습니다. 공인 코치를 이용할 수 없는 경우, ' 순다라라만이 덧붙인다.
기술 자체가 직접적인 솔루션을 제공하지 않는다는 것은 충분히 명백합니다. 그러나 데이터가 의미 있는 방식으로 처리될 수 있다면 전체 생태계가 막대한 이익을 얻을 수 있습니다. 그리고 이를 위해서는 인간이 여전히 최고의 다리일 수 있습니다!
