O esboço de jogadas é uma maneira universal de os técnicos comunicarem o que querem que seus jogadores façam. E se um técnico não tivesse que confiar apenas na intuição, mas pudesse prever como a equipe defensora provavelmente responderia à jogada pretendida? Para a MIT Sloan Sports Conference de 2018, Thomas Seidl, Aditya Cherukumudi, Andrew Hartnett, Peter Carr e Patrick Lucey fizeram exatamente isso.
Em nosso trabalho, consideramos o esboço de jogos a partir de uma perspectiva orientada por dados. Combinamos uma estrutura de análise avançada baseada em aprendizado de imitação profunda com uma interface de usuário inteligente e altamente intuitiva. Os usuários esboçaram peças à mão livre ou modificaram dados de rastreamento existentes. Em seguida, nosso software inferiu a animação equivalente e sintetizou defensores "fantasmas" realistas. Os usuários testaram suas jogadas em diferentes equipes e contextos de jogo e ajustaram os esboços para maximizar os pontos esperados em uma determinada situação.
Preencha o formulário e faça o download do relatório completo.
