MLSE

AWS e MLSE creano insieme momenti sportivi straordinari e un maggiore coinvolgimento dei tifosi

Sono al lavoro per trasformare le esperienze dei tifosi delle principali squadre di hockey, basket, calcio e football americano di Toronto e facilitare le decisioni di scouting e allenamento.

  • Questo articolo è stato scritto da Devin Pleuler, Senior Director of R&D presso MLSE, e da Ari Entin, Principal of AWS sports marketing communications. Il contenuto e le opinioni presenti in questo articolo sono da attribuire all'autore terzo. AWS non è responsabile del contenuto o dell'accuratezza di questo articolo.

    Introduzione

    Nel regno della National Basketball Association (NBA), dove la posta in gioco è sempre molto alta, tutte le squadre sono alla continua ricerca dell'eccellenza. Per i Toronto Raptors, un elemento cruciale di questa ricerca è rappresentato dalle informazioni basate sui dati che costituiscono la base dei processi decisionali strategici. Una parte fondamentale di questo puzzle consiste nel mantenere e aggiornare regolarmente i modelli di prestazione dei giocatori nel corso della stagione. Tenendo conto dell'entrata di nuovi giocatori nel campionato e della continua evoluzione di quelli attuali, questi modelli devono essere sempre aggiornati e accurati.

    Keith Boyarsky, VP, Basketball Strategy and Research dei Raptors, riassume: “I nostri modelli di prestazione dei giocatori sono fondamentali per i processi decisionali in vari aspetti delle operazioni di squadra, dallo scouting all'allenamento, fino alla gestione della salute. È indispensabile che questi modelli siano accurati e aggiornati per riflettere le dinamiche in evoluzione del campionato.”

    Dalle soluzioni on-premises al cloud

    Qualche anno fa, i Toronto Raptors hanno iniziato a utilizzare un'unità di elaborazione grafica (GPU) on-premises per questo processo cruciale di riaddestramento. Questa scelta è stata dettata principalmente da fattori quali le dimensioni del modello, la sicurezza e il volume di contenuti in entrata per il riaddestramento. Tuttavia, le esigenze computazionali dei modelli di deep learning hanno rapidamente superato la capacità delle risorse on-premises, con tempi di riaddestramento di più giorni. Di conseguenza, i modelli più pesanti potevano essere riaddestrati solo su base settimanale o mensile, il che portava a potenziali periodi con modelli obsoleti, soprattutto quando entravano nuovi giocatori nel campionato.

    Questi modelli di deep learning producono rappresentazioni statistiche dei giocatori che vengono inserite a valle in altri modelli utilizzati nell'organizzazione dei Toronto Raptors. Maggiore è il numero di dati disponibili su un giocatore, più accurata sarà la rappresentazione dello stesso. Pertanto, nel caso di dimensioni ridotte del campione, è fondamentale riaddestrare regolarmente questi modelli in modo che gli output rappresentino fedelmente il comportamento e le tendenze attuali dei giocatori.

    Boyarsky sottolinea: “Avevamo bisogno di una soluzione che ci consentisse di riaddestrare i nostri modelli con maggiore frequenza ed efficienza, di stare al passo con il rapido afflusso di nuovi dati in una stagione NBA e di accelerare la nostra capacità di iterare sulle architetture dei modelli stessi.” 

    Il riaddestramento dei modelli: la condizione indispensabile per ottenere informazioni accurate

    Il riaddestramento di più modelli di ML non è una passeggiata. Ciò può implicare l'addestramento su dati completamente nuovi, l'aggiunta di dati più recenti al set di dati esistente o l'aggiornamento di alcuni componenti del modello, come i pesi o i parametri delle funzionalità. 

    Per avere un'idea delle dimensioni e della portata dei dati coinvolti, i Raptors sfruttano circa 10 anni di dati di tracciamento completo dei giocatori e ogni stagione conta 1.230 partite. Ognuno di questi giochi costituisce circa 100-200 MB di dati in forma grezza e può crescere in modo esponenziale quando vengono calcolati e sovrapposti ulteriori metadati. In pratica, ciò significa che i modelli elaborano 1-2 terabyte di dati durante il processo di addestramento.

