Pela quarta vez em cinco anos, Stats Perform teve um trabalho de pesquisa, de autoria da equipe de AI da empresa, selecionado como finalista na faixa de pesquisa da Conferência de Análise Esportiva do MIT Sloan de 2020.
O artigo, intitulado "You Cannot Do That Ben Stokes: Dynamically Predicting Shot Type in Cricket Using a Personalised Deep Neural Network" (Previsão dinâmica do tipo de chute no críquete usando uma rede neural profunda personalizada)apresenta um novo modelo para prever dinamicamente o tipo de chute de um batedor no críquete de um dia internacional, usando dados de eventos Opta bola a bola.
Um dos autores do artigo, o Dr. Will Gürpınar-Morgan, fez uma apresentação no evento que se concentrou nas entregas lançadas por Trent Boult para Ben Stokes durante o memorável último over da final da Copa do Mundo de Críquete de 2019.
Ao aplicar o modelo, a apresentação delineou as probabilidades do tipo de tacada de cada bola e sua localização final, destacando o resultado mais provável. O modelo leva em conta vários fatores, incluindo o estado do jogo, a trajetória de lançamento do lançador e várias métricas personalizadas para o batedor.
A apresentação completa está disponível para assistir abaixo.
Se estiver interessado em ler o artigo completo da pesquisa, que teve como coautores o Dr. Gürpınar-Morgan, o Dr. Daniel Dinsdale, o Dr. Joe Gallagher, o Sr. Aditya Cherukumudi e o Dr. Patrick Lucey, clique no link de download abaixo.
