Sztuczna inteligencja zmienia i rewolucjonizuje kolejne dziedziny. Coraz częściej znajduje zastosowanie także w rozrywce, kulturze czy sporcie. Współpraca Team Liquid i SAP to dowód na to, że także esport może być dziedziną wykorzystującą do zaawansowanych zadań analitycznych narzędzia AI.
| REKLAMA |
 |
Z danych Allied Market Research wynika, że narzędzia AI dla branży sportowej osiągną globalną wartość ponad 19 miliardów dolarów do 2030 roku. Jednocześnie, nikt już chyba nie ma wątpliwości, że branża esportowa dynamicznie się rozwija, zdobywając popularność m.in. wśród młodszych odbiorców i jest coraz częściej wymieniana obok tradycyjnych dyscyplin sportowych, jako równorzędna (Deloitte: „The Future of Sport. Forces of change that will shape the sports industry by 2030”).
Zajmująca imponującą pozycję w świecie esportu grupa Team Liquid, zdecydowała się więc wykorzystać do swoich nowoczesnych rozgrywek niezwykle nowoczesne narzędzia. Team Liquid to międzynarodowa organizacja esportowa, która może się pochwalić ponad 160. profesjonalnymi graczami, odnoszącymi sukcesy w ponad 15 różnych rodzajach gier. Idzie za tym oszałamiająca bazą fanów, liczącą ponad 10 milionów obserwujących za pośrednictwem różnych platform społecznościowych. Team Liquid to także jedna z najbardziej utytułowanych organizacji uczestniczących w esportowej rywalizacji. Z powodzeniem mierzy się z najlepszymi m.in. dzięki swojej mocnej drużynie grającej w kultową grę League of Legends. Jednym z jej najświeższych sukcesów jest np. wygrana w turnieju League of Legends Championship Series (LCS) 2024 Spring.
Sukcesy Team Liquid mają także swój polski akcent. Od 2 lat gra w nim Michał „Nisha” Jankowski – 23-letni Polak, który od momentu dołączenia do TL zakończył pierwszy pełny sezon DPC WEU 2023 Tour 1 z kompletem zwycięstw, tym samym kwalifikując się z zespołem do ogólnoświatowych rozgrywek Major m. in. w Limie, Berlinie czy na Bali. W 2023 wywalczył z zespołem Team Liquid miejsca na podiach najważniejszych ogólnoświatowych rozgrywek. Nisha ze swoim poprzednim zespołem — Team Secret — wygrał liczne turnieje i zdobył wicemistrzostwo świata.
Wyzwanie – strategia gry bazująca na danych
O zwycięstwie w League of Legends decyduje kilka kluczowych czynników, m.in. wybór, w ramach tzw. „draftu” odpowiednich postaci tworzących drużynę i wspierających jej strategię. Po wybraniu pięciu bohaterów („pick”), każda drużyna może również usunąć pięciu bohaterów z puli („ban”). Drużyny esportowe i ich analitycy solidnie przygotowują się do tego procesu, wymaga to też zrozumienia strategii przeciwników. League of Legends jest bowiem grą, która nieustannie się zmienia. Stwarza to potrzebę ciągłego dostosowywania do nowego środowiska, analizowania zachowań zarówno własnych, jak i drużyny przeciwnej. Dodatkowo, w procesie rozgrywek, drużyny esportowe mają tylko tydzień na przygotowanie się do gry i m.in. zebranie wiedzy o mocnych i słabych stronach drużyny przeciwnej.
Wcześniej trenerzy Team Liquid przygotowywali scenariusze draftu w oparciu o ręczną analizę zachowań i preferencji bohaterów drużyny przeciwnej. Wyzwanie polegało jednak na tym, że najlepszy potencjalny wybór zmienia się w zależności od decyzji drugiej drużyny. Ponadto sama liczba potencjalnych meczów do wyboru i różne strategie stosowane przez drużyny przeciwne sprawiają, że ręczne przewidywanie staje się bardzo trudne.
SAP wchodzi do gry
Co by było, gdyby Team Liquid był w stanie w kilka sekund przeanalizować najlepszy wybór związany z nadchodzącymi decyzjami w ramach gry, biorąc pod uwagę ponad 6000 profesjonalnych meczy esportowych z ostatniego roku? A gdyby analiza uwzględniała również wpływ łatek do gier od wydawców, biorąc pod uwagę dodatkowe 1,6 miliona meczów amatorskich, aby ocenić zmiany w atrybutach mocy i mocnych stronach bohaterów? Dzięki SAP staje się to rzeczywistością.
