테니스 경기 중에 휴대폰을 들고 있는 팬들을 보는 것은 10년 전만 해도 이상한 광경이었을 것입니다. 그러나 올해 US Open에서는 직접적인 AI 통찰력이 토너먼트 경험을 변화시키면서 디지털 세계가 게임과 연결되었습니다.
화요일 밤, Coco Gauff가 터키의 Zeynep Cienmezi와 대결했을 때 AI 생성 분석은 US Open 앱을 통해 이루어졌으며, 주요 순간, 각 플레이어의 승리 확률 및 “서비스 품질”이라는 새로운 지표를 추적했습니다.
로렌 피히텐 
Arthur Ashe Stadium 주변에 위치한 카메라는 공, 라켓, 선수의 손과 발을 추적하여 팔꿈치와 무릎 굽힘, 팔 스윙 속도와 같은 데이터 포인트를 수집합니다. 그런 다음 IBM의 소프트웨어 개발 대행사인 Watsonx 플랫폼은 코트에서 얻은 데이터를 처리하여 플레이어 서브의 효율성, 정확성 및 일관성을 측정합니다. 그 수는 US Open 프로그램의 경기 후 100개부터 볼 수 있습니다.
품질 요약에 따르면 Gauff의 우승 서브에는 “설정 중 통제된 라켓 준비와 깊은 무릎 굽힘”이 포함되었습니다.
IBM의 스포츠 및 엔터테인먼트 협업 기술 프로그램 디렉터인 Tyler Sidell은 토너먼트가 끝날 때까지 10억 개 이상의 데이터 포인트가 생성될 것이라고 말했습니다.
그는 데이터 기반 경험이 팬들의 대화 시작점이라고 말합니다.
“스포츠에는 예측 불가능성이 너무 많습니다. 모든 데이터를 볼 수 있지만 경기장에서는 어떤 일이든 일어날 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “재미있습니다. 통찰력을 제공하고 싶지만 어쨌든 경기를 지켜봅시다.”
AI 통찰력은 앱에서 액세스할 수 있는 팬(IBM에 따르면 약 1,400만 명)에 관한 것이 아닙니다. 기능은 게이머를 위한 도구이기도 합니다.
지난 금요일 US오픈 4라운드에 진출한 제시카 페굴라(Jessica Pegula)는 인공지능(AI)을 이용해 상대방의 서브 패턴을 파악한 뒤 매칭을 시도하고 있다.
그는 CBS뉴스와의 인터뷰에서 “테니스는 코트에서 많은 문제를 해결하기 때문에 패턴도 많고 서브도 정말 훌륭하다고 생각한다”고 말했다. “테니스에서 사용하는 제어된 샷입니다.”
게임은 언제든지 일어날 수 있지만 Pegula에게는 정보가 여전히 유용합니다.
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“많은 분석을 얻을 수 있지만 때로는 게임 중에 상황이 바뀌기도 하고 때로는 누군가 전략을 바꾸거나 어쩌면 생각했던 것과 반대되는 행동을 할 수도 있지만 여전히 자신의 본능을 믿어야 합니다.”라고 그는 말했습니다. “하지만 정신적으로는 게임에 들어가기 전에 준비가 된 느낌을 준다고 생각합니다.”
Sidel은 “승리 확률” 기능이 약 6년 동안 US Open 디지털 경험의 일부였지만 팬들이 경기가 끝날 때 실시간으로 변화하는 확률을 추적할 수 있는 두 번째 해라고 말했습니다. 이 기능은 신뢰할 수 있는 미디어 소스와 최근 프로그램을 기반으로 구축되었으며, 이는 플레이어의 승리 확률을 생성하기 위해 집계됩니다.
가우프는 화요일에 72%의 승률로 승리할 것으로 예상되었는데, 이는 첫 세트에서 추진력이 높아짐에 따라 수치도 높아졌습니다. “핵심 순간”이라는 또 다른 AI 기반 기능은 게임 플레이 중에 간략한 분석 설명을 제공합니다. “가우프에게는 세 번의 승리 기회가 있습니다. 손메즈는 영웅적인 대응이 필요합니다”라고 경기 두 번째 세트의 중요한 순간이 말했습니다.
남자 1위 알렉산더 즈베레프(독일)가 로렌조 소네고(이탈리아)를 상대로 이른 아침에 끝난 치열한 경기에서 승리 가능성에 극적인 변화가 일어났습니다. 경기 전 즈베레프의 승리 확률은 87%였습니다. 하지만 4세트가 끝난 뒤 소네고의 승리 확률은 93%였다. Zverev가 돌아 왔을 때 다시 돌아 왔습니다.
앱의 인공 비서인 매치 채팅(Match Chat)은 선수, 경기, 경기장에 관한 질문에 답변할 수도 있습니다.
US 오픈의 시그니처 칵테일인 허니 듀스(Honey Deuce)를 어디서 구할 수 있는지 물었을 때, 신속하게 바 위치를 보내며 “문앞에 더 가까운 허니 듀스 바를 원하십니까?”라고 물었습니다.
