Zdjęcia Wolfgang Rattay / REUTERS
Sztuczna inteligencja analizuje hałas tłumu na stadionie i sprawia, że wnioski o tym, co ma na myśli. Czy będą kibice śpiewają hymn, lub wyjdą na boisko, aby bronić sprawiedliwości siłą?
Hałas trybun, opiekun sportowe, nie wygląda na членораздельную chodzi. Niemniej jednak, wiele kibice wiedzą, że ten hałas może być bardzo pouczające: jeśli podczas relacji z meczu chwilę wyjdź do innego pokoju, w dobiegającym dźwięki można około zrozumieć, rozgrywa się czy atak, padnie czy gol lub nastąpiło rażące naruszenie zasad.
Naukowcy z Uniwersytetu Brighama Younga (Utah) postanowili, że zadanie, które tak łatwo wykonuje mózg kibica, musi być zdolny i sztucznej inteligencji. Postawili przed algorytmem uczenia maszynowego zadanie: organizowanie dźwięki stadionu i nauczyć się zmienić każdego człowieka z nich informacje o tym, co faktycznie dzieje się na boisku i na trybunach. O wynikach swojej pracy oni oznajmili 176-ej konferencji Akustycznego społeczeństwa Ameryki, która odbyła się w Kanadzie w ubiegłym tygodniu.
Materiałem były uniwersyteckie zawody w koszykówce mężczyzn i kobiet, a później wyniki zostały sprawdzone piłki nożnej i siatkowej meczach. Gra została podzielona na przedziały o długości pół sekundy, i w każdym przedziale analizował spektrum częstotliwości hałasu tła, jego intensywność i zmiana od interwału. Z tych danych, badacze wyodrębnili 512 parametrów akustycznych. W ten sposób każdy полусекундный odcinek gry można było scharakteryzować punktem w 512-wymiarowej przestrzeni, a także innej informacji o tym, co naprawdę działo się w tym momencie gry.
Według wyjaśnień kierownika projektu profesora Kent G, jeśli masz zbiór punktów na płaszczyźnie, można analizować ich położenie i zobaczyć, na przykład, że tworzą trzy oddzielne gromady. Do ich analizy w 512-wymiarowej przestrzeni potrzebny jest komputer, jednak istotą zadania jest taka sama: analizować rozmieszczenie punktów (czyli wydarzeń z gry i odpowiadające im hałasu trybun) w tym miejscu oraz odszukać odpowiednich jego cechy.
Na pierwszym etapie pracy naukowcy zidentyfikowali kilka wyraźnie wyczuwalnymi klastrów. Są one zgodne z następujących stanów tłumu: kibice wyrażają entuzjazm podczas ataku; śpiewają; cieszą; wyrażają niezadowolenie; ustały w przypadku braku ważnych wydarzeń na boisku; słuchają reklam z głośników. Jednak wewnątrz każdego klastra można przeprowadzić bardziej szczegółową analizę, идентифицировав nastrój trybun znacznie dokładniej.
Jaki jest praktyczny sens takiego badania? Oczywiście, celem przywrócenia zdarzeń meczu na hałas trybun, — choć może od czasu do czasu wystąpić przed fanem, отлучившимся od telewizora, aby zaparzyć herbatę, — szerokiego naukowo-praktycznego zainteresowania nie jest. Znacznie заманчивее nauczyć się analizować i przewidywać nastrój najniższej tłumy kibiców. W szczególności, według naukowców, łódź pozwala na śledzenie nagromadzenie negatywnych emocji i przepowiadać początek zamieszek na stadionie lub oceniać prawdopodobieństwo złośliwych incydentów. Wdrożenie takiej technologii jest w stanie bardzo ułatwić pracę policji podczas zawodów sportowych i ostatecznie przyczynić się do zapewnienia bezpieczeństwa ludzi. Jednak zastosowanie “akustycznego” metody analizy nastrojów tłumu nie ogranicza się do sportu: opracowana metoda uczenia maszynowego można stosować do analizy hałasu, produkowanych wszelkimi dużymi сборищами ludzi, od masowych politycznych manifestacji do tłumu kupujących w shopping mall. Łódź naukowców z Utah pozwala z wyprzedzeniem przewidywać niebezpieczne sytuacje, jak wystąpienia paniki przy dźwiękach alarmu pożarowego, i podjąć odpowiednie działania.