luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Categories:

Движения глаз, командная «химия» и массивы данных: как технологии помогают побеждать в киберспорте



После победы российской команды Team Spirit на крупнейшем киберспортивном турнире по Dota 2 – The International – многие уже порассуждали о неожиданных масштабах таких соревнований и огромных гонорарах за победу. Но чтобы победить, команды не просто играют целыми сутками, а пользуются продвинутой аналитикой, алгоритмами на основе ИИ и тепловыми картами движения глаз.\r\n\r\n
\r\n
\r\n\r\nКакие данные собирают об игроках и почему важно следить даже за такими мелочами, как уровень углерода в комнате команды, объясняет старший преподаватель Сколтеха и сооснователь киберспортивного стартапа Head Kraken Андрей Сомов.


Киберспорт — шахматы XXI века

Компьютерные игры стали спортом, на котором можно зарабатывать. Киберспорт даже по словообразованию — компьютерный или электронный спорт, где люди или команды соревнуются друг с другом. Это может быть игра на интерес или профессиональный спорт, где разыгрывают денежный приз, иногда очень крупный.

Эта деятельность считается спортом, потому что люди сопоставляют физические и интеллектуальные возможности в рамках игры и пытаются достичь результата в конце этой деятельности. Здесь есть конкуренция, она растет с каждым годом. В киберспорте участвуют миллионы людей — профессионалы, любители и даже новички.

Но чтобы быть профессиональным киберспортсменом, обязательно нужны тренировки и режим. Это не значит, что нужно играть часами напролет — есть десятки методов тренировок. Причем это уже доказано: команда «Шанхай Тайгерс» тренировалась чуть ли не по 14–16 часов в день, но успеха так и не добилась — прямой корреляции между часами игры и успехом нет.

Киберспорт называют шахматами XXI века, он развивает аналитическое мышление, умение думать на несколько шагов вперед, помогает быстро принять правильное решение в короткий промежуток времени.




Киберспорт — новый социальный лифт

Самые успешные киберспортсмены зарабатывают огромные деньги. Несколько примеров киберспортсменов, которые начинали путь с детства. Игрок Rodjer был одним из тех, кто когда-то в первый раз выиграл российский турнир. Вся команда выиграла миллион рублей, а он получил 200 000, после этого родители разрешили ему заниматься этим и дальше. Другая американская история успеха: Sumail, который играет в Dota 2, родился в Пакистане в 1999 году. Это очень талантливый игрок: в 15 лет он выиграл один из крупнейших турниров и заработал очень много денег. Он сделал ставку на киберспорт и за счет этого постепенно перевез всю семью в США.

Такие игроки объединяются в профессиональные киберспортивные команды, среди них выбирают капитана — обычно это самый опытный игрок. Обязательно есть тренер, его функция может дополняться ролью аналитика. В суперпрофессиональных командах даже есть свои психологи и диетологи.

В киберспорте уже анализируют движения глаз и содержание углерода вокруг игрока

Анализ данных в киберспорте пока только начинает появляться. Главная проблема тренера в том, что у него нет инструментов для оценки психического и физиологического состояния кибератлетов. Но сейчас появляются сервисы, где можно выполнять упражнения на метание гранат или отрабатывать тактику. Пока это не развито до такой степени, как в профессиональном футболе, где изучают все — от психологии до правильной техники удара и тактики. В этой сфере сложно улучшить что-то или предложить новое. В киберспорте таких ниш еще много, и здесь есть что изучать.

Есть несколько видов данных, которые можно использовать для анализа в киберспорте. Первая — это игровая телеметрия: данные с клавиатуры и мышки. Вторая группа — физиология, отслеживание движения глаз, электромиография и видеокамера.

Третий момент — это данные среды, то, что происходит вокруг игрока: измерение температуры, содержание углекислого газа. Большое содержание CO₂ в помещении точно коррелирует с результатами, поэтому это очень важный параметр.



Данные анализируют с помощью ИИ и продвинутой аналитики. Первый инструмент, который вводится сейчас, — это машинное обучение, ИИ, который работает вместе с датчиками на киберспортсменах. Он помогает визуализировать, а потом и анализировать физические показатели игроков. Это скорость, с которой нажимаются клавиши и частые комбинации. В дальнейшем можно посчитать, как эти показатели влияют на результат. Еще один момент — контроль игроков, когда они не играют, им тоже важно профессионально выполнять свои обязательства.

ИИ может предсказывать победы, провалы, травмы, с его помощью можно скаутить игроков — проверять, насколько они хорошо знают матчасть, есть ли у них «химия» с остальной командой. Такие технологии могут составить полноценный цифровой и психологический портрет человека.

Данные показывают, что взгляд профессионального игрока уникален

Движения глаз выдают спортсмена-любителя. С помощью трекеров глаз мы можем выделить определенные области на экране, построить тепловые карты и по тому, как игрок смотрит на экран, понять, профессионал он или любитель. На картинке ниже в правом нижнем углу — профессионалы, они сфокусированы на центре экрана. А в правом верхнем углу игрок тратит больше времени для того, чтобы смотреть на радар.



