Al ser la liga de fútbol con mayor asistencia a los estadios de todo el mundo, y transmitida en más de 200 países, la Bundesliga de Alemania está entre los líderes del deporte más popular del mundo. Para aumentar la interacción con los aficionados, la Bundesliga aprovecha los flujos de datos en directo y los datos históricos de más de 10 000 partidos para crear y formar modelos de ML en Amazon SageMaker para obtener predicciones y más información en tiempo real. Estos modelos se implementan como información y gráficos para mostrar a los aficionados cuándo existe la posibilidad de marcar un gol, identificar oportunidades de marcar un gol y resaltar cómo los equipos se posicionan y controlan la cancha. Además, la liga trabaja con AWS para brindar a los aficionados contenido personalizado y resultados de búsqueda en función de su ubicación, jugadores favoritos, equipos y partidos. Además, utiliza Amazon Rekognition para analizar el archivo multimedia digital de fútbol más grande del mundo con más de 150 000 horas de video para buscar con facilidad imágenes históricas.

La FÓRMULA 1 es la clase más alta de automovilismo autorizada por la FIA, con los coches más rápidos y avanzados. Durante cada carrera, 120 sensores en cada coche generan 3 GB de datos con más de 1500 puntos de datos creados cada segundo. La F1 utiliza Amazon SageMaker para formar modelos de aprendizaje profundo con 65 años de datos, para ofrecer a los aficionados estadísticas, predicciones e información sobre las decisiones instantáneas tomadas por los equipos y pilotos trasmitidas en tiempo real a través de Amazon Kinesis. Además, la F1 utiliza la dinámica de fluidos computacional (CFD) ejecutada en Amazon HPC, para hacer prototipos rápidamente de nuevos diseños de cuerpo en un entorno virtual y utilizarlos en la temporada 2021.

La NASCAR, la organización más grande de automovilismo de los EE. UU., migró su archivo de video de 18 petabytes que contiene 70 años de imágenes históricas a AWS. Además, puede utilizar Amazon Rekognition para automatizar el etiquetado de fotogramas con metadatos, por ejemplo, piloto, coche, carrera, vuelta, hora y patrocinadores, así como Amazon Transcribe para agregar subtítulos y marca temporal a cada palabra del discurso. Con esto, la NASCAR ahorra miles de horas de etiquetado y búsqueda manual de sus archivos de video, para presentar a los aficionados los momentos más emblemáticos de la historia de NASCAR. NASCAR después utilizará SageMaker para formar modelos de aprendizaje profundo con el fin de mejorar los análisis de metadatos y video. 

Mediante su programa Next Gen Stats (NGS) creado en AWS con tecnología de machine learning, la NFL ofrece estadísticas avanzadas que resaltan la escala, velocidad y complejidad del juego. Los receptores de banda ultraancha hacen un seguimiento de los jugadores y del movimiento del balón por pulgada mediante el uso de etiquetas RFID, lo que captura y almacena más de 3 TB de datos cada partido y aprovecha Amazon EC2, S3 y EMR. Los datos en tiempo real se combinan con datos de resultados tradicionales para calcular cientos de métricas y producir predicciones e información que se ofrece a los aficionados a través de gráficos en línea, en pantalla, en el estadio y en experiencias de segunda pantalla, así como API a equipos, análisis, empresas, emisoras y comentaristas. 

Se fundó en 2006 en el Reino Unido como Pro Football Focus y ahora es propiedad mayoritaria del exprofesional de la NFL, Cris Collinsworth. El equipo de PFF, formado por más de 500 personas, analiza el fútbol americano profesional y universitario mediante el uso de modelos sofisticados de matemáticas y análisis. PFF comenzó a implementar soluciones de machine learning con Amazon S3 y AWS ElastiCache para administrar escala, al haber migrado toda su pila tecnológica y de nube completamente a AWS en julio de 2019. PFF utilizará los servicios de cómputo, almacenamiento, base de datos, sin servidor, análisis y machine learning de AWS para mejorar la eficacia operativa, innovar a un ritmo más rápido e impulsar un mayor significado de los datos estadísticos del juego. AWS permitirá a PFF descubrir métricas nunca antes vistas que cambiarán la forma en que los equipos, los aficionados y los medios experimentan el fútbol americano.

