Технологія Intel Edge AI оптимізує футбольні стадіони: менше черг, більше прибутку

Футбольні вболівальники на стадіоні Брайант-Денні Університету Алабами тепер насолоджуються швидшим доступом до своїх місць та зручнішим досвідом покупок завдяки використанню технології штучного інтелекту на периферії (edge AI) від Intel. Система WaitTime, що працює на процесорах Intel Xeon, аналізує трафік відвідувачів у реальному часі, допомагаючи операторам стадіону оптимізувати роботу та підвищити прибутковість.

На матчах, що збирають понад 100 000 глядачів, тривалі черги біля вхідних груп та точок продажу їжі й напоїв були головною проблемою, яку відзначали відвідувачі в опитуваннях після ігор. Однак, після впровадження рішень на базі Intel, ситуація кардинально змінилася.

“Я вважаю це фантастичним, погляньте на чергу ось тут. Я зміг швидко зайти, купити їжу та напої”, – поділився враженнями один із відвідувачів під час матчу між командами Алабами та Флорида Стейт 19 вересня 2026 року. “Дуже спекотно, і хочеться швидко отримати воду. Якщо черги немає, то ось, я вже тут”, – додав інший.

Цей покращений досвід для відвідувачів став можливим завдяки аналітиці натовпу в реальному часі, яка працює на базі edge AI. Обробляючи дані штучного інтелекту безпосередньо на місці подій з використанням процесорів Intel Xeon, університет Алабами може миттєво виявляти зони скупчення людей та реагувати на них.

Оптимізація потоку відвідувачів за допомогою AI

Стадіон Брайант-Денні, який вміщує 100 077 глядачів, є сьомим за величиною в США. Для зменшення затримок університет співпрацює з компанією WaitTime, розробником програмного забезпечення для аналітики натовпу в реальному часі. Система WaitTime використовує камери, встановлені над зонами, які розпізнають об’єкти та відстежують їхній рух, при цьому забезпечуючи повну анонімність даних. Наразі це програмне забезпечення вже використовується у понад 25 спортивних, виставкових та торгових об’єктах по всьому світу, а інтеграція з Університетом Алабами розширює його застосування у студентському футболі, долучившись до команди Університету штату Огайо.

Ренд Харріс, головний технологічний директор та асоційований директор зі спортивних подій Університету Алабами, вперше побачив цю технологію в дії на стадіоні Левіс у Санта-Кларі, Каліфорнія, під час Національного чемпіонату з футболу 2019 року. “Перше, що я помітив, – це черги, які були коротшими, ніж я звикнув бачити у типовий ігровий день тут. Відразу після цього – візуальні показники, стрілки, позначки часу та світлофори, які робили систему зрозумілою”, – зазначив Харріс. “Ми впровадили систему WaitTime минулого літа (2025 року) і вже протягом перших двох ігор побачили, що є певні операційні проблеми, які ми хотіли б вирішити”.

Переваги обробки AI на периферії (Edge AI)

Мережа Університету Алабами включає понад 100 сенсорів у зонах продажу їжі та біля вхідних груп футбольного стадіону, а також 20 додаткових сенсорів, нещодавно встановлених у баскетбольній арені. Для аналітики в реальному часі університет обробляє візуальні дані локально на шести серверах Dell, оснащених 12 процесорами Intel Xeon. Така обробка AI на периферії надає три ключові переваги для спортивних об’єктів: зниження затримки (latency), прискорення прийняття операційних рішень та покращення конфіденційності даних. Замість надсилання відеоданих до хмарного центру обробки, система аналізує їх безпосередньо на стадіоні.

“Немає часу на повний цикл передачі даних до віддаленого дата-центру та назад. Обробка на місці, на периферії, означає, що рішення про відкриття додаткової каси або виклик персоналу приймається одночасно з виникненням проблеми. Обробка на периферії гарантує, що сирі відеодані ніколи не покидають межі стадіону”, – пояснює Рену Навале, віце-президент Edge Computing Group в Intel.

Процесори Intel Xeon для аналітики даних у реальному часі

Використання процесорів Intel Xeon дозволило університету реалізувати робоче навантаження AI від WaitTime на вже наявній обчислювальній інфраструктурі. Цей підхід забезпечив необхідну продуктивність, зберігши при цьому відповідність поточній системі та уникнувши витрат і складнощів, пов’язаних із спеціалізованим обладнанням.

“WaitTime мала чудову систему, інтегровану з Intel, і це мало сенс для нас. Оскільки Intel вже є основною платформою для всіх наших інших обчислень, це відповідало нашій поточній моделі та дозволило виконати завдання краще, ніж ми бачили при використанні дискретних GPU”, – Ренд Харріс, CTO, University of Alabama Athletics.

WaitTime оптимізує своє програмне забезпечення для архітектури, що працює виключно на CPU, дозволяючи системі в реальному часі розрізняти рух людей, їхнє скупчення або проходження через чергу. “Завдяки штучному інтелекту WaitTime ми можемо розрізняти, чи людина дійсно стоїть у черзі і просувається до фронту, чи вона зібралася осторонь, чи просто проходить повз. Ми можемо визначити різницю між усіма цими типами поведінки”, – каже Зак Кліма, генеральний директор і засновник WaitTime. “Intel дозволила нам використати нашу CPU-only архітектуру для досягнення таких результатів у реальному часі”.

Аналітика натовпу для покращення операцій та збільшення прибутку

Отримані в реальному часі дані призвели до негайних операційних покращень. Після впровадження системи персонал стадіону виявив вузькі місця на вхідних групах і скоригував розташування пунктів перевірки безпеки та сканування квитків.

“Ми змінили початок периметра безпеки, щоб проводити перевірки, і розташування сканування квитків. Це не тільки прискорює процес для вболівальників, але й збільшує наш прибуток завдяки вищій ефективності роботи з чергами”, – пояснив Харріс. “Чим швидше ми зможемо впустити їх та розмістити на місцях, тим більше вони зможуть насолодитися грою, тим більше вони скористаються послугами концесійних зон, куплять сувеніри – все це приносить користь і нам”.

Університет також ділиться даними про натовп у реальному часі з відвідувачами через свій мобільний додаток. Індикатори червоного, жовтого та зеленого кольорів допомагають шанувальникам знаходити найближчі та найшвидші вхідні групи та точки продажу напоїв.

“Це швидше, ефективніше”, – додав Харріс. “Відвідувачі почуваються більш впевнено, приймаючи рішення самостійно, і їм подобається такий підхід”.

Результати відображаються у відгуках вболівальників. Тривалі черги біля вхідних груп, які колись були проблемою №1 на стадіоні, тепер не входять до топ-10 проблем в опитуваннях після ігор.

Історичні дані про відвідуваність також допомагають планувати довгострокові інвестиції. До сезону 2026 року університет переобладнав 19 точок продажу їжі на кіоски формату “grab-and-go” з підтримкою AI, після того як дані виявили повторювані затримки. Ці кіоски з безготівковою оплатою можуть обробляти транзакції до чотирьох разів швидше, ніж традиційні касові черги, допомагаючи фанатам швидше повертатися до гри та одночасно збільшуючи можливості для заробітку.

Для спортивних та розважальних закладів переваги edge AI є практичними та миттєвими: швидший аналіз даних, оперативне реагування на скупчення людей, кращий контроль над даними та покращений досвід відвідувачів. На стадіоні в Алабамі обробка AI на периферії за допомогою процесорів Intel Xeon допомагає перетворювати аналітику в реальному часі на коротші черги, більш ефективні операції на стадіоні та нові джерела доходу.

джерело: Intel