AI simulacija teniskog turnira – istovremeno jeziva i impresivna

Zbog pandemije koronavirusa odgođeni su razni teniski turniri, a među njima nažalost i Wimbledon.

Kako zbog takve situacije ove godine nećemo dobiti novog šampiona najpoznatijeg teniskog turnira, tim istraživača sa Sveučilišta Stanford napravio je simulaciju teniskog turnira koristeći umjetnu inteligenciju. AI su “trenirali” koristeći bazu podataka i snimke poznatih tenisača, čime su uspjeli dobiti statistički model koji može predvidjeti načine na koje bi, u specifičnim situacijama, reagirali Novak Đoković ili Roger Federer, piše Engadget.

Model to postiže tako da uzima u obzir uobičajene teniske strategije i načine igre svakog pojedinog igrača. Tijekom treninga, sustav je naučio da, na primjer, Novak Đoković voli poslati lopticu na protivnikovu slabiju stranu. Uz to, model analizira i kako se igrači pozicioniraju dok čekaju da im protivnik vrati nazad lopticu. To će, recimo, Federera uvijek postaviti bliže osnovnoj liniji od Rafaela Nadala, jer to odražava način na koji ta dvojica tenisača igraju tenis u stvarnom životu.

Upravo takva analiza ponašanja razlikuje njihov AI sustav od drugih simulatora tenisa, te omogućuje stvaranje potencijalno beskrajnih scenarija. Primjerice, moguće je generirati meč u kojem Federer igra sam protiv sebe ili protiv Serene Williams. Sustav se čak može iskoristiti za “what-if” analizu, koja bi pokazala koliko i kako bi se promijenio tijek meča, da je loptica u određenoj situaciji pogodila neko drugo mjesto, da je umjesto u out ušla u teren i slično.

Naravno, spomenuti sustav nije bez mana. Iako su se istraživači maksimalno trudili sakriti potencijalno ometajuće vizualne efekte poput promjene osvjetljenja i odjeće igrača, postoje trenuci kada isječci izgledaju više kao da su izdvojeni iz FMV igre 90-ih. Pažljivim promatranjem ovako generiranih snimki, moguće je uočiti da se gledatelji i suci uopće ne pomiču. Osim toga, prilikom generiranja pokreta igrača i loptice, nije se vodilo računa o sjenama, kao ni o povezanosti igrača s pozadinom, pa često djeluju kao da “klize” po terenu, a postoje i vidljivi prekidi u animaciji igrača.

Ipak, riječ je o zabavnom sustavu, koji je dobar pokazatelj koliko se brzo i uspješno razvijaju kompleksne AI simulacije.