Chicago/Londres - 8 de abril de 2021 - Stats Perform, líder em tecnologia esportiva de dados e AI, anunciou hoje que dois trabalhos de pesquisa de autoria da equipe de AI da empresa serão apresentados na trilha de pesquisa da Conferência MIT Sloan Sports Analytics de 2021.
Todos os anos, o Concurso de Trabalhos de Pesquisa da conferência destaca pesquisas de ponta que influenciam a maneira como a mídia e as equipes profissionais de vários esportes analisam o desempenho. Os artigos - "Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data" e "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer" - representam alguns dos trabalhos interessantes que a equipe de AI da Stats Performrealizou recentemente.
O artigo, "Predicting NBA Talent from Enormous Amounts of College Basketball Tracking Data" (Prevendo o talento da NBA a partir de enormes quantidades de dados de rastreamento de basquete universitário), usa a tecnologia de vision computacional proprietária da empresa, AutoStats, para gerar dados de rastreamento de basquete universitário que antes eram imensuráveis. Usando os novos conjuntos de dados de rastreamento, os autores ilustram como os analistas da NBA podem obter novas percepções e prever melhor as habilidades e características dos jogadores no nível da NBA. Esse artigo é um dos 7 finalistas que concorrerão ao prêmio geral de melhor artigo.
O artigo, "Making Offensive Play Predictable - Using a Graph Convolutional Network to Understand Defensive Performance in Soccer" (Tornando o jogo ofensivo previsível - usando uma rede convolucional de gráficos para entender o desempenho defensivo no futebol), usa uma sofisticada rede neural de gráficos para medir o valor defensivo das ações dos jogadores, que ainda não havia sido medido com precisão.
"Esses dois artigos representam alguns dos trabalhos pioneiros de nossa equipe de AI , e estou muito feliz em vê-los reconhecidos pelo painel de jurados da Sloan", disse o cientista-chefe da Stats Perform, Dr. Patrick Lucey. "Esses dois trabalhos representam avanços significativos no uso da vision computacional e do aprendizado de máquina para gerar novos dados e percepções que podem ser aplicados em muitos esportes diferentes. Isso representa um avanço significativo na forma como as equipes podem medir o desempenho e tomar decisões objetivas usando nossos dados e modelos diferenciados."
Nos últimos cinco anos, o Stats Perform chegou à final do MIT Sloan Best Research Paper Track outras quatro vezes, vencendo o prêmio de melhor artigo em 2016 e ficando em segundo lugar em 2017 e 2018.
Ambos os artigos podem ser baixados no site do MIT Sloan Best Research Paper Track aqui e nos links abaixo.