시카고/런던 - 2020년 3월 5일 - 스포츠 AI 및 데이터 분야의 혁신적 리더인Stats Perform 수석 과학자 패트릭 루시 박사가 3월 6일 금요일 보스턴에서 열리는 MIT 슬론 스포츠 및 분석 컨퍼런스(SSAC)에서 경쟁 우위 프레젠테이션을 진행할 예정이라고 발표했습니다.
2006년에 설립된 MIT SSAC는 작년 행사에서 3,500명 이상이 참석하는 등 업계 최고의 쇼케이스 중 하나로 성장했습니다. 매진된 이 컨퍼런스는 3월 6일부터 7일까지 보스턴 컨벤션 및 전시 센터에서 개최됩니다.
루시 박사의 경쟁 우위는 '측정할 수 없는 것의 측정 '이라는 제목으로 진행됩니다:머신러닝과 컴퓨터 Vision 이용한 축구 분석의 해결'이라는 주제로 진행되는 이번 강연에서는 Stats Perform 독점적인 컴퓨터 vision 머신러닝 기술을 사용하여 리그, 품질, 스타일 또는 데이터 범위와 관계없이 '세계 경기'의 모든 측면을 분석하는 방법을 보여줄 예정입니다. 루시 박사는 선수가 다른 팀에서 어떻게 플레이할지 예측하는 선수 영입, 축구에서 포메이션을 정확하게 측정하는 팀 성과, 방송 비디오에서 직접 추적 데이터를 캡처하는 추적 측정 등 Stats Perform새로운 기능이 경기 분석 방식을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 설명할 예정입니다.
루시 박사는 "지난 수년간 거의 모든 스포츠에서 데이터 분석이 혁신적으로 발전했지만, 축구는 정량화하기 어려운 연속 플레이와 리그와 대회마다 다른 플레이 스타일로 인해 항상 가장 큰 난제로 남아있었습니다."라고 말합니다. "지난 수년간 Stats Perform 축구의 모든 측면을 세분화한 연구를 발표해 왔지만, 이제 마침내 그 문제를 해결하고 이해하기 쉬운 형식으로 완전한 경기 분석을 만들 수 있게 되어 자랑스럽게 생각합니다. 프레젠테이션에서는 업계에서 가장 포괄적인 축구 쿼리 및 분석 도구인 Edge를 통해 버튼 클릭 한 번으로 컴퓨터 vision, AI , 머신러닝을 사용하여 끊임없이 변화하는 경기 스타일을 분석하고 선수 교체 및 이적에 따른 경기 내 결과를 예측하는 방법을 시연할 예정입니다."
루시 박사의 패널 외에도 Stats Perform "You Cannot Do That Ben Stokes" 논문에서 얻은 결과를 발표할 예정입니다: 개인화된 심층 신경망을 이용한 크리켓에서의 타구 유형 동적 예측"이라는 논문에서는 볼별 Opta 이벤트 데이터를 사용하여 원데이 인터내셔널 크리켓에서 타자의 타구 유형을 동적으로 예측하는 새로운 모델을 소개합니다. 논문 발표는 3월 7일(토)에 진행되며, 논문 전문은 MIT 슬론 최우수 연구 논문 트랙 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.
지난 5년 동안 Stats Perform MIT 슬론 최우수 연구 논문 트랙 결승에 네 번 진출하여 2016년에는 최우수 논문상을, 2017년과 2018년에는 준우승을 차지했습니다.