Также мы можем разделить экран на девять частей и увидеть, куда смотрят профессиональные атлеты. В левой части тепловая карта профессионального игрока, а справа — любителя. Мы видим, что игроки-любители на 12% больше времени тратят на радар, а профессионалы — 65% времени смотрят в центр и сфокусированы на своей игре.



Разница во взгляде — это очень хороший отличительный признак профессионального атлета. Эта аналитика помогает тренеру понять, что делать дальше и на какие аспекты имеет смысл обратить внимание во время тренировок.

Датчики могут подсказать, болеет игрок или врет. Следующая технология для анализа профессионального отношения к делу — это тепловизор. Например, определение по кончику носа. Есть экспериментальные исследования, которые показали, что есть «эффект Пиноккио» — нос становится горячим, если человек врет. Тренер также может определить, что игрок болеет. Обычно левый глаз человека чуть теплее — он ближе к сердцу, но при повышенной температуре эту разницу зафиксировать нельзя.



Технологии могут заранее предсказать «химию» внутри команды

Глубокое обучение заранее определит отношения между игроками. В разных университетах уже ведется разработка гиперсканирования — его смысл в том, чтобы проанализировать, синхронизированы ли люди между собой. Это нужно для того, чтобы правильно собрать команду и измерить «химию» между ними.

ИИ же может выявить определенные паттерны — например, придумать выгодную тактику, заметить повторяющиеся позиции врагов или модели поведения игроков. Это важные данные для тренера, которые потом влияют на взаимодействия в команде. Нужно не только убить противника, а грамотно размениваться игроками и понимать, когда это стоит делать, а когда — нет.

С технологиями можно отработать стандартные ситуации — 3 в 3 или 3 в 5. Даже если вас осталось меньше, при правильном плане команда обязательно победит.

Киберспорт уже победил стриминг музыки, фильмов и традиционных видов спорта

Цифры подтверждают, что киберспорт уже обгоняет по доходам телевидение, кино и музыку. Исследования говорят о том, что подрастающее поколение с большим удовольствием смотрит стрим по киберспорту, а не трансляцию классического вида спорта. Прогнозируется, что к 2021 году киберспорт выйдет на второе место по этому показателю в США — впереди будет только американский футбол.

Причем профессиональных игроков из огромного количества киберспортсменов — мало. Их всего 5%, а игроков-любителей без контрактов — 95%. Призовой фонд International по Dota 2 — это 32 млн в 19-м году. В 17-м году эта цифра была 27 млн. За два года дельта увеличилась на 5 млн.

Но самыми перспективными в киберспорте считаются направления аналитики и тренировок. Именно здесь проводится огромное количество сделок, а в процессе участвуют самые передовые технологии — ИИ, датчики движения глаз.



Стартапы, которые анализируют данные киберспортсменов

— SHADOW.GG рассчитан на профессиональные команды — он достаточно дорогой, но очень эффективный. Это сервис, который позволяет сгенерировать план на конкретную игру или планы на тренировки, которые можно бесконечно отрабатывать.

— SCOPE.GG — позиционная игра-тренировка по правильному метанию гранат и разминированию. Это очень важно — при метании нужно правильно стоять, рассчитать траекторию, причем он сработает не сразу, а через 5 секунд, поэтому нужно учесть еще множество факторов. Этот сервис помогает защищать все просматриваемые места на карте и расположиться, чтобы выиграть.

— 4dSIGHT.COM — с помощью глубокого обучения они анализируют поверхности для нанесения персонализированных баннеров в режиме реального времени. Это пользуется огромной популярностью во время стриминга или проведения соревнований.

Технологии будущего — анализ видео и данных с десятков датчиков

Следующий шаг — продвинутые датчики, данные с тела и большой массив информации. В последние несколько лет технологии продолжают развивать и толкать киберспорт вперед. Если вчера мы только играли в игры, то сегодня уже умеем собирать и анализировать данные, значит, завтра сделаем когнитивный киберспорт, когда мы автоматически научимся получать рекомендации, погрузимся в каждую мелочь, заполним каждую нишу данных, научимся извлекать разнообразные данные и получать из этого пользу. Именно из-за развития сообщества киберспорта в России и мире появляются новые профессии, университеты, курсы дополнительного профессионального образования либо магистратуры, где уже есть обучение по киберспортивному направлению.

Следующий виток развития — это появление новых научных задач. Это большой анализ мультимодальных и гетерогенных данных — видео и данных с датчиков. Они помогут не только улучшить результаты киберспортсменов, но и дать толчок мобильному киберспорту. Это новое направление, которое уже начало развиваться в Корее, Китае и готово захватить аудиторию в остальном мире.

Источник

Tags: киберспорт, технологии
Subscribe

Posts from This Journal “киберспорт” Tag

promo luckyea77 december 30, 15:00 8
Buy for 10 tokens
По этой ссылке (или этой) можно скачать информационную базу для программы "1С:Предприятие". С помощью данной базы можно готовиться и сдавать экзамены по темам: - Электробезопасность - Основы промышленной безопасности А.1 - Специальные требования промышленной безопасности: Б 9.31.…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 1 comment