사이버 스포츠 - XXI 세기의 체스
컴퓨터 게임은 돈을 벌 수 있는 스포츠가 되었습니다.
이 활동은 스포츠로 간주됩니다.사람들은 게임의 틀 내에서 신체적, 지적 능력을 비교하고 이 활동이 끝나면 결과를 얻으려고 합니다. 여기에 경쟁이 있으며 매년 성장하고 있습니다. 수백만 명의 사람들이 전문가, 아마추어, 심지어 초보자까지 e스포츠에 참여합니다.
하지만 프로 e스포츠맨이 되려면확실히 훈련과 루틴이 필요합니다. 이것은 수십 시간 동안 계속 플레이해야 한다는 의미가 아닙니다. 수십 가지 훈련 방법이 있습니다. 게다가 이것은 이미 입증되었습니다. Shanghai Tigers 팀은 하루에 거의 14-16시간 동안 훈련했지만 성공하지 못했습니다. 게임 시간과 성공 사이에는 직접적인 상관 관계가 없습니다.
Cybersport는 XXI 세기의 체스라고 불리며 분석적 사고, 몇 단계 앞서 생각하는 능력을 개발하여 짧은 시간 내에 올바른 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 도와줍니다.
Cybersport는 새로운 소셜 엘리베이터입니다.
가장 성공적인 e스포츠 플레이어는 엄청난 돈을 벌고 있습니다.e스포츠맨의 몇 가지 예어린 시절부터 시작되었습니다. Rodjer 선수는 한 번 러시아 토너먼트에서 처음으로 우승한 선수 중 한 명입니다. 팀 전체가 백만 루블을 얻었고 200,000를 받았고 그 후 그의 부모는 그가 이것을 계속하도록 허용했습니다. 또 다른 미국 성공 사례: Dota 2를 플레이하는 Sumail은 1999년 파키스탄에서 태어났습니다. 이것은 매우 재능 있는 선수입니다. 15세의 나이에 그는 가장 큰 토너먼트 중 하나에서 우승하고 많은 돈을 벌었습니다. 그는 eSports에 내기를 걸었고 이로 인해 점차 온 가족을 미국으로 옮겼습니다.
그런 선수들은 프로로 뭉쳤다.e 스포츠 팀은 그 중 주장을 선택합니다. 일반적으로 이것은 가장 경험이 많은 선수입니다. 트레이너가 있어야 하며 그의 기능은 분석가의 역할로 보완될 수 있습니다. 슈퍼 프로 팀에는 자체 심리학자와 영양사가 있습니다.
e스포츠는 이미 선수 주변의 안구 움직임과 탄소 함량을 분석하고 있습니다.
e스포츠의 데이터 분석은 이제 막 등장하기 시작했습니다.코치의 주요 문제는 그가 가지고 있지 않다는 것입니다.사이버 선수의 정신적, 생리적 상태를 평가하기 위한 도구. 그러나 이제 수류탄 던지기 연습이나 전술 연습을 수행할 수 있는 서비스가 있습니다. 지금까지 이것은 심리학에서 임팩트 및 전술의 올바른 기술에 이르기까지 모든 것이 연구되는 프로 축구와 같은 정도로 개발되지 않았습니다. 이 분야에서는 무언가를 개선하거나 새로운 것을 제안하기가 어렵습니다. e스포츠에는 여전히 이러한 틈새 시장이 많이 있으며 여기서 공부할 것이 많습니다.
여러 유형의 데이터가 있을 수 있습니다.e스포츠 분석에 사용됩니다. 첫 번째는 게임 원격 측정입니다. 키보드와 마우스의 데이터입니다. 두 번째 그룹은 생리학, 안구 추적, 근전도 검사 및 비디오 카메라입니다.
세 번째 포인트는 환경 데이터입니다.플레이어 주변에서 발생합니다: 온도 측정, 이산화탄소 함량. 실내의 높은 CO₂ 함량은 결과와 정확히 상관관계가 있으므로 매우 중요한 매개변수입니다.
데이터는 AI 및 고급 분석을 사용하여 분석됩니다.지금 소개되는 첫 번째 도구는이것이 바로 e스포츠 선수의 센서와 연동되는 머신러닝, AI입니다. 이는 플레이어의 신체적 성능을 시각화하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 이는 키와 빈번한 조합을 누르는 속도입니다. 앞으로 이러한 지표가 결과에 어떤 영향을 미치는지 계산할 수 있습니다. 또 다른 점은 선수들이 경기를 하지 않을 때 통제할 수 있다는 점이며, 선수들이 전문적으로 자신의 의무를 이행하는 것도 중요합니다.
AI는 승리, 실패, 부상,그것은 선수들을 정찰하는데 사용될 수 있습니다 - 그들이 나머지 팀과 "화학"을 가지고 있는지 여부, 그들이 재료를 얼마나 잘 알고 있는지 확인하기 위해. 이러한 기술은 사람의 본격적인 디지털 및 심리적 초상화를 만들 수 있습니다.
데이터는 프로 선수의 관점이 독특하다는 것을 보여줍니다.
안구 운동은 아마추어 운동 선수를 배신합니다.아이트래커의 도움으로 우리는 강조할 수 있습니다화면의 특정 영역을 탐색하고 히트 맵을 작성하고 플레이어가 화면을 보는 방식을 통해 그가 프로인지 아마추어인지 이해합니다. 아래 사진의 오른쪽 하단에는 전문가들이 화면 중앙에 집중되어 있습니다. 그리고 오른쪽 상단에서 플레이어는 레이더를 보는 데 더 많은 시간을 보냅니다.