Considerado uno de los equipos más progresistas en tecnología y controlados por datos de la NFL, los Seattle Seahawks van a trasladar la gran mayoría de su infraestructura a AWS, lo que aprovecha los servicios de cómputo, almacenamiento, base de datos, análisis y ML para impulsar análisis profundos de los datos de sus jugadores y competidores, mejorar las eficiencias operativas y agilizar la innovación. Un lago de datos de Amazon S3 combinará los más de 40 años de estadísticas del equipo con datos de la NFL, seguimiento de jugadores, movimiento GPS, datos de salud y bienestar de los jugadores, e información de reconocimiento para obtener una mayor visibilidad y más información que permita a los entrenadores hacer mejores enfrentamientos y ajustes en tiempo real que se traducirán en más drives y touchdowns exitosos.

La Universidad de Illinois, Urbana Champaign (UIUC), colaboró con Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab para ayudar a los entrenadores de fútbol americano de la UIUC a preparar los partidos de manera más eficaz y aumentar las probabilidades de ganar. El equipo combinó la amplia experiencia de la UIUC en fútbol americano y entrenamiento universitario con AWS Machine Learning para crear un modelo de ML con tecnología de vanguardia que predigan el resultado de cualquier partido de fútbol americano. Además, los entrenadores de UIUC ahora tienen hojas de planificación visuales de juego generadas automáticamente que se basan en características claves recomendadas por el modelo de ML. Con esto, los entrenadores ahorran tiempo al preparar un partido y obtienen más información sobre su rendimiento y estrategias.

Second Spectrum es el proveedor oficial de seguimiento óptico y análisis de ligas deportivas como la National Basketball Association (NBA) y la Premier League inglesa. Second Spectrum utiliza AWS para ayudar a las ligas deportivas y a sus socios de medios a ofrecer análisis, visualizaciones y videoclips fáciles de buscar con el fin de mejorar la experiencia de los aficionados y proporcionar a los equipos información competitiva más amplia. Second Spectrum utiliza AWS Elemental para minimizar la latencia de sus servicios de streaming, además de ofrecer a los aficionados una experiencia de visualización de alta calidad. Utiliza también AWS Elemental MediaStore, un servicio de almacenamiento optimizado para elementos multimedia que permite a los productores de televisión y comentaristas de deportes acceder a los momentos claves de los eventos deportivos.

La natación es el deporte olímpico más exitoso de Australia y una de las actividades más populares del país con más de 4,5 millones de participantes al año. La participación en la natación es un elemento fundamental de la cultura emblemática de Australia, pero depende de la financiación del gobierno y la competencia mundial es feroz. Al trabajar con AWS, el equipo ha utilizado los modelos de machine learning para optimizar las formaciones de relevos con el fin de brindar más posibilidades de ganar medallas en competencias claves. AWS se enorgullece de contribuir con el compromiso, apoyo y desarrollo de la siguiente generación de nadadores recreativos y de élite australianos. Mediante esta asociación, AWS espera apoyar a Swimming Australia a aumentar el perfil y nivel de cobertura de medios del deporte, hacer crecer los índices de participación nacional y contribuir a mejorar los resultados de rendimiento del equipo nacional de natación australiano.

