טכנולוגיה ומדעי המחשב

שיפור יכולת הקליעה בזריקות העונשין בעזרת בינה מלאכותית "מסבירנית"

תקציר

מודלי AI מתפקדים כ"קופסאות שחורות", כלומר, תהליך קבלת ההחלטות במודל אינו נגיש. טכניקות (explainable – AI) XAI מנסות לספק שקיפות על החלטות המודל. המאמר מתמקד במודל המנבא הצלחה/כישלון, תוך פיתוח טכניקת XAI שבוחנת אלו שינויים נדרשים להפוך כשלון להצלחה במערכת אימון קליעה לסל.

בתחילה אומן מודל ניבוי הצלחה/כשלון בקליעה בהסתמך על רצף מנחי גוף. המודל זיהה באופן אוטומטי את מנח הגוף שצולם, המידע סונכרן על פי נקודת שחרור הכדור ובעזרתו אומן מודל LSTM.

המחקר מציג טכניקה חדשה שפותחה Input Gradient Descent,המאפשרת לזהות את השינויים המינימליים במנח הגוף שיכולים לשפר את סיכויי ההצלחה בקליעה. ממשק מספק לשחקן משוב ויזואלי ומילולי למנח הגוף הרצוי ביחס למצוי, ובכך מנגיש את מסקנות המודל בשקיפות ונותן כלים מעשיים לשיפור הביצועים. התוצרים הוויזואליים והמילוליים מספקים לשחקן כלי אימון אישי חדשני ויעיל.

לפרוייקט הבא
אביב סולן
הכפר הירוק - כפר הנוער הניסויי
מורים מלווים
מר צחי רולניק
מנחים
מר חן ינאי
מנחים מטעם התחרות
מר יוסי אלמוג
מוזיאון המדע על שם בלומפילד ירושלים, כל הזכויות שמורות, 2021
Site by STREETLIGHT