Die National Football League setzt, wie die meisten professionellen Sportbranchen, auf künstliche Intelligenz. Durch eine Partnerschaft mit Amazon Web Services namens Next Gen Stats hofft die NFL, dass intelligente Algorithmen mit Hilfe von High-Tech-Datenerfassungstools in der Lage sein werden, aussagekräftige Daten aus Spielen zu extrahieren und Muster in den Spielerleistungen zu entschlüsseln. AWS sagt Es wurde durch Einsendungen an die inspiriert Big Data Bowl 2023einem jährlichen Software-Wettbewerb, der von der NFL organisiert wird, bei dem es darum ging, eine neue Kategorie von Analysen zu erfinden, die sich auf die Analyse des „Drucks“ im Fußballspiel bezieht.
AWS half beim Aufbau KI-gestützte Algorithmen Dadurch kann das Spielerverhalten auf dem Spielfeld analysiert und ermittelt werden, wie aggressiv ein Verteidiger gespielt hat, wie schnell er war und sogar wie schnell ein Quarterback reagiert hat. Diese granularen Daten quantifizieren den Druck und ermöglichen es Spielanalysten so, die Strategien zu analysieren, die das Spiel beeinflussen könnten. Dieses innovative Analysepaket geht über herkömmliche Statistiken hinaus, deren Aussagekraft begrenzt ist. Herkömmliche Daten können Ihnen zwar Aufschluss darüber geben, ob ein Rusher einen Quarterback überholt, sie können jedoch möglicherweise keine Erkenntnisse darüber liefern, wie heftig gekämpft wurde. Hier wird die Druckwahrscheinlichkeit verfolgt von „Statistiken der nächsten Generation“ geht näher darauf ein.
Die AWS- und NFL-Partner haben sich auf die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen konzentriert, die Daten dazu bereitstellen können drei Bereiche im Spiel, laut Amazon. Die erste Anwendung besteht darin, der KI die Möglichkeit zu geben, Blocker und Pass-Rusher in Passspielen zu identifizieren. Zweitens, dem Tool beizubringen, wie man den „Druck“ in einem Spiel quantifiziert. Und schließlich die Entwicklung eines Prozesses zur Erkennung einzelner Blocker-Rusher-Matches. Letztendlich liefert die Entwicklung dieser KI-Tracking-Technologie Profis in der Fußballliga wertvolle Informationen über Spielerstatistiken, die Scouts oder Trainern bei der Auswahl neuer Spieler helfen können. Wenn Sie beispielsweise wissen, welcher Spieler einen Rusher geblockt oder überholt hat, können Sie feststellen, ob er gut in eine Offensivaufstellung passt.
Im Fußballspiel kann es selbst für Spielexperten, die ein Auge für diese schnellen Bewegungen haben, eine schwierige Aufgabe sein, die Leistung von Offensivspielern und den Rushern, die sie attackieren, zu quantifizieren. Spielerreaktionen können in Sekundenschnelle erfolgen und die Leistung einer Person bei diesen Hochgeschwindigkeits-Austauschen kann schwer zu verfolgen oder gar zu quantifizieren sein. Dinge wie die Nähe eines Verteidigers zur Offensivaufstellung können einem Trainer helfen, die Stärke seiner Spielzüge zu verstehen.
Die NFL sammelt mithilfe von Tools Daten für diese KI-gestützten Verarbeitungssoftwares Es wird in seinen eigenen Feldern installiert. In jedem teilnehmenden NFL-Austragungsort gibt es mindestens 20–30 Ultrabreitbandempfänger auf dem Spielfeld und es gibt 2–3 RFID-Tags (Radio Frequency Identification) in den Schulterpolstern jedes Spielers und an anderer Spielausrüstung, wie Bällen usw Beiträge. Diese Datensender sammeln Informationen, die über ein grafisches neuronales Netzwerkmodell (GNN) eingespeist werden, wodurch die Daten in Echtzeit weitergeleitet werden können. Mithilfe von KI können die extrahierten Statistiken in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden.
Diese Erkenntnisse können wie eine Reihe interaktiver Grafiken aussehen, die im Next Gen Stat-Spiel zu finden sind Zielseite. Sie können eine Aufschlüsselung der Bewegungen einzelner Spieler in einem bestimmten Spiel in 2D-Modellen und Grafiken erhalten. Sie können beispielsweise die Bewegung beider Spieler und des Balls während eines Spiels verfolgen 40-Yard-Passspiel im Spiel der San Francisco 49ers gegen die New York Giants am 21. September.
Während das KI-Tool auf der AWS-Infrastruktur gehostet wird, ist das Endprodukt eine Zusammenstellung von a multidisziplinäre Partnerschaft zwischen der NFL, Zebra Technologies und Wilson Sporting Goods. Das Next Gen Stats-Projekt, das 2017 begann, stellt nun eine Datenpipeline dar, die historische Daten enthält, die für jedes Passspiel seit 2018 verfügbar sind.
Unterdessen teilten AWS-Ingenieure in einem parallelen Projekt mit, dass sie daran arbeiten, die Identifizierung von Blockern und Rushern zu automatisieren, sodass die KI-Modelle schließlich die Rollen der Spieler auf dem Spielfeld autonom identifizieren könnten. Derzeit werden diese Art von Informationen manuell über Diagramme gesammelt, sind anfällig für Beschriftungsfehler und die Generierung durch Menschen dauert oft Stunden.