Para Sportradar, el proveedor de deportes e inteligencia de los sectores de apuestas y medios que proporciona una cobertura de datos de más de 200 000 eventos al año, los avances de la visión artificial son una oportunidad de aumentar la variedad de los datos de deportes que se ofrece a los clientes y reducir los costos de la recopilación de datos a través de la automatización. Sportradar invierte en la investigación sobre visión artificial a través del desarrollo interno y asociaciones externas para crear capacidades de recopilación de datos de visión artificial con un enfoque inicial en el tenis, fútbol y snooker. Al trabajar con Amazon ML Solutions Lab, Sportradar explora la aplicación de modelos de aprendizaje profundo con tecnología de vanguardia para la detección automatizada de sucesos del partido en fútbol, lo que va más allá de ubicar el jugador y balón hasta comprender la intención de la jugada con respecto a lo que sucede en el juego. Para incorporar esta tecnología a la producción a medida que madure, Sportradar aprovecha los servicios de AWS, entre ellos Amazon SageMaker, EKS, MSK, FSx y el rango amplio de instancias informáticas de GPU y CPU de Amazon para su canalización de procesos de visión artificial. Esta infraestructura permite a los investigadores de Sportradar probar y validar los modelos de visión artificial a escala, y llevar los modelos del laboratorio a la producción con un esfuerzo mínimo, además de ofrecer latencia baja, fiabilidad y escalabilidad necesarias para los casos de uso de apuestas de deportes en directo.

Al usar AWS, el INEOS TEAM UK puede procesar miles de simulaciones de diseño de su barco de la Copa América en una semana en lugar de en más de un mes mediante el uso de un entorno en las instalaciones. El equipo utiliza un entorno de HPC que se ejecuta en instancias de spot de Amazon EC2 para diseñar su barco para la competencia. Para el casco, cuyo diseño necesitaba cientos de núcleos de cómputo para cada simulación, el equipo utilizó instancias C5 de Amazon EC2, además de las instancias con tecnología nitro C5n de Amazon EC2 con las interfaces de red de Elastic Fabric Adapter (EFA). Para garantizar el rendimiento de disco rápido para las miles de simulaciones completadas cada semana, el equipo también utilizó Amazon FSx for Lustre para proporcionar un sistema de archivos rápido, escalable y seguro de alto rendimiento con Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Pulselive es socio digital de algunas de las mayores ligas y eventos de deportes, que van de la Premier League a la Copa Mundial de Críquet. La sucursal de Sony ayuda a crear experiencias de aficionados que aumentan la interacción a través de nuevas e impactantes formas. Pulselive utiliza Amazon Personalize para que sus clientes puedan crear recomendaciones muy personalizadas de su contenido multimedia de deportes en línea. Al trabajar con el equipo de Amazon Prototyping, Pulselive creó un nuevo motor de recomendaciones, lo que aumentó el consumo de video en un 20 %. Mediante el uso de AWS, Pulselive pudo llevar a cabo rápidamente pruebas A/B, crear una prueba de concepto sencilla con interrupción mínima y experimentar, lo que mantiene baja la barrera de entrada, tanto técnica como financieramente.

Al sacar partido del vasto rango de servicios de AWS, la NHL podrá automatizar el procesamiento de video y entrega de contenido en la nube, y aprovechar su sistema Puck and Player Tracking (PPT) que se ejecuta en la infraestructura de la nube de AWS para capturar mejor los detalles de la jugada de los juegos para sus aficionados, equipos y socios de los medios. La NHL trabajará con Amazon Machine Learning Solutions Lab para aplicar la amplia cartera de servicios de AWS de machine learning en videos de juego y datos oficiales de la NHL con el fin de desarrollar y compartir análisis y métricas avanzadas de juego que permiten a los aficionados adentrarse más en el partido. La NHL tiene pensado utilizar los servicios multimedia AWS Elemental para desarrollar y administrar un sistema de entrega de contenido de video en HD y 4K basado en la nube que proporcionará una vista completa del juego a los árbitros, entrenadores, jugadores y aficionados de la NHL. Powered by AWS, el sistema codificará, procesará, almacenará y transmitirá imágenes del juego desde una serie de nuevos ángulos de cámara para proporcionar fuentes de video continuas que capturan las jugadas y sucesos fuera del campo visual de las cámaras de transmisión tradicionales. Al aprovechar los servicios de análisis de AWS, entre ellos Amazon Kinesis y los servicios de machine learning como Amazon SageMaker, la NHL podrá auditar sus fuentes para sus socios de transmisiones en tiempo real.

