Quase todas as ideias ou produtos da Conferência de Análise Esportiva do MIT Sloan de 2019 podem ser atribuídos a uma conversa "e se..." entre colegas de trabalho.
A STATS, que está envolvida no rastreamento de jogadores na NBA desde 2009 e no futebol profissional desde 1999, encontrou uma resposta para a pergunta: "E se pudéssemos rastrear os jogadores por meio de uma transmissão de vídeo, em vez de câmeras internas?"
Por meio da AutoStats, a primeira tecnologia patenteada AI para capturar dados de rastreamento de esportes por meio de transmissão de vídeo, a STATS liberou o potencial de capturar dados de rastreamento de qualquer jogo, passado ou presente.
O argumento "É impossível comparar jogadores de gerações diferentes" pode agora estar obsoleto, como Jason Concepcion, do The Ringer, descobriu e destacou em seu programa NBA Desktop.
O Dr. Patrick Lucey, vice-presidente de inteligência artificialAI) da STATS, foi membro do painel "Unlocking Potential: The Next Generation of Tracking Data", no qual ele falou sobre o poder e as implicações da AutoStats para o futuro dos dados de rastreamento.
"Na STATS, coletamos dados de rastreamento desde 1999. Os dados de rastreamento não são uma coisa nova. Eles têm 20 anos. Mas os dados de rastreamento são limitados porque é preciso ter vision computacional em cada local. Isso realmente limita a escala", disse Lucey em seu discurso de abertura. "Se você tiver vídeo, podemos obter dados de rastreamento. E podemos coletar dados de rastreamento realmente detalhados.
"Usando essa tecnologia, podemos realmente digitalizá-la, consultá-la e fazer análises."
Sujoy Ganguly, chefe de vision computacional da STATS, apresentou "Going Beyond Tracking Data: Using Body-Pose for Next Generation Analytics", para destacar o AutoStats e discutir como o uso do OpenPose - um produto fabricado sob licença da Carnegie Mellon University - para rastrear jogadores diretamente de transmissões de vídeo expandirá a disponibilidade de dados de rastreamento, além de aprofundar a qualidade dos dados, fornecendo uma estimativa da pose humana.
"[Os dados de rastreamento] são valiosos demais para não serem usados", disse Chris Capuano, ex-arremessador da MLB, bolsista da Sloan School do MIT e membro do painel Unlocking Potential: The Next Generation of Tracking Data (Liberando o potencial: a próxima geração de dados de rastreamento) declarou em um momento da discussão.
O painel continuou discutindo vários tópicos relacionados ao rastreamento de jogadores, incluindo os últimos desenvolvimentos, a propriedade dos dados, a ética e o possível impacto na experiência do torcedor. Para ver o painel de discussão completo, clique aqui.
Em 25 de fevereiro, a STATS e o Orlando Magic anunciaram um acordo exclusivo que permite que o Magic use os dados da AutoStats para ajudar a analisar jogadores universitários em um esforço para melhorar a avaliação e as decisões para o draft da NBA.
Saiba mais sobre a AutoStats em https://www.stats.com/auto-stats/
