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POR QUÉ LA NFL ELIGE A AWS

“Uno de los componentes clave de nuestro éxito es contar con grandes socios, y AWS es un ejemplo de ello. Nos gusta asociarnos con personas inteligentes que tienen grandes habilidades, justo lo que nos brinda nuestra asociación con AWS”. 

- Roger Goodell, comisario de la NFL

“Uno de los componentes clave de nuestro éxito es contar con grandes socios, y AWS es un ejemplo de ello. Nos gusta asociarnos con personas inteligentes que tienen grandes habilidades, justo lo que nos brinda nuestra asociación con AWS”. 

- Roger Goodell, comisario de la NFL

La gran mayoría de cosas que se han hecho en la nube con aprendizaje automático (ML) a día de hoy lo ha hecho AWS, y por ello es la mejor opción para la NFL a la hora de sacar partido de sus datos mediante sofisticados análisis y ML. La NFL utiliza la potencia del ML de AWS para crear nuevas estadísticas y mejorar la salud y seguridad de los jugadores, de modo que crea una nueva experiencia para seguidores, jugadores y equipos, y todo en tiempo real.

Machine Learning

La NFL utiliza servicios de análisis de datos y aprendizaje automático para potenciar la precisión, velocidad e información de su plataforma Next Gen Stats.

Quick Access

Con la herramienta de inteligencia empresarial Amazon QuickSight, la NFL puede obtener más información, al mismo tiempo que se abre una ventana para que los aficionados, locutores y editoriales interactúen con los datos.

Velocidad

El uso de Amazon SageMaker para construir, entrenar y ejecutar modelos predictivos ayudó a reducir el tiempo de obtención de resultados de 12 horas a 30 minutos.

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CONEXIÓN CON LOS AFICIONADOS

La NFL ha creado un buen número de estadísticas nuevas en AWS, cada una de las cuales se basa en diferentes puntos de datos. Aquí mostramos unos cuantos ejemplos. Para obtener más información, visite nextgenstats.nfl.com

Yardas en carrera esperadas

La NFL se asoció con AWS en su segundo concurso de análisis deportivo anual, la Big Data Bowl de 2020, para desarrollar esta nueva estadística. Yardas en carrera esperadas se ha diseñado para demostrar cuántas yardas se espera que recorra en carrera el jugador en posesión del balón para ganar en un contraataque según la ubicación relativa, la velocidad y dirección de los bloqueadores y los defensores.

Yardas esperadas tras atrapar el balón

Este nuevo modelo predictivo utiliza Amazon SageMaker para calcular las yardas que se prevé que recorra el jugador tras atrapar el balón, en base a numerosos factores que utilizan rastreo de datos, como lo abierto que esté el receptor, lo rápido que se estén desplazando y cuantos bloqueadores o defensores haya en el espacio.

Clasificación de ruta

Esta estadística de nueva generación ayuda a los seguidores a contextualizar el juego de pases de nuevas formas, al indicar qué tipo de ruta ejecuta el jugador, y asigna una puntuación agregada al juego de los equipos, de modo que los seguidores pueden estudiar las tendencias de todos los equipos de la liga para comprender mejor la estrategia ofensiva.

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ASÍ ES COMO FUNCIONA

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Captura de datos

Los datos se capturan mediante la colocación de etiquetas RFID en las hombreras de los jugadores y en el balón. Recibidores de banda ultraancha siguen el movimiento de los jugadores y el balón con precisión. Los datos recopilados utilizan Amazon EC2, S3 y EMR en el proceso de captura y almacenamiento.

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Análisis

A continuación, estos datos en tiempo real se combinan con datos de cada jugada y resúmenes tradicionales para calcular cientos de métricas que nunca antes se habían capturado. Estas métricas se ejecutan mediante modelos de aprendizaje automático creados en Amazon SageMaker para calcular predicciones, estadísticas y más.

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Distribución de resultados

Por último, la NFL recurre a AWS Lambda, Amazon ElastiCache, Quicksight, RDS, Route S3, API Gateway y DynamoDB para distribuir la información, las predicciones y las estadísticas en herramientas de formación, búsqueda y análisis de retransmisiones.

El seguimiento de jugadores de la NFL, también conocido como Next Gen Stats, se basa en la captura de datos de ubicación en tiempo real, velocidad y aceleración de cada jugador, en cada partido y en cada centímetro del terreno de juego. Sensores dispuestos por todo el estadio realizan un seguimiento de las etiquetas que están colocadas en las hombreras de los jugadores y registran sus movimientos con precisión. Los datos se capturan a través de etiquetas RFID situadas en la equipación de los jugadores y en el propio balón. Estos datos en tiempo real se transmiten a receptores instalados en los estadios de la NFL, y le brindan datos de todos los jugadores y todos los partidos.

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APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING
A LOS DATOS

Al sacar partido de la gran variedad de capacidades de aprendizaje automático basadas en la nube de AWS, la NFL lleva sus estadísticas de la jornada al siguiente nivel, de modo que seguidores, locutores, entrenadores y equipos puedan beneficiarse de una mayor cantidad de información.

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El entrenamiento de los datos obtenidos mediante estadísticas de resúmenes tradicionales, además de los datos que se recopilan en el estadio, ejecutará cientos de procesos en cuestión de segundos con los resultados introducidos en Amazon SageMaker. A partir de ahí, los modelos de aprendizaje automático que ha creado el equipo de NGS incorporan los datos, que entrenan y ajustan los modelos continuamente. A continuación, los modelos de aprendizaje automático se utilizan o infieren en tiempo real durante los juegos para generar resultados como formaciones, rutas y eventos.

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“Elegimos AWS por su combinación de oferta avanzada en la nube, potentes capacidades de aprendizaje automático y experiencia con el trabajo en la escala que necesitábamos. Gracias al respaldo que AWS brinda a Next Gen Stats, podremos comenzar la temporada con contenidos aún más impactantes y valiosos y brindar un nivel de comprensión de este deporte nunca antes posible”.

- Matt Swensson, vicepresidente de productos y tecnologías emergentes de la NFL

“Elegimos AWS por su combinación de oferta avanzada en la nube, potentes capacidades de aprendizaje automático y experiencia trabajando en la escala que necesitábamos. Gracias al respaldo que AWS brinda a Next Gen Stats, podremos comenzar la temporada con contenidos aún más impactantes y valiosos y brindar un nivel de comprensión de este deporte nunca antes posible”.

- Matt Swensson, vicepresidente de productos y tecnologías emergentes de la NFL

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UN LARGO RECORRIDO EN MACHINE LEARNING
JUNTO A LA NFL

¿Quiere echarle un vistazo al libro de tácticas? Obtenga más información sobre la transición al aprendizaje automático de la NFL, con una introducción de Michelle R. McKenna, directora de información de la NFL, y descubra de la mano de Matt Swensson cómo trabajó el equipo de Next Gen Stats junto al laboratorio de soluciones de Machine Learning de AWS para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en Amazon SageMaker.

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Descubra cómo otras empresas están transformando sus negocios con la potencia de AWS.