    Tuttavia, il riaddestramento costante dei modelli è essenziale per gestire variabili come la deriva del modello e garantire che i modelli di prestazione dei giocatori siano sempre pertinenti, riflettano gli ultimi livelli di prestazione e si adattino ai cambiamenti strategici o stilistici in tutta la NBA. Il concetto di deriva del modello è un fenomeno in cui le prestazioni predittive di un modello diminuiscono nel tempo perché le relazioni sottostanti tra input e output, originariamente acquisite durante l'addestramento dei modelli, cambiano o si allontanano dal loro stato originale. Ciò è particolarmente rilevante in un panorama dinamico come quello del basket professionistico, dove le condizioni dei giocatori, le strategie delle squadre e le regole sono in continua evoluzione.

    Creazione di nuove possibilità con AWS

    È qui che Amazon Web Services (AWS) può dare un contributo. Grazie alle potenzialità di AWS, i Toronto Raptors hanno rivoluzionato il processo di riaddestramento dei modelli di ML. La consolidata suite di servizi di AWS ci consente di riaddestrare i modelli con una velocità e un'efficienza senza precedenti, fornendo prontamente informazioni accurate ai dipartimenti di scouting e allenamento, nonché al team di gestione della salute dei giocatori. Questa scalabilità sarà ancora più critica a partire dalla prossima stagione, dato che i Raptors inizieranno a incorporare nei modelli di prestazione dei giocatori i dati di tracciamento delle pose di tutto il corpo, che ammontano a 4 GB di dati a partita. “La migrazione ad AWS ha segnato una svolta importante nel nostro percorso di analisi dei dati. La maggiore velocità ed efficienza offerte dalla suite dei servizi AWS ci ha consentito di fornire informazioni basate sui dati in modo più rapido e accurato”, osserva Boyarsky. “Questo ha permesso alla nostra squadra di prendere decisioni rapide e informate, che sono cruciali nel frenetico ambiente della NBA.”

    Il passaggio ad AWS è iniziato con una migrazione strategica ad Amazon SageMaker, una piattaforma leader del settore per il ML che offre a tutti gli sviluppatori e ai data scientist la possibilità di costruire, addestrare e implementare rapidamente modelli di ML. Le istanze Amazon EC2, ottimizzate per i carichi di lavoro a uso intensivo di GPU, hanno accelerato ulteriormente il riaddestramento dei modelli.

    Conclusioni

    Il percorso dei Toronto Raptors con AWS non solo ha trasformato il modo in cui utilizzano i dati, ma ha anche creato un ambiente favorevole a processi decisionali rapidi e basati sui dati. Con la transizione dalla GPU on-premises ad AWS, non solo hanno semplificato le operazioni, ma hanno anche aumentato in modo significativo l'agilità e la precisione nel processo decisionale. Le soluzioni scalabili e adattabili di AWS hanno fornito loro gli strumenti per stare al passo con il panorama in continua evoluzione della NBA.

    Boyarsky conclude: “La nostra partnership con AWS è stata una svolta e crediamo che questo sia solo l'inizio. Il futuro del basket è basato sui dati e siamo entusiasti di essere in prima linea in questa rivoluzione grazie ad AWS.” 

  • MLSE DIGITAL LABS E AWS ANNUNCIANO SPORTSX, UN NUOVO PROGRAMMA DI RICERCA E SVILUPPO PER PROMUOVERE L'INNOVAZIONE NELLO SPORT

    SEATTLE — 24 gennaio 2023

    MLSE Digital Labs e Amazon Web Services (AWS) hanno presentato oggi un nuovo programma di ricerca e sviluppo chiamato SportsX, incentrato sulla creazione di nuove soluzioni digitali innovative che consentano di ottenere progressi tecnologici nello sport e migliorare sia le prestazioni delle squadre che l'esperienza dei tifosi.   

