Chicago/Londres - 8 avril 2021 - Stats Perform, le leader de la Sports Tech en matière de données et d'AI, a annoncé aujourd'hui que deux articles de recherche rédigés par l'équipe AI de la société seront présentés dans le cadre de la piste de recherche de la 2021 MIT Sloan Sports Analytics Conference.
Chaque année, le concours d'articles de recherche de la conférence met en lumière des recherches de pointe qui influencent la manière dont les médias et les équipes professionnelles de divers sports analysent les performances. Les articles - "Prédire le talent de la NBA à partir d'énormes quantités de données de suivi du basket-ball universitaire" et "Rendre le jeu offensif prévisible - utiliser un réseau graphique convolutif pour comprendre la performance défensive en football" - représentent quelques-uns des travaux passionnants que l'équipe d'AI de Stats Performa récemment accomplis.
L'article, intitulé "Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data", utilise la technologie propriétaire de vision ordinateur vision la société, AutoStats, pour générer des données de suivi de basket-ball universitaire qui étaient auparavant incommensurables. En utilisant les nouveaux ensembles de données de suivi, les auteurs illustrent comment les analystes de la NBA peuvent glaner de nouvelles informations et mieux prédire les compétences et les caractéristiques des joueurs au niveau de la NBA. Cet article est l'un des sept finalistes qui se disputeront le prix du meilleur article.
L'article intitulé "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer" (Rendre le jeu offensif prévisible - utiliser un réseau graphique convolutionnel pour comprendre les performances défensives en football) utilise un réseau neuronal graphique sophistiqué pour mesurer la valeur défensive des actions des joueurs, ce qui n'avait pas encore été mesuré avec précision.
"Ces deux articles représentent une partie du travail de pionnier de notre équipe d'AI , et je suis ravi de les voir reconnus par le jury de Sloan", a déclaré le Dr Patrick Lucey, Chief Scientist de Stats Perform. "Ces deux articles représentent des avancées significatives dans l'utilisation de la vision ordinateur et de l'apprentissage automatique pour générer de nouvelles données et connaissances qui peuvent être appliquées à de nombreux sports différents. Cela représente une avancée significative dans la façon dont les équipes peuvent mesurer la performance et prendre des décisions objectives en utilisant nos données et modèles différenciés."
Au cours des cinq dernières années, Stats Perform a atteint quatre fois la finale du MIT Sloan Best Research Paper Track, remportant le prix du meilleur article en 2016 et se classant deuxième en 2017 et 2018.
Les deux documents peuvent être téléchargés sur le site web du MIT Sloan Best Research Paper Track ici et à partir des liens ci-dessous.