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La National Football League, come la maggior parte delle industrie sportive professionistiche, sta abbracciando l’intelligenza artificiale. Attraverso una partnership con Amazon Web Services chiamata Next Gen Stats, la NFL spera che algoritmi intelligenti, con l’aiuto di strumenti di raccolta dati ad alta tecnologia, saranno in grado di estrarre dati significativi dai giochi e decifrare modelli nelle prestazioni dei giocatori. AWS afferma di essere stata ispirata dalle proposte presentate al Big Data Bowl del 2023, una competizione software annuale organizzata dalla NFL, quando ha deciso di inventare una nuova categoria di analisi relativa all’analisi della “pressione” nel gioco del calcio.
AWS ha contribuito a sviluppare algoritmi basati sull’intelligenza artificiale in grado di analizzare il comportamento dei giocatori sul campo e di rilevare quanto aggressivo ha giocato un difensore, quanto è stato veloce e persino quanto velocemente ha risposto un quarterback. Questi dati granulari quantificano la pressione e, così facendo, consentono agli analisti di gioco di analizzare le strategie che potrebbero influenzare le giocate. Questa suite innovativa di analisi supera le statistiche tradizionali che sono limitate in quanto possono rivelare. Sebbene i dati tradizionali possano dirti se un rusher supera un quarterback, potrebbero non essere in grado di fornire informazioni su quanto combattimento è stato ingaggiato. È qui che la probabilità di pressione tracciata da “Next Gen Stats” approfondisce più nel dettaglio.
Secondo Amazon, i partner AWS e NFL si sono concentrati sullo sviluppo di modelli di apprendimento automatico in grado di fornire dati relativi a tre aree del gioco. La prima applicazione sta dando all’IA la capacità di identificare i bloccanti e passare i rushers nelle giocate di passaggio. In secondo luogo, insegnare allo strumento come quantificare la “pressione” in un gioco. E infine, lo sviluppo di un processo per rilevare i singoli abbinamenti blocker-rusher. In definitiva, lo sviluppo di questa tecnologia di tracciamento basata sull’intelligenza artificiale fornisce ai professionisti del campionato di calcio preziose informazioni sulle statistiche dei giocatori che possono aiutare gli osservatori o gli allenatori a selezionare nuovi giocatori. Ad esempio, sapere quale giocatore ha bloccato o superato un rusher può aiutare a determinare se è adatto per una formazione offensiva.
Nel gioco del calcio, quantificare le prestazioni dei giocatori offensivi e degli attaccanti che li contrastano può essere un’impresa difficile, anche per gli esperti di gioco che hanno occhio per questi movimenti rapidi. Le reazioni dei giocatori possono avvenire in momenti parziali e la prestazione di un individuo in questi scambi ad alta velocità può essere difficile da monitorare e tanto meno quantificare. Cose come quanto un difensore sia arrivato vicino alla formazione offensiva possono aiutare un allenatore a capire la forza delle sue giocate.
La NFL raccoglie dati per questi software di elaborazione basati sull’intelligenza artificiale utilizzando strumenti che installa nei propri campi. In ogni sede della NFL partecipante, ci sono almeno 20-30 ricevitori a banda ultra larga all’interno del campo e ci sono 2-3 etichette di identificazione a radiofrequenza (RFID) all’interno delle spalline di ciascun giocatore e su altri attrezzi da gioco, come palloni e post. Questi trasmettitori di dati raccolgono informazioni che vengono alimentate attraverso un modello di rete neurale grafica (GNN), che consente la trasmissione dei dati in tempo reale. Utilizzando l’intelligenza artificiale, le statistiche estratte possono essere trasformate in approfondimenti significativi.
Queste informazioni possono assomigliare a una serie di grafici interattivi presenti nella pagina di destinazione del gioco Next Gen Stat. Puoi ottenere una ripartizione dei movimenti dei singoli giocatori in un dato gioco in modelli e grafici 2D. Ad esempio, puoi monitorare il movimento di entrambi i giocatori e della palla durante un passaggio di 40 yard nella partita dei San Francisco 49ers contro i New York Giants del 21 settembre.
Sebbene lo strumento AI sia ospitato sull’infrastruttura AWS, il prodotto finale è una raccolta di una partnership multidisciplinare tra NFL, Zebra Technologies e Wilson Sporting Goods. Il progetto Next Gen Stats, iniziato nel 2017, ora costituisce una pipeline di dati che contiene dati storici disponibili per ogni passaggio giocato dal 2018.
Nel frattempo, in un progetto parallelo, gli ingegneri di AWS hanno condiviso che stanno lavorando per automatizzare l’identificazione di bloccanti e rusher in modo che alla fine i modelli di intelligenza artificiale possano identificare autonomamente i ruoli dei giocatori sul campo. Attualmente, questo tipo di informazioni vengono raccolte manualmente tramite grafici, sono soggette a errori di etichettatura e spesso richiedono ore per essere generate dagli esseri umani.
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