Decidere la prossima giocata in tempo reale o studiare i punti deboli dell’avversario attraverso dati provenienti da sensori posti sul corpo dell’atleta o, ancora, rivelare sfumature e dettagli di gioco mai colti prima in grado di suscitare l’entusiasmo di fan, media e squadre.
È questo il presente dello sport che sfrutta la flessibilità, potenza di calcolo e analisi del Cloud per reinventarsi e diventare sempre più competitivo, spettacolare e godibile per un numero sempre maggiore di appassionati.
Grazie ad Amazon Web Services è possibile scoprire il dietro le quinte di una rivoluzione già in atto, un nuovo approccio alla competizione in cui potenza di calcolo, di analisi e di elaborazione dati superiore possono fare la differenza, sul campo, tra una vittoria e una sconfitta e, fuori dal terreno di gioco, tra un evento che coinvolge ed incolla allo schermo milioni di fan e un match ripetitivo e noioso.
I big data nella Major League Baseball
Partiamo dalle World Series del 2014, terzo inning di gara 7 tra San Francisco Giants e i Kansas City Royals. Si tratta della partita decisiva per l’assegnazione del titolo. Il punteggio è sul 2-2. Eric Hosmer dei Royals colpisce perfettamente la palla indirizzandola verso l’esterno centro, inizia a correre e si tuffa sulla base ma viene eliminato da una giocata fantastica di Joe Panik, seconda base dei Giants. Un possibile parziale dei Royals viene così bloccato sul nascere, e i Giants vincono la gara, e quindi le World Series, di un solo punto. La giocata di Panik è stata molto discussa sui social network, nei programmi televisivi e nei bar di tutto il paese. Sono poi emersi dettagli molto importanti sulla giocata, grazie a un sistema in esecuzione nel cloud: una innovativa soluzione per i Big Data chiamata Player Tracking System, creata da MLB Advanced Media (MLBAM) con Amazon Web Services. Fu l’inizio di una nuova era nel baseball, il momento in cui, per la prima volta, si andava oltre le statistiche standard, analizzando i dati in tempo reale, per cogliere le sfumature più difficili e sofisticate di un’azione sportiva. Ebbene Player Tracking System fu in grado di dimostrare che Hosmer avrebbe potuto raggiungere la prima base se avesse corso invece di cercare la scivolata, salvandosi per 30 centimetri. Un dato che entrò negli annali del baseball.
Arti marziali a base di IoT e AI
Pensiamo a sensori posti sui guantoni di un atleta o a sofisticate telecamere in grado di interpretare le espressioni del volto durante le varie fasi di un match. Quante migliaia di dati sono in grado di raccogliere durante un incontro, e quante storie sono racchiuse in quei dati? La forza e la precisione di un pugno, lo stile di combattimento, le emozioni degli atleti. E non solo: il comportamento di arbitri, allenatori e famiglie o le reazioni del pubblico presente nell’arena o che assiste da casa. Il tutto viene analizzato nel Live World Graph, il cuore del prodotto realizzato per UFC, l’organizzazione di arti marziali miste (MMA), da AGT International & Heed e basato sull’infrastruttura e servizi AWS. Nel Live World Graph si raccolgono tutti i dati provenienti dall’IoT, in tempo reale e storici, per poi essere analizzati da un’intelligenza artificiale che ne seleziona i più interessanti, rilevanti e divertenti per raccontare le tante storie e gli esiti possibili di in un match.
Machine-Learning e data analytics nella NFL
Oltre alla Major League Baseball e la UFC, la NFL (National Football League, la più importante lega del football americano) porta il machine-learning sul campo da gioco. Tramite l’utilizzo di etichette elettroniche RFID (identificazione a radiofrequenza) nelle attrezzature dei giocatori e nel pallone, Next Gen Stats – questo è il nome della piattaforma realizzata dalla NFL – è in grado di acquisire un’incredibile varietà di dati, come posizione, velocità e accelerazione, che vengono analizzati in tempo reale su AWS e utilizzati per illustrare le azioni di gioco ai fan, ma anche nelle riunioni post gara delle squadre. Il sistema crea infatti una varietà di statistiche uniche e approfondite per ogni azione di gioco, come ad esempio la capacità di un ricevitore di smarcarsi o l’efficacia di una linea difensiva nel proteggere il quarterback. Anche in questo caso, si tratta di un approccio nuovo, che fonde tecnologia, analisi qualitativa ed entertainment per migliorare le prestazioni di team e dei giocatori, così come soddisfare le esigenze dell’attuale e futura generazione di fan, che ha grandi aspettative sull’esperienza sportiva e come può essere migliorata con informazioni e statistiche.
L’intelligenza artificiale e computer vision per migliorare le tattiche di gioco
Applicazione basata su AWS, Hudl offre una piattaforma di video e analytics pensata per migliorare il gioco di squadra attraverso l’analisi delle immagini di allenamenti e match. Grazie al cloud AWS, tramite la app è possibile caricare il video di un player che può essere analizzato in base alle regole e tenendo conto delle migliori pratiche di uno sport specifico. Il video può essere utilizzato per mettere in evidenza le migliori azioni, gli errori e i comportamenti da migliorare, insieme ai commenti di coaching. Possono essere estratte anche le statistiche sui singoli giocatori. Inoltre, i coach hanno anche la possibilità di caricare video di squadre avversarie per effettuare le analisi. La app permette di filmare un’azione di gioco e poi analizzarla frame by frame grazie alla computer vision (AI per la comprensione delle immagini) Con Hudl si può eseguire il trimming del video, lo si può archiviare sul proprio dispositivo e lo si può condividere con l’allievo o con i più importanti social media. Tutto questo, naturalmente, direttamente sul campo mentre ci si allena. L’applicazione è utile soprattutto in sport di squadra, come il calcio, il football o il basket. L’azienda utilizza AWS per acquisire e codificare più di 39 ore di video in alta definizione al minuto, a disposizione di 4,5 milioni di allenatori e atleti di 130.000 team a livello mondiale.
“AWS cloud sta trasformando lo sport”, ha commentato Danilo Poccia, EMEA Evangelist, AWS. “Un numero sempre maggiore di leghe sta adottando cloud, IoT, Big data e Intelligenza artificiale. Per molti sport si tratta di un’occasione fondamentale per mettere a disposizione nuovi dati su cui basare le analisi in diretta per migliorare il coinvolgimento degli spettatori, mentre i team e gli atleti impiegano queste informazioni come strumento per analizzare e migliorare le performance. Lo spettacolo sta diventando sempre più competitivo e coinvolgente”.
