La inteligencia artificial llegó a la NHL. Al igual que Zcode, la NHL usa cada vez algoritmos más precisos para entender mejor el juego del hockey sobre hielo.
Así que la NHL está lanzando una nueva estadística de probabilidad de enfrentamiento que utiliza una década de datos y análisis en el juego para determinar la probabilidad de que cada jugador en el círculo meta gol.
La liga y Amazon Web Services dieron a conocer la nueva función el martes. Es la última innovación en la esfera de seguimiento de discos y jugadores. Esto podría ser solo el comienzo de la tecnología de aprendizaje automático en el hockey con implicaciones para los juegos de azar y muchas otras estadísticas deportivas.
Ir segundos antes que la jugada
La computadora usa información de los partidos de los últimos 10 años. Combina datos como la ubicación de los jugadores en el encuentro, la situación del juego y el rendimiento del jugador.
Con todos estos datos el software de AWS arroja porcentajes de posibilidades de quién se llevará el disco en cuestión de segundos antes de que el juez de línea suelte el puck en el saque.
“El hockey es una serie de varios eventos que conducen a un resultado”, dijo el vicepresidente ejecutivo de desarrollo e innovación de la NHL, Dave Lehanski. “Hemos identificado el saque como un componente clave. Es el comienzo de algunas de estas acciones increíbles que finalizan en un tanto. Y eso es lo que queremos comenzar a analizar”.
Los gráficos de probabilidad de cara a cara debutarán en Sportsnet en Canadá esta semana y en ESPN y Turner a finales de marzo. En el futuro, la estadística podría convertirse en una oportunidad de juego para apuestas en el juego en tiempo real.
Estas estadística podrían usarse en las apuestas deportivas en el futuro
“La tecnología permitirá eso”, dijo Lehanski, refiriéndose a que cada acción de los jugadores la NHL podría convertirse en opciones de apuestas en el futuro cercano. “La tecnología se refina cada vez más. Pronto llegará a un lugar donde casi cualquier evento en el juego podría procesarse para convertirse potencialmente en un tipo de apuesta. Algo en lo que alguien podría apostar. ”
Priya Ponnapalli, gerente sénior de Amazon Machine Learning Solutions Lab, dijo que la NHL y AWS crearon el modelo utilizando datos de miles de enfrentamientos del Sistema de seguimiento e información de hockey (HITS) de la NHL.
“Esta fuente de datos era significativamente variada y compleja. Incorporaba información como las estadísticas de partidos como local de un jugador. Y también de los partidos como visitante. Además del historial de enfrentamientos cara a cara, las características del jugador, como la altura, el peso y la mano. Incluye el contexto del juego, como la ubicación del enfrentamiento, el juego. marcador y tiempo de enfrentamiento”, dijo.
“HITS reune la combinación de tasas históricas de éxito, características de emparejamiento de jugadores y contexto del juego. Pero también datos de seguimiento de discos y jugadores para brindar una perspectiva completa de la dinámica de un enfrentamiento”.
Un largo camino desde las estadísticas de los años 90
Lehanski dijo que ideas como esta datan de proyectos como el FoxTrax del comisionado Gary Bettman. Al igual que conceptos del ejecutivo de televisión David Hill de mediados de la década de 1990. La tecnología ha avanzado tanto que ha allanado el camino para elementos más precisos como la nueva herramienta de predicción de cara a cara.
“Realmente, esto es solo el comienzo”, dijo Lehanski. “Hoy solo estamos hablando de enfrentamientos. Pero esto podría ampliar la forma en que vemos la portería, los juegos de poder y casi todo lo demás. Hay mucho más.
Es probable que no sea tan científico como algunos de los datos de otros deportes. Esto se debe principalmente a la aleatoriedad inherente al hockey. Es por eso que la NHL y AWS se enfocaron en las jugadas cara a cara como una puerta de entrada a datos más avanzados.
Más díficil de pronosticar que en el beisbol
“A diferencia del béisbol donde hay un lanzador, hay un lanzamiento. Así como está el bateador y su swing. Y con esos datos únicos puedes analizar cada lanzamiento como un evento discreto”, dijo Lehanski. “Eso es difícil de hacer en la NHL.
Nos encanta porque eso es lo que hace que el juego sea tan único. Ese dinamismo es lo que hace que todas estas jugadas sean tan increíbles. Todas las pequeñas cosas tienen que unirse.
Por ahora, lo que estamos tratando de hacer es usar la tecnología para desmitificar esas jugadas. Queremos identificar todas esas pequeñas cosas, que se unen para que los fanáticos las aprecien y comprendan”.
Y por supuesto con el tiempo las apuestas NHL van a ser todavía más interesantes de lo que lo son ahora.
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