美国国家橄榄球联盟 (NFL) 周一开启了众包挑战赛，以帮助联盟使用人工智能和机器学习在比赛中分析和识别球员接触。 这项挑战是 NFL 与 AWS 创新合作的一部分，旨在创建数字运动员，NFL 球员的虚拟模拟将帮助联盟预测和防止球员受伤。
挑战赛在 Kaggle 上举办，这是一个邀请数据科学家和机器学习专家使用数据集解决现实世界挑战的在线社区。 NFL 的接触检测挑战赛将开放至 2023 年 3 月 1 日，第一名奖金为 50,000 美元。
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比赛的目标是检测玩家在游戏中的身体接触。 参与者将观看比赛影片来分析球员接触的瞬间，并帮助提高球员的安全性。 然后，机器学习和计算机视觉将帮助 NFL 确定球员在足球比赛中的哪些时刻经历过接触。
在过去由 NFL 赞助的 Kaggle 比赛中，参与者帮助联盟创建了头盔撞击检测和识别算法，但联盟希望更进一步。 The Contact Detection Challenge 的结果旨在提高联盟预测球员相互接触和与地面接触时刻的能力。
NFL 表示，这些结果将“提高 NFL 在场上发生接触时进行量化的能力，使联盟能够更好地预测——并最终防止——球员受伤，”一份新闻稿称。
NFL 和 AWS 合作创建数字运动员是一项长达数年的技术壮举，应该为 NFL 提供可量化的数据，以帮助预测和预防严重的球员受伤。
数字运动员将充当一名自动化的实验性 NFL 球员，他将根据专家分析的游戏内数据体验无限的足球比赛模拟。
Digital Athlete 将为联盟提供信息，这些信息将根据球员穿着的防滑钉类型、他们打球的场地、天气状况和许多其他因素来确定球员的安全性。
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从数字运动员的模拟中提取的数据将使 NFL 能够更好地构建训练和伤病恢复计划，在比赛期间进行实时伤病风险分析，并帮助联盟制定改进规则以确保球员安全。
NFL 和 AWS 之间的合作可以帮助防止像迈阿密海豚队四分卫 Tua Tagovailoa 那样的伤病。 在当前 NFL 赛季的第三周和第四周，他遭受了背靠背的头部和颈部受伤，这引起了 NFL 球员协会、球迷以及前任和现任 NFL 球星的关注。
模拟还可以证明在狭缝胶片草坪上比赛的风险。 近期，有球员抱怨因为草皮导致的下肢关节疼痛和扭伤。 尽管它们不是重伤，但数字运动员可以帮助联盟了解草皮如何导致它们、如何治疗它们以及如何减轻它们。
