Cómo ver en tiempo real estadísticas de la NFL con Amazon

La National Football League (NFL) y Amazon Web Services anunciaron una alianza que promete cambiar la forma en la que se procesan los datos en este deporte al integrar inteligencia artificial para analizar diferentes aspectos del juego y comportamiento de los jugadores.

Esta colaboración, denominada Next Gen Stats, busca extraer datos significativos de los partidos y descifrar patrones en el rendimiento de los deportistas. Este proyecto se inspiró en las presentaciones realizadas en el Big Data Bowl 2023, una competencia anual de software organizada por la NFL, donde se propuso una nueva categoría de análisis que se centra en la “presión” en el fútbol americano.

Los detalles de esta alianza

AWS ha desarrollado algoritmos potenciados por IA que pueden analizar el comportamiento de los jugadores en el campo y captar la agresividad de un defensor, su velocidad e incluso la rapidez con la que responde un mariscal de campo.

Estos datos detallados cuantifican la presión y permiten a los analistas de los partidos diseccionar las estrategias que pueden influir en las jugadas. Esto representa una evolución significativa con respecto a las estadísticas tradicionales, que a menudo son limitadas en su capacidad para revelar estos matices.

La alianza se ha centrado en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático que pueden proporcionar datos relacionados con tres aspectos clave del juego, según Amazon.

En primer lugar, la IA tiene la capacidad de identificar bloqueadores y apresuradores en jugadas de pase. En segundo caso, se le enseña a la herramienta a cuantificar la “presión” en un juego. Y, por último, se está desarrollando un proceso para detectar emparejamientos individuales entre bloqueadores y apresuradores.

Estos avances proporcionan a los profesionales de la liga información valiosa sobre estadísticas de jugadores que pueden ayudar a los cazatalentos o entrenadores a seleccionar nuevos deportistas.

En el fútbol americano, cuantificar el rendimiento de los jugadores ofensivos y los defensivos que los enfrentan puede ser una tarea difícil, incluso para expertos que tienen un ojo agudo para estos movimientos rápidos.

Las reacciones de los jugadores pueden ocurrir en fracciones de segundo, y el desempeño de un individuo en estos intercambios de alta velocidad puede ser difícil de seguir, y mucho menos de cuantificar. Factores como la proximidad de un defensor a la línea ofensiva pueden ayudar a un entrenador a comprender la efectividad de sus jugadas.

Para recopilar los datos necesarios para estos procesos de análisis impulsados por IA, la NFL ha instalado herramientas en sus campos. En cada estadio de la NFL, hay al menos 20-30 receptores de banda ultra ancha y hay de 2 a 3 etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) dentro de los protectores de hombro de los jugadores y otros equipos de juego, como balones y postes.

Estos transmisores de datos recopilan información que se envía a través de un modelo de red neural gráfica (GNN), lo que permite transmitir datos en tiempo real. Con la ayuda de la IA, los datos extraídos se convierten en conocimientos significativos.

Estos conocimientos se presentan en forma de diversas representaciones gráficas interactivas que se pueden encontrar en la página de inicio del juego de Next Gen Stats. Es posible obtener un desglose de los movimientos de jugadores individuales en cualquier juego en modelos y gráficos en 2D. Por ejemplo, se puede realizar un seguimiento de los movimientos de los jugadores y del balón durante una jugada de pase de 40 yardas en el juego entre los San Francisco 49ers y los New York Giants el 21 de septiembre.

Aunque la herramienta de IA está alojada en la infraestructura de AWS, el producto final es una compilación de una asociación multidisciplinaria entre la NFL, Zebra Technologies y Wilson Sporting Goods. El proyecto Next Gen Stats, que comenzó en 2017, ahora constituye un conducto de datos que contiene información histórica disponible para cada jugada de pase desde 2018.