Dzięki wykorzystaniu SAP AI Core do trenowania generatywnego modelu sztucznej inteligencji, który pobiera dane z poprzednich meczów i umieszcza je w kontekście nadchodzącej gry, Team Liquid otrzymuje sugestie dotyczące najlepszych wyborów i zakazów, aby zmaksymalizować szanse na wygraną.
Rozwiązanie jest oparte na SAP Business Technology Platform (SAP BTP), a dane są przechowywane w chmurze SAP HANA, aby poradzić sobie z 1,6 terabajta danych z poprzednich gier. Rezultatem jest inteligentny draft bot treningowy, aplikacja działająca na SAP BTP, wizualizująca prognozy i dostarczająca Team Liquid informacji o aktualnym prawdopodobieństwie wygranej po każdym picku i banie.
Ręczna analiza to już przeszłość
Dzięki botowi draftowemu AI, Team Liquid może trenować sytuacje draftowe przeciwko dowolnej profesjonalnej drużynie w ciągu kilku sekund. Osiąga się to poprzez uwzględnienie wielu czynników na podstawie danych z ogromnej liczby meczów. Trenerzy i zawodnicy korzystają z możliwości przeprowadzania analiz typu „co by było, gdyby” i czerpania cennej wiedzy z danych, w celu symulowania nowych strategii. W porównaniu do poprzednio stosowanej, ręcznej analizy, ekonomia czasu jest ogromna, Team Liquid oszczędza bowiem około 10 000 godzin rocznie dzięki rozwiązaniom SAP.
W ten sposób oparte na SAP BTP i SAP HANA Cloud rozwiązania SAP Business AI zapewniają Team Liquid możliwość dalszego ulepszania swojej gry poprzez wykorzystanie danych do podejmowania bardziej świadomych decyzji.
Źródło: www.sap.pl
Zajmująca imponującą pozycję w świecie esportu grupa Team Liquid, zdecydowała się więc wykorzystać do swoich nowoczesnych rozgrywek niezwykle nowoczesne narzędzia. Team Liquid to międzynarodowa organizacja esportowa, która może się pochwalić ponad 160. profesjonalnymi graczami, odnoszącymi sukcesy w ponad 15 różnych rodzajach gier. Idzie za tym oszałamiająca bazą fanów, liczącą ponad 10 milionów obserwujących za pośrednictwem różnych platform społecznościowych. Team Liquid to także jedna z najbardziej utytułowanych organizacji uczestniczących w esportowej rywalizacji. Z powodzeniem mierzy się z najlepszymi m.in. dzięki swojej mocnej drużynie grającej w kultową grę League of Legends. Jednym z jej najświeższych sukcesów jest np. wygrana w turnieju League of Legends Championship Series (LCS) 2024 Spring.
Sukcesy Team Liquid mają także swój polski akcent. Od 2 lat gra w nim Michał „Nisha” Jankowski – 23-letni Polak, który od momentu dołączenia do TL zakończył pierwszy pełny sezon DPC WEU 2023 Tour 1 z kompletem zwycięstw, tym samym kwalifikując się z zespołem do ogólnoświatowych rozgrywek Major m. in. w Limie, Berlinie czy na Bali. W 2023 wywalczył z zespołem Team Liquid miejsca na podiach najważniejszych ogólnoświatowych rozgrywek. Nisha ze swoim poprzednim zespołem — Team Secret — wygrał liczne turnieje i zdobył wicemistrzostwo świata.
Wyzwanie – strategia gry bazująca na danych
O zwycięstwie w League of Legends decyduje kilka kluczowych czynników, m.in. wybór, w ramach tzw. „draftu” odpowiednich postaci tworzących drużynę i wspierających jej strategię. Po wybraniu pięciu bohaterów („pick”), każda drużyna może również usunąć pięciu bohaterów z puli („ban”). Drużyny esportowe i ich analitycy solidnie przygotowują się do tego procesu, wymaga to też zrozumienia strategii przeciwników. League of Legends jest bowiem grą, która nieustannie się zmienia. Stwarza to potrzebę ciągłego dostosowywania do nowego środowiska, analizowania zachowań zarówno własnych, jak i drużyny przeciwnej. Dodatkowo, w procesie rozgrywek, drużyny esportowe mają tylko tydzień na przygotowanie się do gry i m.in. zebranie wiedzy o mocnych i słabych stronach drużyny przeciwnej.
