Sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã ảnh hưởng đến mọi ngành, nhưng việc khai thác dữ liệu trong Giải bóng chày Major League (MLB) chính là định nghĩa có thể thay đổi cuộc chơi. Oliver Dykstra, kỹ sư dữ liệu của nhóm MLB, Texas Rangers, cho biết: “Các nguồn dữ liệu mới luôn xuất hiện trực tuyến”. Anh ấy đã nói với ZDNET rằng công việc của anh ấy là biến thông tin mà tổ chức thu thập thành một lợi thế cạnh tranh.
Dykstra đã gắn bó với Rangers từ tháng 10 năm 2022 và là một phần của đội hậu trường hỗ trợ các cầu thủ trong chiến thắng tại World Series 2023 của họ. “Đó là một đội tuyệt vời để làm việc cùng,” anh nói. “Thật ngạc nhiên khi thấy tác động ngay lập tức trong các tình huống thực tế. Tôi chưa bao giờ có công việc nào mà bạn có thể ăn mừng chiến thắng của mình giống như cách bạn có thể làm trong một đội thể thao.”
Dykstra đã học được một số bài học quan trọng trong hai năm gắn bó với Rangers. Dưới đây là năm cách AI và dữ liệu đang giúp thay đổi môn bóng chày.
1. Đưa ra dự đoán tốt hơn
Dykstra cho biết điều quan trọng anh học được từ việc sử dụng AI là tầm quan trọng của các kết quả dự đoán dựa trên dữ liệu. Ông nói: “Chúng tôi có thể chạy những kịch bản đó nhanh hơn rất nhiều và hiểu rõ hơn về những gì đang diễn ra ngoài kia”. “Đó là việc có thể chơi đùa với những trận đấu này và chạy mô phỏng để xem trận đấu có thể diễn ra như thế nào nếu chúng tôi đưa anh chàng này hay người khác vào hoặc thực hiện trình tự cao độ cụ thể.”
2. Tạo quan hệ đối tác mới
Tài năng dữ liệu nội bộ không phải là nguồn lực quan trọng duy nhất. Mối quan hệ làm việc của các nhóm MLB thành công vượt ra ngoài phạm vi doanh nghiệp. Dykstra cho biết Rangers thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sử dụng kết hợp Luồng khí Apache Và Nền tảng điều phối và quan sát của nhà thiên văn học để đảm bảo nhân viên và người chơi nhận được thông tin chi tiết kịp thời.
3. Loại bỏ các tác vụ thủ công
Dykstra mô tả bóng chày là một ngành nặng về văn bản. Rangers dựa vào các trinh sát trên toàn cầu. Việc biến các báo cáo bằng văn bản của họ thành dữ liệu hữu ích có thể là một công việc khó khăn — và đó là lúc AI sáng tạo (Gen AI) có thể giúp đỡ.
4. Giám sát các yếu tố khác
Dữ liệu người chơi không phải là nguồn lợi thế cạnh tranh tiềm năng duy nhất. Dykstra cho biết nhóm cũng cung cấp cho các mô hình của mình thông tin bên ngoài, bao gồm cả dữ liệu thời tiết.
5. Xây dựng nền văn hóa mới
Các chuyên gia trong ngành cho rằng các tổ chức phải dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu để tận dụng tối đa những hiểu biết sâu sắc được tạo ra bởi các công nghệ mới nổi. Dykstra cho biết đó chính xác là những gì đã xảy ra tại Rangers, đặc biệt là sự sẵn sàng của người quản lý để nắm bắt các cơ hội dựa trên dữ liệu.
#AI #dữ_liệu #bóng_chày #Texas_Rangers #thể_thao
Nguồn: https://www.zdnet.com/article/5-ways-ai-is-changing-baseball-and-big-data-is-up-at-bat/
Sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã ảnh hưởng đến mọi ngành, nhưng việc khai thác dữ liệu trong Giải bóng chày Major League (MLB) chính là định nghĩa có thể thay đổi cuộc chơi.
Oliver Dykstra, kỹ sư dữ liệu của nhóm MLB, Texas Rangers, cho biết: “Các nguồn dữ liệu mới luôn xuất hiện trực tuyến”. Anh ấy đã nói với ZDNET rằng công việc của anh ấy là biến thông tin mà tổ chức thu thập thành một lợi thế cạnh tranh.
Cũng: Sự chuyển đổi AI của bạn phụ thuộc vào 5 chiến thuật kinh doanh này
Dykstra đã gắn bó với Rangers từ tháng 10 năm 2022 và là một phần của đội hậu trường hỗ trợ các cầu thủ trong chiến thắng tại World Series 2023 của họ.
