A NFL e a Amazon estão utilizando a inteligência artificial para inventar novas estatísticas de futebol.
A NFL e a Amazon usam inteligência artificial para criar novas estatísticas de futebol.
A National Football League, como a maioria das indústrias esportivas profissionais, está adotando a inteligência artificial. Através de uma parceria com a Amazon Web Services chamada Next Gen Stats, a NFL espera que algoritmos inteligentes, com a ajuda de ferramentas avançadas de coleta de dados, sejam capazes de extrair dados significativos dos jogos e decifrar padrões nas performances dos jogadores. A AWS diz que foi inspirada pelas submissões para o Big Data Bowl de 2023, uma competição anual de software organizada pela NFL, quando começou a inventar uma nova categoria de análise de dados que se refere à análise da “pressão” no jogo de futebol.
A AWS ajudou a desenvolver algoritmos alimentados por IA que podem analisar o comportamento dos jogadores no campo e podem identificar o quão agressivo um defensor jogou, quão rápido eles eram e até mesmo quão rapidamente um quarterback respondeu. Esses dados detalhados quantificam a pressão e, ao fazer isso, permitem que os analistas de jogos analisem as estratégias que podem influenciar as jogadas. Essa inovadora suíte de análises vai além das estatísticas tradicionais, que são limitadas em quanto podem revelar. Enquanto os dados tradicionais podem dizer se um corredor passa por um quarterback, eles podem não ser capazes de fornecer insights sobre o quanto de luta foi travada. É aqui que a probabilidade de pressão rastreada pelo “Next Gen Stats” se aprofunda em mais detalhes.
Os parceiros AWS e NFL se concentraram no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina que podem fornecer dados relacionados a três áreas no jogo, de acordo com a Amazon. A primeira aplicação é dar à IA a capacidade de identificar bloqueadores e defensores em jogadas de passe. Em segundo lugar, ensinar a ferramenta como quantificar a “pressão” em um jogo. E, por último, o desenvolvimento de um processo para detectar confrontos individuais entre bloqueadores e defensores. No final, o desenvolvimento dessa tecnologia de rastreamento de IA fornece informações valiosas aos profissionais da liga de futebol sobre estatísticas de jogadores que podem ajudar olheiros ou treinadores a selecionar novos jogadores. Por exemplo, saber qual jogador bloqueou ou passou por um defensor pode ajudar a determinar se eles são adequados para uma formação ofensiva.
No jogo de futebol, quantificar o desempenho de jogadores ofensivos e dos defensores que os atacam pode ser uma tarefa difícil, mesmo para especialistas do jogo que têm olhar para esses movimentos rápidos. As reações dos jogadores podem acontecer em momentos rápidos e o desempenho de um indivíduo nesses intercâmbios de alta velocidade pode ser difícil de rastrear, e muito menos quantificar. Coisas como o quão perto um defensor chegou à formação ofensiva podem ajudar um treinador a entender a força de suas jogadas.
A NFL coleta dados para esses softwares de processamento alimentados por IA usando ferramentas instaladas em seus próprios campos. Em cada local da NFL participante, existem pelo menos 20-30 receptores de banda ultra larga dentro do campo e existem 2-3 tags de identificação por radiofrequência (RFID) dentro dos ombreiras de cada jogador e em outros equipamentos do jogo, como bolas e postes. Esses transmissores de dados coletam informações que são transmitidas em tempo real por meio de um modelo de rede neural gráfica (GNN). Usando a IA, as estatísticas extraídas podem ser transformadas em insights significativos.
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Esses insights podem se parecer com uma série de gráficos interativos encontrados na página inicial do jogo Next Gen Stat. Você pode obter uma análise dos movimentos individuais dos jogadores em qualquer jogo em modelos e gráficos 2D. Por exemplo, você pode acompanhar o movimento de ambos os jogadores e da bola durante uma jogada de passe de 40 jardas no jogo do San Francisco 49ers contra o New York Giants em 21 de setembro.
Embora a ferramenta de IA esteja hospedada na infraestrutura da AWS, o produto final é uma compilação de uma parceria multidisciplinar entre a NFL, Zebra Technologies e Wilson Sporting Goods. O projeto Next Gen Stats, que começou em 2017, agora compõe um pipeline de dados que contém dados históricos disponíveis para cada jogada de passe desde 2018.
Enquanto isso, em um projeto paralelo, engenheiros da AWS compartilharam que estão trabalhando na automação da identificação de bloqueadores e defensores para que, eventualmente, os modelos de IA possam identificar autonomamente os papéis dos jogadores no campo. Atualmente, esse tipo de informação é coletada manualmente através de anotações e está sujeito a erros de rotulagem, e muitas vezes leva horas para ser gerado por humanos.