Wcześniej trenerzy Team Liquid przygotowywali scenariusze draftu w oparciu o ręczną analizę zachowań i preferencji bohaterów drużyny przeciwnej. Wyzwanie polegało jednak na tym, że najlepszy potencjalny wybór zmienia się w zależności od decyzji drugiej drużyny. Ponadto sama liczba potencjalnych meczów do wyboru i różne strategie stosowane przez drużyny przeciwne sprawiają, że ręczne przewidywanie staje się bardzo trudne.
SAP wchodzi do gry
Co by było, gdyby Team Liquid był w stanie w kilka sekund przeanalizować najlepszy wybór związany z nadchodzącymi decyzjami w ramach gry, biorąc pod uwagę ponad 6000 profesjonalnych meczy esportowych z ostatniego roku? A gdyby analiza uwzględniała również wpływ łatek do gier od wydawców, biorąc pod uwagę dodatkowe 1,6 miliona meczów amatorskich, aby ocenić zmiany w atrybutach mocy i mocnych stronach bohaterów? Dzięki SAP staje się to rzeczywistością.
Dzięki wykorzystaniu SAP AI Core do trenowania generatywnego modelu sztucznej inteligencji, który pobiera dane z poprzednich meczów i umieszcza je w kontekście nadchodzącej gry, Team Liquid otrzymuje sugestie dotyczące najlepszych wyborów i zakazów, aby zmaksymalizować szanse na wygraną.
Rozwiązanie jest oparte na SAP Business Technology Platform (SAP BTP), a dane są przechowywane w chmurze SAP HANA, aby poradzić sobie z 1,6 terabajta danych z poprzednich gier. Rezultatem jest inteligentny draft bot treningowy, aplikacja działająca na SAP BTP, wizualizująca prognozy i dostarczająca Team Liquid informacji o aktualnym prawdopodobieństwie wygranej po każdym picku i banie.
Ręczna analiza to już przeszłość
Dzięki botowi draftowemu AI, Team Liquid może trenować sytuacje draftowe przeciwko dowolnej profesjonalnej drużynie w ciągu kilku sekund. Osiąga się to poprzez uwzględnienie wielu czynników na podstawie danych z ogromnej liczby meczów. Trenerzy i zawodnicy korzystają z możliwości przeprowadzania analiz typu „co by było, gdyby” i czerpania cennej wiedzy z danych, w celu symulowania nowych strategii. W porównaniu do poprzednio stosowanej, ręcznej analizy, ekonomia czasu jest ogromna, Team Liquid oszczędza bowiem około 10 000 godzin rocznie dzięki rozwiązaniom SAP.
W ten sposób oparte na SAP BTP i SAP HANA Cloud rozwiązania SAP Business AI zapewniają Team Liquid możliwość dalszego ulepszania swojej gry poprzez wykorzystanie danych do podejmowania bardziej świadomych decyzji.
Moc sztucznej inteligencji biznesowej widać coraz wyraźniej w kolejnych dziedzinach. Wykorzystanie AI do analizy i budowania strategii w branży esportowej wydaje się być oczywiste. Przypomnę tylko, że AI w sporcie ma już kilka sukcesów, np. ten z 1997 roku w wykonaniu Garri Kasparowa. Istotą nie jest pytanie o to czy, a pytanie o to jak skutecznie wzmacniać nasze umiejętności dzięki AI. Analiza dużych zbiorów danych z całą pewnością jest domeną AI, co z perspektywy gracza przekłada się na świetną prognozę kolejnych ruchów. A tym samym efektywniejsze decyzje o niskim poziomie ryzyka i wysokiej szansie na wygraną. W esporcie, tak jak każdej innej branży, liczy się konkurencyjność, a teraz jest ona wspomagana SAP biznes AI” – mówi Marcin Demkiw, Dyrektor do spraw Wsparcia Sprzedaży, SAP Polska.
Źródło: www.sap.pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
