Yapay zekanın beyzbolu değiştirmesinin 5 yolu - ve büyük veriler işe yarıyor

Texas Rangers rekabet avantajı yaratmak için yapay zekayı ve büyük verileri nasıl kullanıyor?

Yapay zekanın (AI) yükselişi her sektörü etkiledi, ancak Major League Baseball'daki (MLB) verilerin kullanılması oyunun kurallarını değiştirmenin tanımıdır.

MLB ekibi Texas Rangers'ın veri mühendisi Oliver Dykstra, ZDNET'e kuruluşun topladığı bilgileri rekabet avantajına dönüştürmenin onun işi olduğunu anlattı: "Yeni veri kaynakları her zaman çevrimiçi oluyor" dedi.

Dykstra, Ekim 2022'den beri Rangers'daydı ve 2023 Dünya Serisi galibiyetinde oyuncuları destekleyen kamera arkası ekibinin bir parçasıydı.

"Birlikte çalışmak harika bir ekip" dedi. "Etkiyi gerçek hayattaki durumlarda hemen görmek harika. Kazanmalarınızı bir spor takımında olduğu gibi kutlayabileceğiniz bir işim hiç olmadı."

Dykstra, Rangers'ta geçirdiği iki yıl boyunca bazı önemli dersler aldı. İşte yapay zeka ve verilerin beyzbolu değiştirmeye yardımcı olduğu beş yol:

1. Daha iyi tahminler sağlamak

Dykstra, yapay zekayı kullanırken öğrendiği en önemli şeyin veri destekli tahmine dayalı eşleşmelerin önemi olduğunu söyledi.

"Bu senaryoları çok daha hızlı yürütebilir ve orada ne olduğuna dair daha iyi bir fikir edinebiliriz" dedi. "Bu, bu eşleşmelerle oynayabilmek ve bu adamı veya başka birini dahil edersek veya belirli bir saha sıralaması yaparsak oyunun nasıl ilerleyeceğini görmek için simülasyonlar yürütebilmekle ilgili."

Dykstra, departmanının sürekli olarak yeni bilgiler yayan alanları kapsayan yüzlerce modele sahip olduğunu söyledi.

"En üst seviyeden tüm sezon tahminleri yapıyoruz; ne kadar galibiyet alacağımız ve bölümümizdeki diğer takımlar hakkında. 2023'te çok doğru tahminlerde bulunduk."

Vurucu eğilimleri tahminler için bir diğer önemli alandır.

"Bu eşleşmeyi yaratarak, vurucuların nerede sallanıp ıskalama olasılığının daha yüksek olduğu konusunda oldukça net bir resim elde edebilirsiniz" dedi.

Bu tür bir içgörü atıcılar için çok önemli olabilir. Ancak yapay zeka destekli herhangi bir projeden elde edilen bilgilerde olduğu gibi, veri kullanmanın kültürel etkisi de dikkate alınmalıdır.

"Biri sana ne derse onu yaparak atıcı olamazsın" dedi. "Nerede olduklarına dair güçlü bir anlayışları var. Dolayısıyla bizim işimiz onları mümkün olduğunca güçlendirmek."

2. Yeni ortaklıklar yaratmak

Dahili veri yeteneği tek önemli kaynak değildir. Başarılı MLB ekiplerinin çalışma ilişkileri işletmenin ötesine uzanır.

Dykstra, Rangers'ın farklı kaynaklardan veri topladığını ve personelin ve oyuncuların zamanında bilgi almasını sağlamak için Apache Airflow ile Astronomer'in düzenleme ve gözlemlenebilirlik platformunun bir kombinasyonunu kullandığını söyledi.

"Dinamik ve daha yönetilebilir olabilecek ve bize çok fazla fikir verebilecek bir şey istedik" dedi.

Dykstra'nın departmanı, Airflow uygulamasının ve işlenen büyük miktardaki verinin yönetilmesine yardımcı olmak için Astronomer ile birlikte çalışıyor.

"Birlikte çalıştığımız sadece profesyonel seviye değil. Oyunun dinamik doğasını düşünün. Herhangi bir zamanda, bir günde bir oyun veya ülke ve dünya çapında 1000 oyun oynayabilirsiniz" dedi. .

"Veri akışı o kadar tutarlı değil ve eğer bu parçalardan birindeki bilgi daha uzun sürmeye başlarsa, bu durum tüm zinciri bozabilir. Destekleyici altyapıyı yönetmek çok fazla bakım gerektirir ve geleceğe bakamayacağımız anlamına gelir. ne kadar istersek."