우리는 또한 화면을 아홉 부분으로 나눌 수 있습니다.프로 운동 선수가보고있는 곳을 참조하십시오. 왼쪽은 프로선수의 히트맵, 오른쪽은 아마추어 히트맵입니다. 아마추어 선수는 레이더에 12% 더 많은 시간을 보내고 전문가는 65%의 시간을 중앙을 바라보고 게임에 집중하는 데 사용합니다.
외모차이가 너무 좋다프로 선수의 특징. 이 분석은 코치가 다음에 해야 할 일과 훈련 중에 주의를 기울여야 하는 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다.
센서는 플레이어가 아프거나 거짓말을 하는지 알 수 있습니다.분석할 다음 기술비즈니스에 대한 전문적인 태도 - 이것은 열화상 장비입니다. 예를 들어, 코끝으로 정의합니다. 사람이 거짓말을 하면 코가 뜨거워지는 '피노키오 효과'가 있다는 실험적 연구가 있습니다. 코치는 선수가 아프다고 판단할 수도 있습니다. 일반적으로 사람의 왼쪽 눈은 약간 더 따뜻합니다. 심장에 더 가깝지만 온도가 높아지면 이 차이를 감지할 수 없습니다.
기술은 팀 케미스트리를 미리 예측할 수 있습니다.
딥 러닝은 플레이어 간의 관계를 미리 결정합니다.이미 여러 대학에서 개발이 진행 중입니다.하이퍼스캐닝 - 요점은 사람들이 서로 동기화되어 있는지 분석하는 것입니다. 이는 팀을 적절하게 구성하고 팀 간의 "화학"을 측정하는 데 필요합니다.
반면에 AI는 특정 패턴을 나타낼 수 있습니다.예를 들어, 수익성 있는 전술을 고안하고 반복되는 적의 위치나 플레이어의 행동 패턴을 알아차립니다. 이것은 코치에게 중요한 데이터이며, 이는 팀의 상호 작용에 영향을 미칩니다. 적을 죽이는 것뿐만 아니라 플레이어를 올바르게 교환하고 할 가치가있을 때와하지 않을 때를 이해하는 것이 필요합니다.
기술을 사용하면 표준 상황(3/3 또는 3/5)을 해결할 수 있습니다. 남은 인원이 적더라도 올바른 계획으로 팀이 승리할 것입니다.
e스포츠는 이미 스트리밍 음악, 영화 및 전통 스포츠를 이겼습니다.
이 수치는 e스포츠가 수익 측면에서 이미 텔레비전, 영화 및 음악을 추월하고 있음을 확인시켜줍니다.연구에 따르면 성장하는 동안이 세대는 고전적인 스포츠보다는 e스포츠 스트리밍 시청을 즐깁니다. 2021년에는 e스포츠가 미식축구에 이어 미국에서 두 번째로 인기 있는 스포츠가 될 것으로 예상됩니다.
더욱이 수많은 사이버 스포츠맨 중 프로 선수는 거의 없습니다.그들은 5%에 불과하고 계약이 없는 아마추어 선수는 95%입니다. International for Dota 2의 상금은 19년째 3200만입니다. 17년차에는 이 수치가 2,700만 명이었고 2년 만에 델타는 500만 명이나 늘어났다.
그러나 분석 및 교육 분야는 e스포츠에서 가장 유망한 것으로 간주됩니다.이곳에서 엄청난 수의 거래가 이루어지며 AI, 안구 운동 센서 등 최첨단 기술이 프로세스에 참여합니다.
e스포츠 데이터를 분석하는 스타트업
- 그림자.GG는 전문 팀을 위해 설계되었습니다. 비용이 많이 들지만 매우 효과적입니다. 특정 게임에 대한 계획이나 끝없이 실행할 수 있는 훈련 계획을 생성할 수 있는 서비스입니다.
— 범위.GG는 적절한 수류탄 던지기와 지뢰 제거를 위한 위치 훈련 게임입니다. 이것은 매우 중요합니다. 던질 때 올바르게 서서 궤적을 계산해야하며 즉시 작동하지 않지만 5 초 후에는 더 많은 요소를 고려해야합니다. 이 서비스는 지도에서 볼 수 있는 모든 장소를 보호하고 승리할 수 있도록 도와줍니다.
— 4d사이트.COM - 딥 러닝을 사용하여 표면을 분석하여 실시간으로 개인화된 배너를 적용합니다. 이것은 스트리밍이나 경쟁 중에 매우 인기가 있습니다.
미래의 기술 - 수십 개의 센서에서 비디오 및 데이터 분석
다음 단계는 첨단 센서, 신체 데이터 및 대량의 정보입니다.지난 몇 년 동안 기술은 계속eSports를 발전시키고 발전시키십시오. 어제 우리가 게임만 했다면 오늘은 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 이미 알고 있습니다. 즉, 내일은 자동으로 추천을 받는 방법, 작은 것까지 파고드는 방법, 모든 데이터 틈새를 채우는 방법을 배울 때 인지 e-스포츠를 할 것입니다. 다양한 데이터를 추출하고 활용하는 방법을 배웁니다. 이미 e스포츠 방향에 대한 교육이 진행되고 있는 새로운 직업, 대학, 추가 전문 교육 과정 또는 석사 프로그램이 등장한 것은 러시아와 세계의 e스포츠 커뮤니티의 발전 때문입니다.
다음 개발 라운드는 새로운과학적 과제. 이것은 다중 모드 및 이기종 데이터(비디오 및 센서의 데이터)에 대한 대규모 분석입니다. e스포츠 선수들의 성적을 향상시킬 뿐만 아니라 모바일 e스포츠에 활력을 불어넣을 것입니다. 이는 이미 한국, 중국에서 발전하기 시작한 새로운 방향으로 전 세계 관객을 사로잡을 준비가 되어 있습니다.
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