AWS es el proveedor en la nube, proveedor de inteligencia artificial en la nube, proveedor de aprendizaje profundo en la nube y proveedor de Machine Learning en la nube oficial del PGA TOUR. Juntos, AWS y el TOUR se asociaron para transformar la forma en que se crea, distribuye y experimenta el golf, lo que acerca a los aficionados a la acción en el campo, además de ayudar al TOUR a optimizar sus operaciones multimedia. El TOUR utilizará los servicios de machine learning, almacenamiento, cómputo, análisis, base de datos y medios de AWS para procesar y distribuir rápidamente material de video de cada torneo de golf. También, aprovechará AWS para transformar rápidamente el contenido en nuevas y emocionantes experiencias digitales que proporcionen a los aficionados una experiencia más completa y personalizada en toda la competencia del TOUR. El TOUR migrará casi 100 años de contenido multimedia a AWS, incluidos videos, audio e imágenes que datan del Abierto de Los Ángeles de 1928. Además, transmitirá imágenes en vivo de torneos futuros al lago de datos creado en Amazon S3. El TOUR utilizará después Amazon Rekognition para automatizar el etiquetado de contenido con metadatos específicos, como los nombres de los jugadores y logotipos de los patrocinadores. El TOUR también utilizará los servicios multimedia de AWS para agilizar la entrega de contenido de video para la cobertura de eventos televisados y el streaming over-the-top (OTT) para los espectadores en línea.

El grupo de tecnología olímpica de Intel se propuso desarrollar una solución de machine learning para crear un modelo digital en tiempo real del rendimiento de los atletas, para ofrecer una solución portátil y basada en la nube para el entrenamiento de atletas de élite. Intel se asoció con Amazon Machine Learning Solutions Lab (MLSL) para aprovechar la experiencia en visión artificial de MLSL para mejorar las capacidades existentes de seguimiento de esqueleto en 3D. MLSL desarrolló una canalización de estimación de postura de varias personas en 3D en Amazon SageMaker que permite hacer el seguimiento de esqueleto en 3D con una única cámara. “El equipo de MLSL hizo un trabajo impresionante al atender nuestros requisitos y proponer una solución que satisficiera las necesidades de nuestros clientes”, dice Jonathan Lee, director de rendimiento deportivo del grupo de tecnología olímpica. “El equipo superó nuestras expectativas al desarrollar una canalización de estimación de postura en 3D mediante el uso de videos en 2D capturados con teléfonos móviles en tan solo dos semanas. Al estandarizar nuestra carga de trabajo de ML en Amazon SageMaker, logramos una notable precisión media del 97 % de nuestros modelos”. 

Pac-12 Conference se dedica a desarrollar la siguiente generación de líderes al apoyar la excelencia académica, atlética y la atención proporcionada a sus estudiantes atletas. Pac-12 Networks, la empresa multimedia propiedad de Conference y sus doce universidades miembros, trasladaron su infraestructura de video y multimedia a AWS mediante el uso de servicios multimedia de AWS, almacenamiento en la nube de AWS y AWS Direct Connect para todo desde la codificación hasta la inserción de anuncios y desde la transmisión hasta la entrega. Los ingenieros de Pac-12 preparan nuevos servicios de manera rápida y rentable con AWS Lambda y Amazon EC2, lo que permite que la funcionalidad vaya de la producción basada en la nube al análisis de datos, como apoyo al objetivo final de crear experiencias impresionantes para los aficionados de Pac-12 y de deportes universitarios de todas partes.

Kayo Sports es un servicio de streaming y agregador de contenido de varios deportes para aficionados australianos a los deportes que ejecuta la mayor parte de su infraestructura de TI en AWS, para ofrecer experiencias del cliente personalizadas a escala a más de un millón de suscriptores (a partir de mayo de 2021). Kayo utiliza los productos y servicios de AWS, entre ellos análisis, machine learning, servicios multimedia y entrega de contenido y red para analizar cientos de miles de puntos de datos con el fin de proporcionar estadísticas interactivas e información más amplia para mejorar la experiencia de visualización. Esto incluye SplitView, que permite a los usuarios ver hasta cuatro deportes en una pantalla, y Kayo Key Moments, que permite a los usuarios pasar a las mejores partes de sus juegos favoritos. Al utilizar servicios, entre ellos, Amazon Redshift, Amazon Glue y Amazon Athena, Kayo analiza información para crear una vista unificada del cliente y ajustar la biblioteca de contenido, para entregar un menú personalizado de eventos deportivos basados en las preferencias de los espectadores. 

