MLSE

AWS y MLSE crean momentos deportivos extraordinarios y mejoran la participación de los fans

Están colaborando para transformar las experiencias de los fans de los principales equipos de hockey, baloncesto, fútbol americano y fútbol de Toronto y ayudar a la hora de tomar decisiones de búsqueda de talentos y entrenamiento.

  • Los autores de esta publicación son Devin Pleuler, director sénior de I+D en MLSE, y Ari Entin, director de comunicaciones de marketing deportivo de AWS. El contenido y las opiniones de esta publicación pertenecen al autor externo y AWS no se hace responsable del contenido ni de la precisión de la publicación.

    Introducción

    En el ámbito de alto riesgo de la National Basketball Association (NBA), todos los equipos buscan de forma incesante la excelencia. Para los Toronto Raptors, un elemento crucial de esta búsqueda se respalda en la información basada en datos, que constituye la base de la toma de decisiones estratégicas. Una parte fundamental de este rompecabezas consiste en mantener y actualizar periódicamente los modelos de rendimiento de los jugadores durante la temporada. Con la incorporación de nuevos jugadores a la liga y la evolución continua de los actuales, estos modelos deben estar actualizados y ser precisos.

    Keith Boyarsky, vicepresidente de estrategia e investigación de baloncesto de los Raptors, lo explica de manera sucinta: “Los modelos de rendimiento de nuestros jugadores son clave para el proceso de toma de decisiones en varios aspectos de las operaciones del equipo, desde la búsqueda de talentos hasta el entrenamiento y la gestión sanitaria. Es indispensable que estos modelos sean precisos y actuales para reflejar la dinámica en evolución de la liga”.

    De las instalaciones a la nube

    Hace unos años, los Toronto Raptors comenzaron a utilizar una GPU en las instalaciones para este proceso crucial de reentrenamiento. Esta elección estuvo influenciada principalmente por factores como el tamaño del modelo, la seguridad y el volumen del contenido de entrada para el reentrenamiento. Sin embargo, las demandas de computación de los modelos de aprendizaje profundo superaron rápidamente la capacidad de los recursos en las instalaciones, lo que resultó en tiempos de reentrenamiento que podían durar varios días. Como resultado, los modelos más pesados solo podían volver a entrenarse semanal o mensualmente, lo que podía provocar periodos de modelos obsoletos, especialmente cuando nuevos jugadores ingresaban a la liga.

    Estos modelos de aprendizaje profundo producen representaciones estadísticas de los jugadores que se incorporan posteriormente a varios modelos distintos que se utilizan en toda la organización de los Toronto Raptors. Cuantos más datos haya disponibles sobre un jugador, más precisa será la representación de ese jugador. Por lo tanto, en situaciones de tamaños de muestra reducidos, es fundamental reentrenar estos modelos con regularidad para que sus resultados representen con precisión el comportamiento y las tendencias actuales de los jugadores.

    “Teníamos que encontrar una solución que nos permitiera reentrenar nuestros modelos con mayor frecuencia y eficiencia para mantenernos al día con la rápida entrada de nuevos datos en una temporada de la NBA y acelerar nuestra capacidad de iterar en las propias arquitecturas de los modelos”, recuerda Boyarsky. 

    Reentrenamiento de los modelos: un requisito para obtener información precisa

    El reentrenamiento de varios modelos de ML no es una tarea fácil. Esto puede implicar el entrenamiento con datos completamente nuevos, la incorporación de datos más recientes al conjunto de datos existente o la actualización de ciertos componentes del modelo, como las ponderaciones o los parámetros de las características. 

    Para tener una idea del tamaño y la escala de los datos involucrados, los Raptors aprovechan aproximadamente 10 años de datos completos de seguimiento de los jugadores; y cada temporada tiene 1230 partidos. Cada uno de estos partidos representa entre 100 y 200 MB de datos en su formato original y esta cifra puede crecer exponencialmente cuando se calculan metadatos adicionales y se superponen en capas. En la práctica, esto significa que los modelos procesan entre 1 y 2 terabytes de datos durante el proceso de entrenamiento.

    Sin embargo, es esencial reentrenar constantemente los modelos para abordar variables como la desviación del modelo y garantizar que los modelos de rendimiento de los jugadores sigan siendo pertinentes, reflejen los niveles de rendimiento más recientes y se adapten a los cambios estratégicos o de estilo de la NBA. Este concepto de desviación del modelo es un fenómeno en el que el rendimiento predictivo de un modelo disminuye con el tiempo porque las relaciones subyacentes entre las entradas y las salidas, capturadas inicialmente durante el entrenamiento del modelo, cambian o “se desvían” de su estado original. Esto es particularmente pertinente en un panorama dinámico como el del baloncesto profesional, donde las condiciones de los jugadores, las estrategias del equipo y las reglas cambian.

