近日，本實驗室在第33屆國際人工智慧聯合會議（IJCAI 2024）中取得了顯著的成果，共有三篇論文獲得接受，包括兩篇workshop論文和一篇demo論文。 首先，在第二屆智慧科技精準運動科學國際研討會（The Second International Workshop on Intelligent Technologies for Precision Sports Science, IT4PSS 2024）中，本實驗室的論文《Rally2Tactic: Connecting Badminton Rallies with Tactics using Contrastive Learning for post-game analysis》成功入選。該論文旨在提供一種新的羽毛球戰術分析方法，通過對比學習（contrastive learning），使球員和教練能更輕鬆地將戰術描述與比賽回合序列聯繫起來，從而更有效地探索和改進他們的戰術策略。 此外，demo論文《Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset》也獲得了認可。近年來，由於人工智慧的進步和數據收集的效率提升，羽毛球數據分析受到了廣泛關注。儘管已有多項有效應用來提升和研究球員表現，但公開的羽毛球數據集仍然稀缺，尤其是能夠供羽毛球領域外的研究人員使用的數據集。本論文提供了一個名為ShuttleSet22的羽毛球單打數據集，該數據集收錄了2022年高排名比賽中的數據。ShuttleSet22包含了培訓集中30,172個擊球動作、2,888個回合，驗證集中1,400個擊球動作、450個回合，測試集中2,040個擊球動作、654個回合，每個回合中都有詳細的擊球元數據。為了用ShuttleSet22對現有工作進行基準測試，我們在IJCAI 2023的CoachAI羽毛球挑戰賽中舉辦了第二賽道：預測羽毛球回合中的未來回合擊球動作挑戰，鼓勵研究人員通過創新方法解決這一現實問題，並總結最先進的基線技術與改進技術之間的見解，交流啟發性的想法。 這些成就展現了本實驗室在運動科學和人工智慧領域的創新實力，也為未來的研究指明了方向。