“Đó là một đội tuyệt vời để làm việc cùng,” anh nói. “Thật ngạc nhiên khi thấy tác động ngay lập tức trong các tình huống thực tế. Tôi chưa bao giờ có công việc nào mà bạn có thể ăn mừng chiến thắng của mình giống như cách bạn có thể làm trong một đội thể thao.”
Dykstra đã học được một số bài học quan trọng trong hai năm gắn bó với Rangers. Dưới đây là năm cách AI và dữ liệu đang giúp thay đổi môn bóng chày.
1. Đưa ra dự đoán tốt hơn
Dykstra cho biết điều quan trọng anh học được từ việc sử dụng AI là tầm quan trọng của các kết quả dự đoán dựa trên dữ liệu.
Ông nói: “Chúng tôi có thể chạy những kịch bản đó nhanh hơn rất nhiều và hiểu rõ hơn về những gì đang diễn ra ngoài kia”. “Đó là việc có thể chơi đùa với những trận đấu này và chạy mô phỏng để xem trận đấu có thể diễn ra như thế nào nếu chúng tôi đưa anh chàng này hay người khác vào hoặc thực hiện trình tự cao độ cụ thể.”
Dykstra cho biết bộ phận của ông có hàng trăm mô hình bao trùm các lĩnh vực liên tục đưa ra thông tin mới.
“Từ cấp cao nhất, chúng tôi đưa ra dự đoán cho cả mùa giải – chúng tôi nghĩ mình sẽ giành được bao nhiêu trận thắng và các đội khác trong bộ phận của chúng tôi. Chúng tôi đã rất chính xác vào năm 2023.”
Xu hướng đánh bóng là một lĩnh vực quan trọng khác để dự đoán.
Ông nói: “Khi tạo ra trận đấu đó, bạn có thể có được một bức tranh khá rõ ràng về vị trí mà người đánh bóng có nhiều khả năng vung và trượt hơn”.
Những hiểu biết sâu sắc đó có thể rất quan trọng đối với người ném bóng. Tuy nhiên, như với cái nhìn sâu sắc từ bất kỳ dự án nào được hỗ trợ bởi AI, tác động văn hóa của việc sử dụng dữ liệu phải được xem xét.
Cũng: 4 cách để biến các thử nghiệm AI mang tính sáng tạo thành giá trị kinh doanh thực sự
“Bạn không thể trở thành một người ném bóng bằng cách làm bất cứ điều gì ai đó nói với bạn,” anh ấy nói. “Họ ý thức rõ ràng mình đang ở đâu. Vì vậy, công việc của chúng tôi là trao quyền cho họ nhiều nhất có thể.”
2. Tạo quan hệ đối tác mới
Tài năng dữ liệu nội bộ không phải là nguồn lực quan trọng duy nhất. Mối quan hệ làm việc của các nhóm MLB thành công vượt ra ngoài phạm vi doanh nghiệp.
Dykstra cho biết Rangers thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sử dụng kết hợp Luồng khí Apache Và Nền tảng điều phối và quan sát của nhà thiên văn học để đảm bảo nhân viên và người chơi nhận được thông tin chi tiết kịp thời.
Ông nói: “Chúng tôi muốn thứ gì đó có thể năng động và dễ quản lý hơn, đồng thời cung cấp cho chúng tôi nhiều thông tin chi tiết”.
Bộ phận của Dykstra làm việc với Astronomer để giúp quản lý việc triển khai Airflow và lượng dữ liệu khổng lồ đang được xử lý.
“Chúng tôi đang làm việc không chỉ với cấp độ chuyên nghiệp. Hãy nghĩ về tính chất năng động của trò chơi. Tại bất kỳ thời điểm nào, bạn có thể có một trò chơi diễn ra trong một ngày hoặc 1.000 trò chơi trên khắp đất nước và thế giới,” ông nói .
“Luồng dữ liệu không nhất quán và nếu thông tin trong một trong những phần đó bắt đầu mất nhiều thời gian hơn, nó có thể làm hỏng toàn bộ chuỗi. Việc quản lý cơ sở hạ tầng hỗ trợ sẽ đòi hỏi nhiều công việc bảo trì và có nghĩa là chúng tôi không thể nhìn về tương lai.” nhiều như chúng tôi muốn.”
3. Loại bỏ các tác vụ thủ công
Dykstra mô tả bóng chày là một ngành nặng về văn bản. Rangers dựa vào các trinh sát trên toàn cầu. Việc biến các báo cáo bằng văn bản của họ thành dữ liệu hữu ích có thể là một công việc khó khăn — và đó là lúc AI sáng tạo (Gen AI) có thể giúp đỡ.
Ông nói: “Có rất nhiều thuật ngữ và mật mã bí mật mà các trinh sát sử dụng. Việc một người đọc hết tất cả thông tin đó là quá nhiều và đôi khi rất khó hiểu”. “Việc trích xuất giá trị có thể khó khăn. Nhưng với LLM và AI tổng quát, chúng tôi có thể sắp xếp các bản tóm tắt này, cung cấp một từ điển tuyệt vời để dịch các cụm từ chính và tóm tắt.”