    Apertura de un mundo de nuevas posibilidades con AWS

    Aquí es donde apareció Amazon Web Services (AWS). Al aprovechar el potencial de AWS, los Toronto Raptors han revolucionado su proceso de reentrenamiento de modelos de ML. El sólido conjunto de servicios de AWS nos permite reentrenar los modelos con una velocidad y una eficiencia sin precedentes y ofrecer información precisa con rapidez a los departamentos de entrenamiento y búsqueda de talentos, así como al equipo de gestión sanitaria de los jugadores. Esta escalabilidad será aún más crítica a partir de la próxima temporada, ya que los Raptors comenzarán a incorporar datos de seguimiento de las posturas de todo el cuerpo, lo que representa 4 GB de datos por partido, en sus modelos de rendimiento de los jugadores. “Nuestra migración a AWS marcó un punto de inflexión importante en nuestro proceso de análisis de datos. La mejora de la velocidad y la eficiencia generada por el conjunto de servicios de AWS nos permitió ofrecer información basada en datos de forma más rápida y precisa”, señala Boyarsky. “Esto ha permitido a nuestro equipo tomar decisiones rápidas e informadas que son cruciales en el contexto acelerado de la NBA”.

    El cambio a AWS comenzó con una migración estratégica a Amazon SageMaker, una plataforma líder del sector para el machine learning que ofrece a todos los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de machine learning con rapidez. Las instancias de Amazon EC2, optimizadas para cargas de trabajo que hacen un uso intensivo de la GPU, aceleraron aún más el reentrenamiento de los modelos.

    Conclusión

    La experiencia de los Toronto Raptors con AWS no solo ha transformado la forma en que utilizan los datos, sino que también ha creado un entorno propicio para tomar decisiones rápidas y basadas en datos. Al pasar de una GPU en las instalaciones a AWS, no solo han simplificado las operaciones, sino que también han aumentado considerablemente su capacidad de agilidad y precisión en la toma de decisiones. Las soluciones escalables y adaptables de AWS les han proporcionado las herramientas necesarias para mantenerse al día con el contexto en constante cambio de la NBA.

    “Nuestra asociación con AWS ha supuesto una experiencia transformadora. Y creemos que esto es solo el principio. El futuro del baloncesto se basa en los datos y nos entusiasma estar a la vanguardia de esta revolución, gracias a AWS”, afirma Boyarsky. 

  • MLSE DIGITAL LABS Y AWS ANUNCIAN SPORTSX, UN NUEVO PROGRAMA DE I+D PARA PROMOVER LA INNOVACIÓN EN LOS DEPORTES

    SEATTLE – 24 de enero de 2023

    MLSE Digital Labs y Amazon Web Services (AWS) han presentado hoy un nuevo programa de investigación y desarrollo llamado SportsX, que se centra en crear soluciones digitales nuevas e innovadoras que logren avances tecnológicos en los deportes para mejorar el rendimiento de los equipos y la experiencia de los fans.   

    “Estamos encantados de anunciar SportsX, una nueva incubadora en colaboración con AWS que se basa en la investigación, las ciencias aplicadas y el desarrollo de productos”, dijo Humza Teherany, director digital y de tecnología en MLSE. “El programa es una extensión de nuestro trabajo continuo con AWS y combina la experiencia de nuestras dos organizaciones con las ideas compartidas por nuestros apasionados fans para crear una fuente inagotable de innovación deportiva”. 

    SportsX tiene como objetivo ir más allá de lo que es posible en el deporte y, para ello, explora e innova en tres áreas de enfoque: 1. crear experiencias extraordinarias para los fans, 2. dar a los equipos una ventaja decisiva y 3. generar un impacto social y ambiental positivo. SportsX cree en el poder de los esfuerzos colectivos y en que las grandes ideas comienzan con quienes comparten nuestra pasión por el deporte, tanto a nivel profesional como fan. 

    El programa está diseñado con un enfoque ascendente para capturar, analizar y desarrollar las mejores ideas de las partes interesadas clave, entre las que se incluyen entrenadores, fans, socios y empleados. Las ideas elegidas se evaluarán para determinar su viabilidad y se desarrollarán y probarán en el entorno de MLSE con el objetivo de crear soluciones que puedan beneficiar al sector del deporte en general. Con el lanzamiento se presenta un portal web dedicado de SportsX en el que las partes interesadas pueden unirse al colectivo y recibir actualizaciones sobre los plazos para la presentación de ideas. 

    “Del mismo modo que AWS democratiza la tecnología al ofrecer a las empresas de todos los tamaños acceso a las mismas soluciones en la nube y de IA, SportsX pretende igualar las condiciones en materia de innovación deportiva”, afirma Eric Gales, director nacional de AWS Canadá. “MLSE y AWS ofrecerán a cualquiera, desde organizaciones hasta grandes fans, la oportunidad de aprovechar su increíble idea y transformar el deporte que les encanta”. 

    El lanzamiento sigue a una prueba piloto exitosa que generó ideas líderes en el sector en el marco del programa de I+D. Uno de los primeros conceptos aplicados incluye la superposición de estadísticas de realidad aumentada de la NHL, una experiencia aumentada e inmersiva de visualización de partidos de la NHL a través de realidad aumentada que ofrece capacidades de retransmisión y videojuegos a quienes los ven en persona. Otro concepto destacado incluye la experiencia inmersiva de baloncesto, que utiliza datos ópticos para ofrecer al usuario una experiencia de realidad aumentada a tamaño real, como si estuviera viendo un partido como jugador o sentado junto a la cancha. 