    “Siamo entusiasti di annunciare SportsX, un nuovo incubatore in collaborazione con AWS che si occupa di ricerca, scienze applicate e sviluppo di prodotti”, ha dichiarato Humza Teherany, Chief Technology & Digital Officer di MLSE. “Il programma è un'estensione della nostra collaborazione con AWS e combina l'esperienza di entrambe le nostre organizzazioni con le idee condivise dai nostri appassionati tifosi per creare un concentrato di innovazione sportiva.” 

    SportsX mira a superare i confini di ciò che è possibile nello sport, esplorando e innovando in tre aree principali, ovvero nella creazione di esperienze straordinarie per i tifosi, nell'offerta di un vantaggio vincente alle squadre e nella creazione di un impatto sociale e ambientale positivo. SportsX crede nel potere degli sforzi collettivi e nel fatto che le grandi idee nascano da coloro che condividono la nostra passione per lo sport, sia a livello professionale che in qualità di tifosi. 

    Il programma è stato concepito con un approccio dal basso verso l'alto per acquisire, analizzare e sviluppare le migliori idee dei principali stakeholder, tra cui allenatori, tifosi, partner e dipendenti. Le idee scelte saranno valutate in termini di fattibilità, sviluppate e testate nell'ambiente MLSE con l'obiettivo di creare soluzioni che possano essere utili all'industria sportiva nel complesso. Il lancio è associato a un portale web dedicato a SportsX, dove gli stakeholder possono unirsi al collettivo e ricevere aggiornamenti sulle posizioni aperte per presentare le proprie idee. 

    “Così come AWS sta democratizzando la tecnologia offrendo alle aziende di tutte le dimensioni l'accesso alle stesse soluzioni cloud e di IA, SportsX mira alla parità di condizioni nell'innovazione sportiva”, ha dichiarato Eric Gales, Country Manager presso AWS Canada. “MLSE e AWS daranno a chiunque, dalle organizzazioni ai supertifosi, l'opportunità di concretizzare le loro splendide idee e trasformare lo sport che amano.” 

    Il lancio si colloca a seguito di un progetto pilota di successo che ha generato idee leader del settore nell'ambito del programma di ricerca e sviluppo. Uno dei primi concetti in fase di realizzazione è l'NHL Extended Reality Stats Overlay, un'esperienza di visione delle partite della National Hockey League (NHL) aumentata e immersiva attraverso la realtà estesa che avvicina le funzionalità delle trasmissioni e dei videogiochi a chi le guarda dal vivo. Un altro concetto straordinario include l'Immersive Basketball Experience, che utilizza dati ottici per offrire all'utente un'esperienza di realtà aumentata a grandezza naturale come se stesse guardando una partita da giocatore o seduto a bordo campo. 

    “La partnership di MLSE con AWS si basa sulla visione di sconvolgere l'industria dello sport e dell'intrattenimento e di migliorare l'esperienza dei tifosi attraverso le innovazioni tecnologiche”, ha dichiarato Jordan Vader, Senior Vice President, Global Partnerships presso MLSE. “Siamo orgogliosi di mantenere questa promessa con SportsX e di lavorare con AWS per dare vita a un collettore di idee straordinarie.” 

    SportsX prende forma dal recente annuncio secondo il quale MLSE e AWS stanno innovando insieme per trasformare l'esperienza sportiva delle squadre e dei tifosi di sport canadesi. AWS è il fornitore ufficiale di servizi cloud e di servizi di intelligenza artificiale (IA), machine learning (ML) e deep learning cloud di MLSE. Utilizzando il portfolio completo di servizi cloud di AWS, MLSE sta creando soluzioni che permetteranno ai team di creare e offrire momenti straordinari per i loro tifosi sportivi. 

    Il programma viene lanciato in più fasi, a partire dal sito web di SportsX, dove gli stakeholder possono unirsi al collettivo e registrarsi per ricevere gli aggiornamenti. I dettagli sul portale di registrazione saranno condivisi in un secondo momento. 

    Per ulteriori informazioni su SportsX e per entrare a far parte del collettivo, visita sportsx.io.