Dykstra cho biết phần lớn công việc của nhóm về Gen AI mang tính khám phá, bao gồm cả dự án giúp biến thông tin trinh sát thành thông tin chi tiết hữu ích.
Ông cho biết tổ chức đã sử dụng Llama LLM. Các đối tác công nghệ khác của nhượng quyền thương mại, bao gồm Databricks và Amazon, hỗ trợ điều tra các mô hình bổ sung.
Rangers cũng đang khám phá cách họ có thể sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất để tiếp thu sách luật bóng chày và cung cấp thông tin hữu ích cho nhân viên và khán giả.
Ông nói: “Thông tin đó thay đổi rất nhiều. Một ví dụ có thể là chăm sóc sức khỏe và cung cấp giao diện trò chuyện để mọi người của chúng tôi khám phá các quy tắc”.
“Cũng có những quy định dành cho những người đến thăm sân vận động. Họ có thắc mắc, chẳng hạn như ‘Tôi có thể mang theo chai nước không? Tôi có cần ba lô trong suốt không?'”
4. Giám sát các yếu tố khác
Dữ liệu người chơi không phải là nguồn lợi thế cạnh tranh tiềm năng duy nhất. Dykstra cho biết nhóm cũng cung cấp cho các mô hình của mình thông tin bên ngoài, bao gồm cả dữ liệu thời tiết.
Ông nói: “Đây là một nguồn mới hấp dẫn. Cứ năm phút một lần, chúng tôi lại nhận được dữ liệu từ tất cả các lĩnh vực khác nhau”. “Động lực của thời tiết trong một sân vận động không hoàn toàn như những gì bạn nghĩ. Bạn không thể nhấc ngón tay lên. Đó không phải là thứ bạn nhất thiết có thể có được bằng trực giác.”
Cũng: Cách nâng cao công việc của bạn trong nền kinh tế AI mới nổi
Sân vận động sân nhà của Rangers, Globe Life Field, có mái che có thể thu vào và điều kiện có thể khác biệt đáng kể so với các sân vận động mở ở các địa điểm khác trên khắp Hoa Kỳ.
“Điều quan trọng là phải cung cấp phản hồi cho người chơi và nói, ‘Không đúng rồi. Ở nhà, đó sẽ là một trận chạy về nhà, vì vậy hãy tiếp tục làm những gì bạn đang làm. Điều đó thật tuyệt.’ Họ muốn phản hồi đó ngay lập tức – họ muốn nó ngay sau trận đấu,” anh nói.
“Ngày hôm sau, họ muốn thức dậy và tập trung vào trận đấu tiếp theo. Khả năng của nhà thiên văn học trong việc đáp ứng các cửa sổ dữ liệu đó và cung cấp thông tin chi tiết cho người dân của chúng tôi nhanh nhất có thể sau trận đấu sẽ giúp giải quyết mọi việc.”
5. Xây dựng nền văn hóa mới
Các chuyên gia trong ngành cho rằng các tổ chức phải dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu để tận dụng tối đa những hiểu biết sâu sắc được tạo ra bởi các công nghệ mới nổi.
Dykstra cho biết đó chính xác là những gì đã xảy ra tại Rangers, đặc biệt là sự sẵn sàng của người quản lý để nắm bắt các cơ hội dựa trên dữ liệu.
“Tôi vô cùng ấn tượng với Bruce Bochy. Anh ấy mang hai thế giới lại với nhau và sử dụng linh cảm của mình để thách thức bất kỳ giả định nào mà chúng tôi đang đưa ra,” anh nói.
Cũng: Tương lai của điện toán phải bền vững hơn, ngay cả khi AI yêu cầu sử dụng năng lượng nhiều hơn
Dykstra giải thích cách Rangers có một nhà phân tích dữ liệu được nhúng trong nhóm để giúp đảm bảo huấn luyện viên và cầu thủ tận dụng tối đa dữ liệu: “Đó luôn là một cuộc trò chuyện.”
Tất nhiên, việc sử dụng rộng rãi dữ liệu có thể mang lại rủi ro. Ông cho biết Rangers phải tuân thủ các quy tắc và quy định nghiêm ngặt của MLB.
Ông nói: “MLB hạn chế rất nhiều loại phản hồi mà chúng tôi có thể cung cấp cho các cầu thủ và huấn luyện viên của mình trong trận đấu.
“Thành công là hiểu rõ dữ liệu của bạn đang di chuyển như thế nào, nó đến từ đâu, sẽ đi đâu và có thể truyền đạt hành trình đó một cách hiệu quả. Đó là một con đường rõ ràng.”
