Chicago/Londres - 8 de abril de 2021 - Stats Perform, el líder de Sports Tech en datos e AI, ha anunciado hoy que dos artículos de investigación escritos por el equipo de AI de la compañía se presentarán en la pista de investigación de la Conferencia de Analítica Deportiva Sloan del MIT de 2021.
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. Los trabajos - "Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data" y "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer"- representan algunos de los interesantes trabajos que el equipo de AI de Stats PerformPerform ha realizado recientemente.
El artículo, "Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data" (Predicción del talento NBA a partir de enormes cantidades de datos de seguimiento de baloncesto universitario), utiliza la tecnología de vision por ordenador AutoStats, propiedad de la empresa, para generar datos de seguimiento de baloncesto universitario que antes eran inconmensurables. Utilizando los nuevos conjuntos de datos de seguimiento, los autores ilustran cómo los analistas de la NBA pueden obtener nuevas perspectivas y predecir mejor las habilidades y rasgos de los jugadores a nivel de la NBA. Este artículo es uno de los 7 finalistas que competirán por el premio al mejor artículo.
El artículo, "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer", utiliza una sofisticada red neuronal gráfica para medir el valor defensivo de las acciones de los jugadores, que hasta ahora no se había medido con precisión.
"Estos dos artículos representan algunos de los trabajos pioneros de nuestro equipo AI , y estoy encantado de verlos reconocidos por el jurado de Sloan", declaró el Dr. Patrick Lucey, científico jefe de Stats Perform. "Ambos trabajos representan avances significativos en el uso de vision por ordenador y el aprendizaje automático para generar nuevos datos y conocimientos que pueden aplicarse a muchos deportes diferentes. Esto representa un importante paso adelante en la forma en que los equipos pueden medir el rendimiento y tomar decisiones objetivas utilizando nuestros datos y modelos diferenciados."
En los últimos cinco años, Stats Perform ha llegado a la final del MIT Sloan Best Research Paper Track otras cuatro veces, ganando el mejor artículo en 2016 y el subcampeonato en 2017 y 2018.
Ambos trabajos pueden descargarse en el sitio web del MIT Sloan Best Research Paper Track aquí y en los enlaces que figuran a continuación.