NFL na AWS
A NFL usa o poder do AWS Machine Learning para criar uma experiência melhor para torcedores, jogadores e equipes.
Por que a NFL optou pela AWS
Atualmente, a AWS está conduzindo a maior parte da implementação de machine learning (ML) na nuvem. A NFL usa a potência da ML da AWS para criar novas estatísticas e melhorar a saúde e a segurança dos jogadores, promovendo uma experiência melhor para torcedores, jogadores e times em tempo real.
Machine Learning
Criando um atleta digital: uso da IA para reescrever o manual sobre segurança de jogadores da NFL
Painéis de dados
A NFL usa o Amazon QuickSight para organizar e analisar dados em tempo real capturados durante os jogos.
Computação flexível
A NFL usa milhares de instâncias spot do Amazon EC2 para economizar milhões de dólares e milhares de horas ao criar a programação anual da temporada.
IA GENERATIVA PARA ESPORTES
A IA generativa está ajudando a reinventar o setor esportivo, aumentando a eficiência e elevando o engajamento dos fãs. Saiba como a AWS está ajudando ligas, equipes, mídia e entretenimento com essa tecnologia de ponta.
Aplicar machine learning a dados
Ao usar a ampla variedade de recursos de machine learning da AWS na nuvem, a NFL está elevando o nível dos jogos para que torcedores, emissoras, treinadores e equipes possam se beneficiar de insights mais profundos. Os dados de treinamento das estatísticas tradicionais de marcação de pontos passam por centenas de processos em segundos, e os resultados são inseridos no Amazon SageMaker. Esses modelos são usados em tempo real durante os jogos para gerar resultados como formações, rotas e eventos.
NFL Big Data Bowl
Veja como a equipe de estatísticas da próxima geração da NFL contribui para o Big Data Bowl e aproveita a equipe do AWS GenAI Innovation Center para criar novas estatísticas de IA e machine learning a cada temporada.
Entrevista exclusiva com Michael Lopez, cofundador do Big Data Bowl e diretor sênior de dados e análises da NFL.
Infográfico da linha do tempo de probabilidade de pressão
AWS e Next Gen Stats revelam a nova estatística de probabilidade de pressão
Anatomia da pressão
Utilizando os conceitos do Big Data Bowl de 2023, veja como os engenheiros da AWS treinaram uma série de modelos de ML em mais de 90 mil jogadas de passes nos últimos cinco anos para capturar melhor a pressão sofrida pelo zagueiro e como essa pressão aumenta durante um jogo.
Como a AWS está impulsionando a NFL
Big Data Bowl
“Uma competição global de ciência de dados que busca resolver questões não respondidas sobre futebol. Nos últimos 5 anos, mais de 15 Next Gen Stats começaram como inscrições para o Big Data Bowl.”
- Mike Lopez
Diretor sênior Diretor de dados e análises da NFL
Next Gen Stats
“As equipes de ML da AWS trazem soluções e técnicas que nunca vimos antes e, combinadas com a nossa experiência em futebol e na produção de estatísticas, continuamos tendo sucesso sempre que criamos uma nova métrica.”
- Mike Band
Next Gen Stats
Seattle Seahawks
“Os dados só estão aumentando. Portanto, implementar sistemas para lidar com esses dados é fundamental para permanecer na vanguarda da análise de jogadores.”
- Patrick Ward
Diretor de Pesquisa e Análise - Seattle Seahawks
Saúde e segurança do jogador
“Nosso objetivo final é prever e evitar lesões trabalhando com a AWS.”
- Jennifer Langton
Vice-presidente sênior de inovação em saúde e segurança da NFL
Como a AWS está impulsionando a NFL
Big Data Bowl
“Uma competição global de ciência de dados que busca resolver questões não respondidas sobre futebol. Nos últimos 5 anos, mais de 15 Next Gen Stats começaram como inscrições para o Big Data Bowl.”
- Mike Lopez
Diretor sênior Diretor de dados e análises da NFL
Next Gen Stats
“As equipes de ML da AWS trazem soluções e técnicas que nunca vimos antes e, combinadas com a nossa experiência em futebol e na produção de estatísticas, continuamos tendo sucesso sempre que criamos uma nova métrica.”
- Mike Band
Next Gen Stats
Seattle Seahawks
“Os dados só estão aumentando. Portanto, implementar sistemas para lidar com esses dados é fundamental para permanecer na vanguarda da análise de jogadores.”
- Patrick Ward
Diretor de Pesquisa e Análise - Seattle Seahawks
Saúde e segurança do jogador
“Nosso objetivo final é prever e evitar lesões trabalhando com a AWS.”
- Jennifer Langton
Vice-presidente sênior de inovação em saúde e segurança da NFL
Serviços da AWS impulsionam o Next Gen Stats
Veja como a NFL envolve a AWS
A liga criou várias estatísticas de machine learning na AWS, cada uma baseada em diferentes pontos de dados. Eis alguns exemplos. Para ver mais, acesse nextgenstats.nfl.com
Score de passes
Uma ferramenta de IA inédita que combina sete modelos de ML, incluindo um novo modelo para prever o valor de um passe antes que a bola seja lançada, para avaliar a performance de passes do zagueiro.
Guia de decisão para a 4a descida
Usa o Amazon SageMaker para analisar a probabilidade de vitória, que informa como o jogo mudará com base em resultados hipotéticos e a probabilidade de conversão, que prevê se a ofensa converterá uma quarta descida ou uma conversão de 2 pontos.
Probabilidade de conclusão
Esse modelo preditivo usa o Amazon SageMaker para calcular a probabilidade de conclusão de qualquer passe com base na distância do passe, no espaço entre o atacante e o jogador da defesa mais próximo, a posição do atacante no campo, a quantidade de pressão em um zagueiro e muito mais.
Jardas de corrida esperadas
Essa métrica usa o Amazon SageMaker para prever quantas jardas o jogador que tem a bola deverá ganhar em uma determinada jogada com base na localização relativa, na velocidade e na direção dos bloqueadores e defensores.
Jardas de retornos esperados
A mais nova estatística avançada de ML da AWS e da NFL aborda a dinâmica oculta dos retornos de pontapés e chutes.
Classificação de cobertura
A Classificação de Cobertura é um sistema de IA pioneiro que pode identificar oito tipos diferentes de coberturas defensivas de homens e zonas apenas alguns segundos após o término do jogo. Treinado em mais de 60.000 jogadas da NFL nas últimas 4 temporadas, ele usa dados de rastreamento de jogadores para considerar variáveis como alinhamento inicial dos jogadores defensivos, como eles se ajustam aos movimentos dos jogadores ofensivos quando a bola é quebrada, aceleração do jogador, coberturas disfarçadas e até mesmo atribuições de cobertura estourada para determinar qual cobertura foi usada.
Saiba como outras empresas estão transformando seus negócios com os recursos da AWS.