કેવી રીતે MIT Sports Lab SAOT સાથે ઓફિશિયેટિંગમાં ક્રાંતિ લાવી રહ્યું છે

આર્જेंटीना અને ફ્રાન્સ વચ્ચેની 2022 FIFA વર્લ્ડ કપની ફાઈનલ માત્ર રમતગમતની કુશળતાથી જ નહીં, પરંતુ અત્યાધુનિક કમ્પ્યુટેશનલ ચોકસાઈ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવી હતી. જ્યારે લિયોનલ મેસ્સીએ નિર્ણાયક ગોલ કર્યો, ત્યારે ચેમ્પિયનશિપનું ભાગ્ય સેકન્ડના ભાગના ઓફસાઈડ નિર્ણય પર ટકેલું હતું, જેને માત્ર Semi-Automated Offside Technology (SAOT) જ ઉકેલી શક્યું હતું.

SAOT ની ઉચ્ચ-જોખમ ધરાવતી ચોકસાઈ

કતાર ફાઈનલના તીવ્ર એક્સ્ટ્રા ટાઈમ દરમિયાન, એક વિવાદાસ્પદ ક્ષણ ત્યારે આવી જ્યારે આર્જન્ટિનાના ફોરવર્ડ લાઉટારો માર્ટિનેઝ ઓફસાઈડ સ્થિતિમાં હોય તેવું લાગતું હતું. અગાઉના યુગમાં, માનવ રેફરીના વ્યક્તિગત નિર્ણયથી ગોલ રદ થઈ શક્યો હોત, જે સંભવિત રીતે ફૂટબોલના ઇતિહાસને બદલી નાખત. જોકે, SAOT ના આગમનથી એક નિર્ણાયક ટેકનિકલ જવાબ મળ્યો.

સિસ્ટમે એક હાઈ-ફિડેલિટી ઈમેજ જનરેટ કરી જે દર્શાવતી હતી કે જોકે માર્ટિનેઝની આંગળીઓ વર્ટિકલ ઓફસાઈડ લાઇન ઓળંગી ગઈ હતી, તેમ છતાં તેનું શરીર કાયદેસરની એટેકિંગ સ્થિતિમાં હતું. ફૂટબોલના નિયમો મુજબ ઓફસાઈડના નિર્ણયો માટે હાથ અને બચકાઓને ધ્યાનમાં લેવામાં આવતા નથી, તેથી ટેકનોલોજીએ ગોલને માન્યતા આપી. વિશ્લેષણનું આ સ્તર પરંપરાગત Video Assistant Referee (VAR) સાધનોથી એક મોટું કદમ છે, જે માનવ અર્થઘટનથી ડેટા-આધારિત નિશ્ચિતતા તરફ આગળ વધે છે.

The MIT Sports Lab: એથ્લેટિક્સના ભવિષ્યનું એન્જિનિયરિંગ

આ તકનીકી ઉત્ક્રાંતિનો મુખ્ય આધાર MIT Sports Lab છે, જે 2015 માં પ્રોફેસર એનેટ “પેકો” હોસોઈ અને ઉદ્યોગસાહસિક ક્રિસ્ટિના ચેસ દ્વારા સહ-સ્થાપિત કરવામાં આવેલ એક વિશિષ્ટ સંશોધન કેન્દ્ર છે. આ લેબ મિકેનિકલ એન્જિનિયરિંગ, ફિઝિક્સ અને પ્રોડક્ટ ડેવલપમેન્ટના સંગમ પર કાર્ય કરે છે, જે સૈદ્ધાંતિક ગણિત અને વ્યાવસાયિક રમતગમત એપ્લિકેશન્સ વચ્ચેના અંતરને દૂર કરે છે.

લેબની કુશળતા માત્ર મેદાન પૂરતી મર્યાદિત નથી. તેમના પોર્ટફોલિયોમાં NBA, NFL અને Adidas સાથેના સહયોગનો સમાવેશ થાય છે, જે ફૂટવેર મિકેનિક્સથી લઈને એથ્લેટ બાયોમેકેનિક્સ સુધીના પડકારોનો સામનો કરે છે. હોસોઈની એન્જિનિયરિંગ અને ગણિતમાં કુશળતાને ચેસના ઉદ્યોગસાહસિકતા અને પ્રોડક્ટ ડેવલપમેન્ટના અનુભવ સાથે જોડીને, આ લેબ જટિલ ડેટાને વિશાળ રમતગમત સંગઠનો માટે ઉપયોગી માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે અનન્ય રીતે સક્ષમ છે.

ડેટાની જટિલતાની સમસ્યાનું નિરાકરણ

જેમ જેમ વ્યાવસાયિક રમતગમત વધુને વધુ ડેટા-આધારિત બની રહી છે, તેમ ટીમો અને લીગ સામે વધતું "મેનપાવર ગેપ" (માનવબળની અછત) ઊભું થઈ રહ્યું છે. રમતો દરમિયાન મોટા પ્રમાણમાં બાયોમેટ્રિક અને મોશન ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે, પરંતુ ઘણી સંસ્થાઓ પાસે તેમાંથી અર્થપૂર્ણ માહિતી મેળવવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટે આંતરિક કુશળતાનો અભાવ હોય છે. MIT Sports Lab ઉચ્ચ-સ્તરના ડેટા સાયન્સ માટે એક્સટર્નલ એન્જિન તરીકે કામ કરીને આ ખાલીપો પૂરો કરે છે.

લેબ દ્વારા ઉકેલવામાં આવેલ સૌથી મહત્વપૂર્ણ તકનીકી અવરોધોમાં સ્કેલેટલ ટ્રેકિંગ (હાડકાના માળખાનું ટ્રેકિંગ) નું રિફાઇનમેન્ટ હતું. પ્લેયર મોશન ડેટાના પ્રારંભિક સંસ્કરણો ઘણીવાર "શરીરરચનાની દ્રષ્ટિએ અશક્ય" પરિણામો આપતા હતા, જેમ કે ડિજિટલ હાડકાં જમીન પર તરતા હોય અથવા જમીનમાં દટાયેલા હોય. કડક પ્રમાણીકરણ દ્વારા—ખાસ કરીને FIFA સાથે SAOT સિસ્ટમના વિકાસમાં—લેબ એ સુનિશ્ચિત કર્યું છે કે કમ્પ્યુટર વિઝન મોડલ્સ ઉચ્ચ-વેગતા વાતાવરણમાં માનવ હલનચલનને સચોટ રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે.

મુખ્ય મુદ્દાઓ

• ચોકસાઈપૂર્વકનું ઓફિશિયેટિંગ: Semi-Automated Offside Technology (SAOT) 2022 વર્લ્ડ કપમાં જોયું તેમ, ઉચ્ચ-જોખમ ધરાવતા નિર્ણયોમાં માનવીય ભૂલને દૂર કરવા માટે અદ્યતન કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરે છે.
• આંતરશાખાકીય નવીનતા: MIT Sports Lab NBA, NFL અને FIFA માટે વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે મિકેનિકલ એન્જિનિયરિંગ અને ઉદ્યોગસાહસિકતાના અનોખા મિશ્રણનો લાભ લે છે.
• ડેટા ઇન્ટેલિજન્સ: ઓફિશિયેટિંગ ઉપરાંત, લેબ મુખ્ય સ્પોર્ટ્સ બ્રાન્ડ્સને આધુનિક એથ્લેટ્સ દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવતા જટિલ બાયોમેટ્રિક અને મૂવમેન્ટ ડેટાના વિશાળ પ્રવાહનું સંચાલન અને અર્થઘટન કરવામાં મદદ કરે છે.