Stats Perform, líder en tecnología deportiva de datos e AI , ha anunciado hoy que un trabajo de investigación escrito por Robert Seidl, Christian Marko y Patrick Lucey ha sido seleccionado como finalista en la 2022 MIT Sloan Sports Analytics Conference.
Cada año, el Concurso de Artículos de Investigación de la conferencia pone de relieve la investigación de vanguardia que influye en la forma en que los medios de comunicación y los equipos profesionales de diversos deportes analizan el rendimiento. El equipo líder de AI de Stats PerformPerform es una constante en la competición, ya que ha presentado trabajos en el apartado de investigación en seis de los siete años anteriores. El trabajo de este año se centra en la detección de momentos clave en el tenis femenino, utilizando la nueva tecnología desarrollada por el equipo de AI de Stats PerformPerform.
El artículo titulado "Live Counter- Factual Analysis in Women's Tennis Using Automatic Key- Moment Detection" presenta un método de aprendizaje automático que permite hacer "preguntas hipotéticas" para predecir cómo se desarrollarán determinados acontecimientos de un partido antes de que ocurran. Impulsado por la innovación de AI y los datos deportivos más ricos y profundos de la industria, Stats Perform utiliza métricas de apalancamiento, embrague, impulso e incluso patrones de comportamiento previos de los jugadores para predecir cómo actuará/responderá un jugador en situaciones clave.
"Durante los dos últimos años, nuestros esfuerzos en AI se han centrado en predicciones en directo y escalables, utilizando nuestros datos en directo y nuestras capacidades de AI ", dijo el Dr. Patrick Lucey, científico jefe de Stats Perform. Y añadió: "ser capaces de crear contenido de AI en vivo para cada partido de la WTA que se está jugando, y permitir historias diferenciadas utilizando nuestras predicciones y métricas es muy emocionante - y muestra el poder de una fuerte asociación entre la WTA y Stats Perform."
El artículo puede descargarse en el sitio web del MIT Sloan Best Research Paper Track aquí.