Stats Perform es el líder del mercado en tecnología de deportes que proporciona los datos de deportes más confiables y los avances más recientes de la aplicación de IA y machine learning, para entregar mejores predicciones para equipos, apuestas deportivas y una experiencia de transmisión, de multimedia y de aficionados más atractiva. La empresa recopila los datos más detallados de deportes para crear nuevas experiencias en los deportes. Al aprovechar la base de datos de deportes más rica, Stats Perform mejora la competencia y el entretenimiento de deportes a través de machine learning y visión artificial para crear predicciones y análisis avanzados, ya sea para medios digitales y de difusión con narraciones diferenciadas, empresas tecnológicas con datos confiables y rápidos para ofrecer tecnología a sus innovaciones, apuestas deportivas y servicios de integridad durante el juego, o bien para equipos con el primer software de análisis de IA de su clase. Con Amazon y AWS, eso ha supuesto utilizar por primera vez la probabilidad de ganar en directo en la transmisión de la cobertura de la Premier League de Prime, la implementación detallada de los datos de deportes de Alexa en la tecnología de voz en las ligas de todo el mundo, lo que fomenta el uso de datos de rugby con AWS en el Torneo de las Seis Naciones, etc. Para obtener más información, consulte StatsPerform.com. 

Ferrari utilizará la infraestructura global y comprobada de AWS, incluida la región de AWS EU (Milán) y el vasto rango de servicios para la optimización del diseño y pruebas de sus coches, lo que brinda a los clientes las experiencias de manejo más emocionantes posibles. Además, como su nuevo socio, Scuderia Ferrari aprovechará AWS para lanzar una plataforma digital de interacción para aficionados a través de su aplicación móvil, para interactuar con miles de millones de aficionados de todo el mundo con contenido exclusivo y personalizado. Ferrari aprovechará Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), con acceso a tipos de instancias especializadas para usar la informática de alto rendimiento (HPC) eficiente. También, Ferrari utilizará instancias basadas en Graviton2 de AWS que continuamente muestran un rendimiento siete veces mejor en comparación con las instancias basadas en x86 de la generación anterior. Ferrari creará un lago de datos con Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y utilizará AWS Lake Formation para recopilar, catalogar y borrar cientos de petabytes de datos de manera rápida y segura. Además, aprovechará AWS para facilitar a los clientes la creación, la compra y el mantenimiento de sus coches. Al utilizar Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) y Amazon DynamoDB (base de datos de clave-valor completamente administrada de AWS), Ferrari podrá crear, implementar y escalar de forma rápida las experiencias digitales mejoradas como el Configurador de coches de Ferrari.

Maple Leaf Sports & Entertainment (MLSE) aprovechará la completa cartera de capacidades en la nube y de IA de AWS para transformar la forma en que algunas de las franquicias deportivas más conocidas de Canadá, como los Toronto Maple Leafs, los Toronto Raptors, el Toronto Football Club (FC) y los Toronto Argonauts, administran sus negocios y ofrecen una mayor participación de los aficionados. MLSE usará Amazon Rekognition y Amazon Kinesis con el fin de ayudar a que los equipos puedan tomar decisiones clave durante los partidos. Esto será posible gracias a la captura y análisis de secuencias de video en tiempo real proveniente de cámaras en las instalaciones de entrenamiento de los equipos y las sedes de los juegos. MLSE también emparejará aplicaciones de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) con Amazon Kinesis para potenciar su experiencia digital denominada “Juego dentro del juego”. Con esto, los aficionados podrán seguir a sus jugadores favoritos, acceder en tiempo real a información mejorada sobre el juego, participar en juegos gratuitos y en apuestas deportivas bajo demanda. Las tecnologías de AWS también impulsarán “Game Time”, una experiencia interactiva de segunda pantalla en la que los aficionados pueden compartir y conversar con otros aficionados, excompañeros y mascotas del equipo.