Stats Perform, líder revolucionario en inteligencia artificial y datos deportivos, anunció que un trabajo de investigación escrito por el equipo de inteligencia artificial de la compañía ha sido seleccionado como finalista en el track de investigación de la MIT Sloan Sports Analytics Conference 2020.
Cada año, la conferencia de Research Paper Competition destaca a los finalistas que muestran investigaciones de vanguardia que influyen en la forma en que los medios de comunicación y los equipos profesionales, en diversos deportes, analizan el rendimiento. En coautoría del Dr. Will Gürpınar-Morgan, el Dr. Daniel Dinsdale, el Dr. Joe Gallagher, el Sr. Aditya Cherukumudi y el Dr. Patrick Lucey, el documento de Stats Perform: “No puedes hacer eso Ben Stokes: Predicción dinámica del tipo de disparo en Cricket usando una red neuronal profunda personalizada ”: presenta un nuevo modelo para predecir dinámicamente el tipo de disparo de un bateador en un día de cricket internacional utilizando datos de Opta event data.
Al adoptar un enfoque de aprendizaje profundo personalizado, el modelo de cricket tiene en cuenta varios factores contextuales, incluido el estado del partido, la trayectoria de entrega de un jugador de bolos y varias métricas personalizadas para un bateador basadas en un archivo de partidos internacionales de ocho años. Estos incluyen medidas de la habilidad, la agresión de un bateador y sus zonas de ataque preferidas cuando se enfrentan a diferentes tipos de bolos. Teniendo en cuenta todos estos factores, el modelo asigna probabilidades para el tipo de disparo y su ubicación final, destacando el resultado más probable. Estas ideas pueden mejorar la narración de historias durante las transmisiones en vivo e informar la estrategia y las tácticas empleadas por el capitán de campo cuando un bateador específico está en huelga.
“Uno de los mayores desafíos que enfrenta el cricket es lograr el enfrentamiento correcto entre un jugador de bolos y un bateador. En última instancia, puede ser la diferencia entre ganar y perder”, dijo el científico jefe de Stats Perform, Dr. Patrick Lucey.“Este trabajo de nuestro equipo de IA es significativo porque se puede aplicar a muchos elementos diferentes del deporte. Además de ser valioso para informar estrategias y tácticas previas al juego, puede generar argumentos clave para los organismos de radiodifusión: resaltar dónde es probable que un jugador golpee su próximo tiro cuando tiene en cuenta la situación del juego. Esto puede facilitar una narración más profunda y poderosa “.
En los últimos cuatro años, Stats Perform ha llegado a la final del MIT Sloan Best Research Paper Track otras tres veces, ganando el mejor papel en 2016 y subcampeón en 2017 y 2018.
“Es fantástico ver una vez más el trabajo pionero de nuestro equipo de IA reconocido por el jurado en Sloan y estoy ansioso por ver este trabajo presentado en la conferencia a finales de esta semana”, dijo Lucey.
El documento completo se puede descargar en el sitio web del MIT Sloan Best Research Paper Track aquí .
LMG+ 03/03/2020