3. Manuel görevlerin kaldırılması

Dykstra, beyzbolu metin ağırlıklı bir endüstri olarak tanımladı. Ranger'lar dünyanın her yerindeki izcilere güveniyor. Yazılı raporları yararlı verilere dönüştürmek zor bir iş olabilir ve üretken yapay zekanın (Gen AI) yardımcı olabileceği yer burasıdır.

"İzcilerin kullandığı pek çok gizli terim ve kod var. Bir kişinin tüm bu bilgileri okuması çok fazla ve bazen anlaşılması zor" dedi. "Değeri ortaya çıkarmak zor olabilir. Ancak yüksek lisans ve üretken yapay zeka ile bu özetleri sıralayabilir, anahtar ifadeleri tercüme etmek ve özetlemek için harika bir sözlük sağlayabiliriz."

Dykstra, keşif bilgilerini yararlı içgörülere dönüştürmeye yardımcı olacak proje de dahil olmak üzere ekibin Gen AI üzerindeki çalışmalarının çoğunun keşif amaçlı olduğunu söyledi.

Kuruluşun Llama LLM'yi kullandığını söyledi. Serinin Databricks ve Amazon dahil diğer teknoloji ortakları ek modellere yönelik araştırmaları destekliyor.

Rangers ayrıca, beyzbol kural kitabını özümsemek ve personel ve seyirciler için yararlı bilgiler üretmek için erişimle artırılmış nesilden nasıl yararlanabileceklerini de araştırıyor.

"Bu bilgi çok değişiyor. Bunun bir örneği sağlık hizmetleri ve çalışanlarımızın kuralları keşfetmesi için bir sohbet arayüzü sağlamak olabilir" dedi.

"Stadyuma gelenlerin de kuralları var. 'Su şişesi getirebilir miyim? Transparan sırt çantama ihtiyacım var mı?' gibi sorular soruyorlar."

4. Diğer faktörlerin izlenmesi

Oyuncu verileri rekabet avantajının tek potansiyel kaynağı değildir. Dykstra, ekibin modellerini hava durumu verileri de dahil olmak üzere harici bilgilerle de beslediğini söyledi.

"Bu yeni ve sıcak bir kaynak. Her beş dakikada bir, tüm farklı alanlardan veriler alıyoruz" dedi. "Bir stadyumdaki hava dinamikleri tam olarak düşündüğünüz gibi değil. Parmağınızı kaldıramazsınız. Bu, mutlaka sezgisel olarak elde edebileceğiniz bir şey değildir."

Rangers'ın kendi stadyumu Globe Life Field'ın açılır tavanı vardır ve koşullar, ABD'nin diğer yerlerindeki açık stadyumlardan önemli ölçüde farklılık gösterebilir.

"Oyunculara geri bildirimde bulunmak ve şunu söylemek çok önemli: 'Rüzgar yakaladım. Eve döndüğümüzde bu bir sayı olurdu, bu yüzden yaptığınız şeyi yapmaya devam edin. Bu harikaydı.' Bu geri bildirimi hemen istiyorlar, maçın hemen ardından istiyorlar" dedi.

"Ertesi gün uyanıp bir sonraki oyuna odaklanmak istiyorlar. Astronomun bu veri pencerelerini karşılama ve oyundan sonra mümkün olan en kısa sürede insanlarımıza içgörüler sunma becerisi her konuda yardımcı oluyor."

5. Yeni kültürler inşa etmek

Sektör uzmanları, kuruluşların gelişen teknolojilerin yarattığı içgörüden en iyi şekilde yararlanmak için veri erişimini demokratikleştirmesi gerektiğini söylüyor.

Dykstra, Rangers'ta da tam olarak bunun yaşandığını, özellikle de menajerin veri destekli fırsatları benimseme konusundaki hazırlığının olduğunu söyledi.

"Bruce Bochy'den inanılmaz derecede etkilendim. İki dünyayı bir araya getiriyor ve yaptığımız varsayımlara meydan okumak için içgüdülerini kullanıyor" dedi.

Dykstra, Rangers'ın koçların ve oyuncuların verilerden en iyi şekilde yararlanmasını sağlamak için takıma nasıl bir veri analisti yerleştirdiğini açıkladı: "Bu her zaman bir konuşmadır."

Verilerin yaygın kullanımı elbette riskleri de beraberinde getirebilir. Rangers'ın MLB'nin katı kurallarına ve düzenlemelerine uyması gerektiğini söyledi.

"MLB, oyuncularımıza ve antrenörlerimize oyun sırasında ne tür geri bildirimler verebileceğimizi büyük ölçüde kısıtlıyor" dedi.