Amazon Web Services представила Face-off Probability – модель машинного обучения, которая в режиме реального времени предсказывает с какой вероятностью тот или иной игрок Национальной хоккейной лиги (НХЛ) выиграет вбрасывание. Машина учитывает контекст игры, данные сотен тысяч вбрасывания за десятилетие и другие показатели игроков.
Предсказательная аналитика в большом спорте, включая хоккей, очень актуальна в настоящее время. Она не только оценивает действия конкретного игрока, она может предсказать его будущие действия. Но для машинного обучения на таком уровне нужно много данных. Помимо статистики – количества бросков, голов, удалений и т.д. добавляется анализ координат шайбы и хоккеистов, движения по площадке и т.д.
С помощью этой технологии можно рассчитать оптимальное сочетание игроков на площадке и варианты замен. С помощью технологии машинного обучения наша компания ICEBERG в 2018 году выбрала оптимальный состав олимпийской сборной для выступлений в Пхенчхане. В течение нескольких лет НХЛ использует эту технологию в своих играх.
Датчики, установленные на игроках и в шайбе, передают сигнал 200 раз в секунду. Местоположение шайбы отслеживается с точностью до сантиметра, а также направление бросков, подач и другие данные.
