シカゴ/ロンドン - 2021年4月8日- データとAIスポーツテック・リーダーであるStats Perform本日、同社のAI チームが執筆した2つの研究論文が2021年MIT Sloan Sports Analytics Conferenceの研究トラックで発表されることを発表した。
毎年、この大会の研究論文コンペティションでは、様々なスポーツのメディアやプロチームのパフォーマンス分析方法に影響を与える最先端の研究が紹介される。今回の論文-"Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data "と "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer"-は、Stats Perform AI チームが最近達成したエキサイティングな研究の一部を表している。
論文「膨大な量の大学バスケットボールのトラッキングデータからNBAの才能を予測する」は、当社独自のコンピュータvision 技術であるAutoStatsを使用して、かつては計り知れなかった大学バスケットボールのトラッキングデータを生成しています。著者らは、この新しい追跡データセットを用いて、NBAアナリストがどのように新たな洞察を得て、NBAレベルでの選手のスキルや特徴をより的確に予測できるかを説明している。この論文は、総合最優秀論文賞を争う7つのファイナリストのうちの1つである。
この論文「Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer」は、洗練されたグラフ・ニューラル・ネットワークを用いて、これまで正確に測定されていなかった選手の行動の守備力を測定するものである。
「Stats Performチーフ・サイエンティストであるパトリック・ルーシー博士は、「これら2つの論文は、我々のAI チームの先駆的な仕事を象徴するものであり、スローン大学の審査委員会によって評価されたことに感激している。Stats Performのチーフ・サイエンティストであるPatrick Lucey博士は、「これらの論文は、コンピューター・vision 機械学習を用いて、様々なスポーツに応用可能な新しいデータと洞察を生み出すという大きな進歩を表しています。これは、チームが我々の差別化されたデータとモデルを用いてパフォーマンスを測定し、客観的な意思決定を行う方法において、大きな前進を意味する。"
過去5年間で、Stats Perform MIT Sloan Best Research Paper Trackのファイナルに4度進出し、2016年に最優秀論文賞、2017年と2018年に準優勝を受賞している。
両論文は、MITスローン・ベスト・リサーチ・ペーパートラックのウェブサイト、および以下のリンクからダウンロードできる。