La NFL e Amazon stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per inventare nuove statistiche di football.
La NFL e Amazon usano l'intelligenza artificiale per creare nuove statistiche di football.
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 dalle partite e decifrare i modelli delle prestazioni dei giocatori. AWS afferma di essersi ispirata alle presentazioni al 2023 Big Data Bowl, un concorso annuale di software organizzato dalla NFL, quando si è proposta di inventare una nuova categoria di analisi che riguarda l’analisi della “pressione” nel gioco del football.
AWS ha contribuito a sviluppare algoritmi basati sull’IA che possono analizzare il comportamento dei giocatori sul campo e possono individuare quanto aggressivo sia stato un difensore, quanto veloce fosse e persino quanto rapidamente abbia risposto un quarterback. Questi dati dettagliati quantificano la pressione e, nel farlo, consentono agli analisti di gioco di analizzare le strategie che potrebbero influenzare le azioni. Questa innovativa suite di analisi va oltre le statistiche tradizionali che sono limitate nell’indicare quanto possa essere stata dura la lotta. Mentre i dati tradizionali possono dirti se un giocatore ha superato un quarterback, potrebbero non essere in grado di fornire informazioni su quanto combattimento sia stato messo in campo. È qui che la probabilità di pressione tracciata da “Next Gen Stats” approfondisce i dettagli.
I partner AWS e NFL si sono concentrati nello sviluppare modelli di apprendimento automatico in grado di fornire dati relativi a tre aree di gioco, secondo Amazon. La prima applicazione consiste nel dare all’IA la capacità di identificare blocchi e assalitori nelle azioni di passaggio. In secondo luogo, insegnare allo strumento come quantificare la “pressione” in una partita. E infine, lo sviluppo di un processo per individuare i singoli accoppiamenti tra bloccatore e assalitore. In definitiva, lo sviluppo di questa tecnologia di tracciamento basata sull’IA fornisce ai professionisti della lega di football informazioni preziose 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 assalitore può aiutare a determinare se sono adatti a una formazione offensiva.
Nel gioco del football, quantificare le prestazioni dei giocatori offensivi e degli assalitori che li affrontano può essere un’impresa difficile, anche per esperti di gioco che hanno l’occhio per questi rapidi movimenti. Le reazioni dei giocatori possono avvenire in istanti fugaci e le prestazioni individuali in questi scambi ad alta velocità possono essere difficili da tracciare e ancor più da quantificare. Cose come quanto vicino sia arrivato un difensore alla formazione offensiva possono aiutare un allenatore a capire la forza delle loro azioni.
La NFL raccoglie i dati per questi software di elaborazione alimentati dall’IA utilizzando strumenti installati nei propri campi. In ogni sede della NFL partecipante, ci sono almeno 20-30 ricevitori ultralarghi all’interno del campo e ci sono 2-3 tag di identificazione a radiofrequenza (RFID) all’interno delle spalline di ciascun giocatore e su altri equipaggiamenti di gioco, come palle e pali. Questi trasmettitori di dati raccolgono informazioni che vengono inviate attraverso un modello di rete neurale grafica (GNN), che consente al dati di essere trasmessi in tempo reale. Utilizzando l’IA, le statistiche estratte possono essere trasformate in intuizioni significative.
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Queste intuizioni possono apparire come una serie di grafici interattivi presenti sulla pagina di atterraggio del gioco Next Gen Stat. Puoi ottenere una suddivisione dei movimenti dei singoli giocatori in qualsiasi partita in modelli e grafici 2D. Ad esempio, puoi tracciare il movimento sia dei giocatori che della palla durante una corsa di passaggio di 40 iarde nella partita tra i San Francisco 49ers e i New York Giants il 21 settembre.
Mentre lo strumento AI è ospitato su infrastruttura AWS, il prodotto finale è una compilazione di una partnership multidisciplinare tra la NFL, Zebra Technologies e Wilson Sporting Goods. Il progetto Next Gen Stats, che è iniziato nel 2017, costituisce ora un flusso di dati che contiene dati storici disponibili per ogni azione di passaggio dal 2018.
Nel frattempo, in un progetto parallelo, gli ingegneri di AWS hanno condiviso di lavorare all’automazione dell’identificazione di blocchi e assalitori in modo che, alla fine, i modelli AI possano identificare autonomamente i ruoli dei giocatori sul campo. Attualmente, questo tipo di informazioni viene raccolto manualmente attraverso la compilazione di grafici ed è soggetto a errori di etichettatura, e spesso richiede ore di lavoro umano per essere generato.
