NHL trekker opp faceoff-sannsynligheter for sendinger

NHL trekker opp faceoff-sannsynligheter for sendinger 1. mars 2022 - poolsuppliers

1. mars 2022

  • NHL trekker opp faceoff-sannsynligheter for sendinger 1. mars 2022 - poolsuppliers

    Greg Wyshynski ESPN

    Lukk

      Greg Wyshynski er ESPNs senior NHL-skribent.

NHL tar i bruk vinnersannsynligheter i spillet for sendinger, et betydelig sprang for ligaen innen dataanalyse og teknologi.

“Face-off Probability” utnytter data samlet inn av NHL Edge, ligaens puck- og spillersporingsteknologi, for å lage en grafikk som viser sjansene for at en spiller vinner en faceoff eller at et lag kommer i besittelse av pucken.

Det er en av de første maskinlæringsstatistikkene ligaen har utviklet i samarbeid med Amazon Web Services, hvis kunstige intelligens kan skape sannsynligheter i spillet i sekundvis hastighet.

“Det er første gang at NHL og AWS har kommet sammen for å bygge noe som vil gå foran en begivenhet og gi en sannsynlighet for om den hendelsen vil skje eller ikke,” sa Dave Lehanski, NHLs konserndirektør for forretningsutvikling og innovasjon, til ESPN på mandag. “Vanligvis tar vi data fra en hendelse og analyserer dem raskt for å presentere en type innsikt. Selv om vi gjør det i sanntid, har vi ennå ikke gjort det i forkant av en hendelse.”

Priya Ponnapalli, seniorleder ved Amazon Machine Learning Solutions Lab, sa at Face-off Probability bruker mer enn 70 forskjellige datapunkter, fra historisk statistikk og statistikk i spillet, så vel som kontekstuelle data. Ponnapalli sa at kunstig intelligens krever 10 år med faceoff-resultater – mer enn 200 000 uavgjorte kamper for alle spillerne i ligaen i dag – og bruker data som inkluderer en spillers suksessrate basert på faceoff-plassering, hjemmekamper vs bortekamper og historie mot spesifikke motstandere. Det tar også hensyn til personopplysninger som behendighet, høyde og vekt.

See also  ब्रीफ-माइक्रोसॉफ्ट ने रूस में नई बिक्री को निलंबित किया | प्रौद्योगिकी

NHL legger deretter til faceoff-statistikk i spillet for å avrunde dataene. Både i den historiske statistikken og statistikken i spillet er det ekstra kontekst som spillsituasjoner, poengsum og tidspunkt for konfrontasjonene.

Den kunstige intelligensen bruker NHL-spillersporingssystemet for å finne ut hvem som kan ta ansiktet fra begge lag og kjører deretter umiddelbart disse dataene for å produsere en sannsynlighet, som deles med kringkastere og fans.

Ponnapalli sa at det var utfordringer med å lage denne teknologien for hockey sammenlignet med andre idretter som AWS har jobbet med.

“Faceoff-prediksjonsmodellen må være fleksibel for å generere spådommer når spillsituasjonen endres,” sa hun. “For eksempel, hvis en spiller blir vinket ut av faceoff på grunn av brudd, må spådommene oppdateres til nye matchup basert på sanntids streaming sensordata. Spådommene skjer også ved sekundære latenser og utløses når som helst. Alt dette kompleksitet måtte bygges inn, og den resulterende løsningen måtte ha fleksibilitet.”

NHL mener sporingsteknologien deres gir en måte å videreutdanne fans om spillet og gi kringkastere flere muligheter for historiefortelling. Lehanski sa at med 50 til 70 faceoffs per kamp, ​​og opptil 20 sekunder mellom et stopp i spillet og faceoff, burde det være nok av disse historiefortellingsmulighetene.

“Hvis det er en viktig kritisk faceoff, ønsker vi å være i stand til å vise en sannsynlighet for hvem som kan vinne og hvordan den sannsynligheten kan endre seg hvis noen andre tar faceoffs. Det ville være utrolig overbevisende og virkelig verdifullt for seeren.” han sa.

Med denne maskinlæringsstatistikken nå på plass, sa Lehanski at den underliggende teknologien kunne brukes på andre aspekter av hockey for å skape sannsynligheter og spådommer for sendinger.

See also  क्रिसमस ट्री की दुकानें नई प्रौद्योगिकी अवसंरचना का निर्माण और एकीकरण करती हैं

“Ta de historiske dataene, kombiner dem med ekte, live, in-game data, bearbeid dem for å utvikle en analyse eller en sannsynlighet, og vis dem deretter på skjermen som en grafikk på mindre enn et sekund,” sa han. “Det åpner definitivt døren for en ubegrenset mulighet for oss til å utvide måten vi ser på alle hendelsene som skjer i sammenheng med en hockeykamp.”

Disse sannsynlighetene, og alle dataene som samles inn av NHL Edge-teknologien, har en annen spennende applikasjon: sportsspill.

NHL forventer at sportsbooks til slutt vil skape ekstra satsing rundt data som samles inn fra spillersporing. Ligaen har formelle datalisensavtaler med MGM Resorts International, FanDuel, William Hill og PointsBet. Den har også en 10-årig avtale med Sportradar som NHLs offisielle spilldatarettigheter og offisielle integritetspartner.

Lehanski sa at «teknologien er der for å satse på faceoffs», men han advarte om at den typen satser bare er en mulighet på dette tidspunktet.

“Hvis det er en betting-enhet der ute som ønsker å tilskrive en ny innsatstype til faceoffs og kan utvikle et odd-punkt for spillet, basert på sannsynligheten for utfall, så er det i teorien et langt nok vindu gjennom en mobilapplikasjon, du kunne trykke på en knapp og bestemme om du vil satse på utfallet av en faceoff, sa han.

Lehanski sa at utfordringene for sanntidssatsing som faceoffs er tidsforskjellene mellom spill gjort inne på en arena eller av fans hjemme som ser på en sending med flere sekunders forsinkelse, samt hvorvidt NHL noen gang ville tillate veddemål på utfall som faceoffs. .

See also  हॉनर 60 प्रो का इलेक्ट्रोक्रोमिक तकनीक वाला नया कलर वेरिएंट चीन में लॉन्च हुआ - Gizmochina