2021 Fiscal Year Annual Research Report
Easily available information technology based on the data-driven models for social biomechanics
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20H04075
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
藤井 慶輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70747401)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石黒 祥生 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (20769418)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 集団運動 / 移動系列 / 機械学習 / スポーツ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、集団スポーツの位置データを用いて、軌道生成や理解可能な予測・分類等の分析を行うデータ駆動的モデリングを行い、チーム戦術の機能や原理を理解・発見する研究を行うことである。当該年度は、主に4つの研究を行った。(1)バドミントンのシャトル位置予測に寄与するスイング動作の抽出に関する研究を行い、人工知能の主要会議IJCAI-21のワークショップであるAI for Sports Analytics (AISA)に採択された。(2)サッカーにおけるボール奪取・被有効攻撃予測に基づくチームの守備評価に関する研究を行い、国際学術雑誌PloS Oneに採択された。(3)バドミントン選手の姿勢情報などを入力とした深層強化学習を用いたプレー評価の研究を行い、現在国際学術雑誌に投稿中である。(4)サッカーの選手軌道予測に基づいたオフボールの得点機会を創出する選手の評価の研究を行い、現在国際会議に投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究実績の概要に記入の通り、様々なアプローチでのスポーツ選手評価手法が提案・検証できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度の移動系列・イベントデータを用いた選手評価方法を現場で利用しやすいようにするためには、移動系列を簡便に得られる方法論を構築する必要がある。そのため当該年度は、上記の評価方法に関する限界や問題点を解決するとともに、映像などから移動系列を簡便に得られる方法論を構築したり、評価をフィードバックする方法について検討する予定である。
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