    “La asociación de MLSE con AWS se basó en la visión de revolucionar el sector del deporte y el entretenimiento y mejorar la experiencia de los fans a través de innovaciones tecnológicas”, dijo Jordan Vader, vicepresidente sénior de alianzas globales en MLSE. “Nos enorgullece cumplir esa promesa con SportsX y trabajar con AWS para hacer realidad una cartera de ideas extraordinarias”. 

    SportsX se basa en el reciente anuncio de que MLSE y AWS están innovando en colaboración para transformar la experiencia deportiva para sus equipos y los fans de los deportes canadienses. AWS es el proveedor oficial de servicios en la nube de MLSE y el proveedor oficial de servicios en la nube de inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y aprendizaje profundo. Con la amplia cartera de servicios en la nube de AWS, MLSE está creando soluciones que ayudarán a sus equipos a crear y ofrecer momentos extraordinarios para los fans del deporte. 

    El programa se está lanzando por fases y empieza por el sitio web de SportsX, donde las partes interesadas pueden unirse al colectivo e inscribirse para recibir actualizaciones. Los detalles del portal de presentación se publicarán posteriormente. 

    Para obtener más información sobre SportsX y unirse al colectivo, visite sportsx.io.

     

    Acerca de Amazon Web Services

    Durante más de 15 años, Amazon Web Services ha sido la oferta de servicios en la nube más completa y con mayor nivel de adopción del mundo. AWS ha estado ampliando continuamente sus servicios para admitir prácticamente cualquier carga de trabajo en la nube y ahora cuenta con más de 200 servicios con todas las características para computación, almacenamiento, bases de datos, redes, análisis, machine learning e inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT), dispositivos móviles, seguridad, entornos híbridos, realidad virtual y aumentada (VR y AR), contenido multimedia, y desarrollo, implementación y administración de aplicaciones en 84 zonas de disponibilidad en 26 regiones geográficas, con planes anunciados para 24 zonas de disponibilidad más y ocho regiones de AWS más en Australia, Canadá, India, Israel, Nueva Zelanda, España, Suiza y Emiratos Árabes Unidos. Millones de clientes, incluidas las startups de rápido crecimiento, las compañías más grandes y las principales instituciones gubernamentales, confían en AWS para el funcionamiento de sus infraestructuras, el aumento de su agilidad y la disminución de los costos. Para obtener más información sobre AWS, visite aws.amazon.com.

    Acerca de Amazon

    Amazon se guía por cuatro principios: el enfoque en el cliente en lugar de en la competencia, la pasión por la invención, el compromiso con la excelencia operativa y una visión a largo plazo. Amazon se esfuerza por ser la empresa más centrada en el cliente, el mejor empleador y el lugar de trabajo más seguro del planeta. Las opiniones de los clientes, las compras con 1 clic, las recomendaciones personalizadas, Prime, Fulfillment by Amazon, AWS, Kindle Direct Publishing, Kindle, Career Choice, las tablets Fire, Fire TV, Amazon Echo, Alexa, la tecnología Just Walk Out, Amazon Studios y The Climate Pledge son algunas de las iniciativas pioneras de Amazon. Para obtener más información, visite aboutamazon.com y síganos en @AmazonNews.

    Acerca de Maple Leaf Sports & Entertainment

    Maple Leaf Sports & Entertainment (MLSE), una de las principales empresas de deportes y entretenimiento del mundo, es propietaria de los Toronto Maple Leafs (NHL), los Toronto Raptors (NBA), el Toronto FC (MLS), los Toronto Argonauts (CFL), los Toronto Marlies (AHL), los Raptors 905 (NBA G League), el TFC II (USL) y Raptors Uprising Gaming Club, la franquicia de deportes electrónicos de los Toronto Raptors en la NBA 2K League. MLSE Foundation, su sección caritativa, se centra en financiar iniciativas para apoyar a los jóvenes a través de programas deportivos y recreativos. En 2017, MLSE Foundation, con el apoyo de socios comunitarios y corporativos, creó MLSE LaunchPad, un espacio de 3900 m2 dedicado a la programación que apoya sus cuatro pilares: cuerpo sano, mente sana, preparación para el colegio y preparación para el trabajo. A MLSE también pertenecen el Scotiabank Arena (el principal recinto deportivo y de entretenimiento de Canadá que acoge más de 200 eventos cada año) y dos canales digitales (Leafs Nation Network y NBA TV Canada), de cuya gestión se encarga. Además, tiene una asociación con Live Nation, la mayor promotora de conciertos del mundo. MLSE también ha invertido en cinco de las instalaciones deportivas de Toronto, de cuya gestión también se encarga: el Coca-Cola Coliseum, el BMO Field, el BMO Training Ground en Downsview Park (sede de la Toronto FC Academy y centro de entrenamiento del primer equipo), el OVO Athletic Centre (centro de entrenamiento de los Toronto Raptors) y el Ford Performance Centre for Hockey Excellence (el centro de entrenamiento de los Maple Leafs y los Marlies).

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