ਕਿਵੇਂ MIT Sports Lab SAOT ਨਾਲ ਰੈਫਰੀ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਅਰਜਨਟੀਨਾ ਅਤੇ ਫਰਾਂਸ ਵਿਚਕਾਰ 2022 FIFA ਵਿਸ਼ਵ ਕੱਪ ਦਾ ਫਾਈਨਲ ਸਿਰਫ਼ ਖੇਡ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨਾਲ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (computational precision) ਨਾਲ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਲਿਓਨਲ ਮੈਸੀ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੋਲ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਚੈਂਪੀਅਨਸ਼ਿਪ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਆਫਸਾਈਡ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ Semi-Automated Offside Technology (SAOT) ਹੀ ਸੁਲਝਾ ਸਕਦੀ ਸੀ।

SAOT ਦੀ ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ

ਕਤਰ ਫਾਈਨਲ ਦੇ ਤਣਾਅਪੂਰਨ ਐਕਸਟਰਾ ਟਾਈਮ ਦੌਰਾਨ, ਇੱਕ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਪਲ ਉਦੋਂ ਆਇਆ ਜਦੋਂ ਅਰਜਨਟੀਨ ਦੇ ਫਾਰਵਰਡ ਲਾਊਟਾਰੋ ਮਾਰਟੀਨੇਜ਼ ਆਫਸਾਈਡ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤਾ। ਪਿਛਲੇ ਦੌਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਰੈਫਰੀ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਗੋਲ ਰੱਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੁੱਟਬਾਲ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, SAOT ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਤਕਨੀਕੀ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ।

ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਮਾਰਟੀਨੇਜ਼ ਦੀਆਂ ਉਂਗਲਾਂ ਲੰਬਕਾਰੀ ਆਫਸਾਈਡ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਪਰ ਉਸਦਾ ਸਰੀਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਟੈਕਿੰਗ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਫੁੱਟਬਾਲ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਆਫਸਾਈਡ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਹੱਥਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਗੋਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਰਵਾਇਤੀ Video Assistant Referee (VAR) ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਛਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਯਕੀਨੀਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

MIT Sports Lab: ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ

ਇਸ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ MIT Sports Lab ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 2015 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਨੇਟ “ਪੇਕੋ” ਹੋਸੋਈ ਅਤੇ ਉੱਦਮੀ ਕ੍ਰਿਸਟੀਨਾ ਚੇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਹਿ-ਸਥਾਪਿਤ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੋਜ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਇਹ ਲੈਬ ਮਕੈਨੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ (physics) ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਧਾਂਤਕ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਖੇਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੀ ਹੈ।

ਲੈਬ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਦਾਨ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿੱਚ NBA, NFL ਅਤੇ Adidas ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਜੁੱਤੀਆਂ ਦੀ ਮਕੈਨੀਕਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਥਲੀਟ ਬਾਇਓਮੈਕੈਨਿਕਸ (biomechanics) ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਹੋਸੋਈ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਚੇਸ ਦੇ ਉੱਦਮਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਲੈਬ ਵੱਡੀਆਂ ਖੇਡ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਖੇਡਾਂ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਲੀਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧ ਰਹੇ "ਮੈਨਪਾਵਰ ਗੈਪ" (manpower gap) ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਖੇਡਾਂ ਦੌਰਾਨ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ। MIT Sports Lab ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਇਸ ਖਾਲੀਪਣ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ।

ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਕੇਲਟਲ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ (skeletal tracking) ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਸੀ। ਖਿਡਾਰੀ ਦੀ ਮੋਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੂਪ ਅਕਸਰ "ਅਨਾਟੋਮੀਕਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭਵ" ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਕਲ ਜ਼ਮੀਨ ਦੇ ਉੱਪਰ ਤੈਰ ਰਹੇ ਹੋਣ ਜਾਂ ਜ਼ਮੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੱਬੇ ਹੋਣ। ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰਾਹੀਂ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ FIFA ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ SAOT ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ—ਲੈਬ ਨੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਗਤੀ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

• ਸ਼ੁੱਧ ਰੈਫਰੀਇੰਗ: Semi-Automated Offside Technology (SAOT) ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 2022 ਵਿਸ਼ਵ ਕੱਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
• ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਨਵੀਨਤਾ: MIT Sports Lab NBA, NFL ਅਤੇ FIFA ਲਈ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਕੈਨੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਉੱਦਮਤਾ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ: ਰੈਫਰੀਇੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੈਬ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖੇਡ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਐਥਲੀਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਮੂਵਮੈਂਟ ਡਾਟਾ ਦੇ ਭਾਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।