Alguna vez te has preguntado ¿cómo los comentaristas de los partidos tienen tanta información, tantas métricas de comparación? En lo personal, si me lo he preguntado como fanática del futbol americano y seguidora de la NFL, por lo que como persona que no se puede quedar con la duda busque y encontré las respuestas que buscaba y el día de hoy en donde estamos viviendo la era del Super Bowl LIX te compartiré un dato que reúne el deporte con otra de mis pasiones la IA impulsada con AWS.
Te cuento, las estadísticas tradicionales se habían limitado a procesos manuales, en específico vamos a hablar de la presión que sufre un quarterback (QB, mariscal de campo), las capturas y los golpes se realizaban en gráficos a mano y solo a nivel de jugada ¿puedes creerlo? Pues el equipo de la NFL y AWS no soportaron y desarrollaron una métrica nueva denominada Pressure Probability, una métrica que implementando Inteligencia Artificial en su sabor Machine Learning lleva las estadísticas de presión más allá midiendo la presión ejercida por cada corredor cada segundo de cada pase de cada jugada 🤯.
¿Cómo se realizó esta hazaña?
Partiendo de la creatividad y esfuerzo del equipo que lo desarrollo, también se vieron involucradas más de 90,000 jugadas de pase de los últimos 5 años para generar cuatro nuevos modelo de IA. Se usaron sensores durante todas las jugadas y se identificaron dentro a nivel de los datos al equipo ofensivo, defensivo y como se comportaban entre sí para poder comparar, una vez identificados estos datos en AWS se desarrolló un modelo capaz de poder identificar la presión mucho más allá de la lógica basada en la distancia permitiendo identificar qué tan rápido se genera la presión y cómo cambia a lo largo de cada jugada tomando en cuenta detalles aún más complejos como la pureza de la trayectoria del corredor rumbo al QB y cómo este reacciona ante el corredor acercándose a él.
¿Cómo enriquece AWS el partido?
📡 Datos en tiempo real
Con la implementación de sensores RFID en el balón y dentro de las hombreras de cada jugador se puede tener la ubicación, velocidad y aceleración de cada jugada, AWS tiene la capacidad de procesar estos datos en milisegundos a través de Amazon Kinesis.
🧠 Uso de la Inteligencia artificial
Tenemos nuevas estadísticas como la probabilidad de completar un pase, efectividad de los corredores o de una captura de la defensiva, AWS cuenta con servicios como Amazon SageMaker para entrenar modelos de ML que generar métricas más avanzadas.
📊 Visualización de datos
Con Amazon QuickSight se presentan en tiempo real los datos estadísticos, los entrenadores y aficionados pueden ver predicciones de jugadas, rendimiento y análisis en vivo.
🏆 Impacto estratégico
Los equipos pueden tomar ventaja de los datos y tener una mejor toma de decisiones basadas en rendimiento, predecir jugadas, patrones de defensa e incluso riesgos de lesiones, permitiendo personalizar sus estrategias según el comportamiento real de los jugadores.
Con AWS, la NFL ha convertido los datos en una ventaja competitiva y una mejor experiencia para los jugadores, entrenadores, empresarios, comentaristas y sobre todo aficionados.
Si te ha causado interés esta aplicación de IA dentro de la NFL, aquí te comparto el link para que puedas vivir la experiencia, probar la plataforma creada para explorar todos los resultados.
Por cierto, eso no es todo da clic en este link para que conozcas otras historias de éxito entre la NFL y AWS como el NFL Big Data Bowl o los trabajos con otros equipos para no solo mejorar dentro de la cancha, sino también con sus comunidades de aficionados para mejorar sus experiencias.
Top comments (0)