     

    Informazioni su Amazon Web Services

    Da più di 15 anni Amazon Web Services (AWS) è l'offerta cloud più completa e utilizzata al mondo. AWS ha espanso in maniera continua i suoi servizi per supportare virtualmente qualsiasi carico di lavoro sul cloud, e oggi offre più di 200 servizi ricchi di funzionalità in ambiti quali calcolo, archiviazione, database, reti, analisi dei dati, ML e IA, Internet delle cose (IoT), dispositivi mobili, sicurezza, tecnologia ibrida, realtà virtuale e aumentata (VR e AR), multimedia, sviluppo, implementazione e gestione di applicazioni da 84 zone di disponibilità in 26 regioni geografiche. Inoltre, ha annunciato l'avvio di progetti per altre 24 zone di disponibilità e altre otto Regioni AWS in Australia, Canada, India, Israele, Nuova Zelanda, Spagna, Svizzera ed Emirati Arabi Uniti. Milioni di clienti, incluse le start-up in più rapida crescita, le più grandi aziende e le principali agenzie governative, si affidano ad AWS per potenziare la propria infrastruttura, ottenere una maggiore agilità e diminuire i costi. Per ulteriori informazioni su AWS, visita aws.amazon.com.

    Informazioni su Amazon

    Amazon si ispira a quattro principi: privilegiare la dedizione al cliente invece di concentrarsi sulla concorrenza, avere passione per l'invenzione e l'innovazione, impegnarsi per raggiungere l'eccellenza operativa e avere una visione a lungo termine. Amazon si impegna a essere l'azienda più orientata al cliente al mondo, il miglior datore di lavoro al mondo e il posto di lavoro più sicuro al mondo. Recensioni dei clienti, acquisti con 1 clic, suggerimenti personalizzati, Prime, Logistica di Amazon (FBA), AWS, Kindle Direct Publishing, Kindle, Career Choice, tablet Fire, Fire TV, Amazon Echo, Alexa, tecnologia Just Walk Out, Amazon Studios e Climate Pledge sono solo alcune delle novità introdotte da Amazon. Per ulteriori informazioni, visita aboutamazon.com e segui @AmazonNews.

    Informazioni su Maple Leaf Sports & Entertainment

    Maple Leaf Sports & Entertainment (MLSE), una delle più importanti società sportive e di intrattenimento al mondo, possiede Toronto Maple Leafs (NHL), Toronto Raptors (NBA), Toronto FC (MLS), Toronto Argonauts (CFL), Toronto Marlies (AHL), Raptors 905 (NBA G League), TFC II (USL) e Raptors Uprising Gaming Club, la squadra professionista di eSport dei Toronto Raptors nella NBA 2K League. La sua branca filantropica, la MLSE Foundation, si occupa del finanziamento di iniziative per sostenere i giovani attraverso programmi sportivi e ricreativi. Nel 2017 la MLSE Foundation, con il supporto di partner comunitari e aziendali, ha costruito MLSE LaunchPad, uno spazio di 42.000 piedi quadrati (circa 3.900 metri quadrati) dedicato alla programmazione a sostegno dei suoi quattro pilastri: corpo sano, mente sana, preparazione alla scuola e preparazione al mondo del lavoro. MLSE possiede e gestisce anche la Scotiabank Arena, la più importante struttura sportiva e di intrattenimento del Canada che ospita più di 200 eventi all'anno, due canali digitali (Leafs Nation Network e NBA TV Canada), e ha una partnership con Live Nation, il più grande promotore di concerti al mondo. MLSE ha inoltre investito in cinque impianti sportivi di Toronto, di cui cura la gestione: il Coca-Cola Coliseum, il BMO Field, il BMO Training Grounds a Downsview Park, sede dell'Academy del Toronto FC e dell'impianto di allenamento della prima squadra, l'OVO Athletic Centre, impianto di allenamento dei Toronto Raptors, e il Ford Performance Centre for Hockey Excellence, impianto di allenamento dei Maple Leafs e dei Marlies.

IA GENERATIVA PER LO SPORT

L'IA generativa sta reinventando il settore dello sport incrementando l'efficienza e aumentando il coinvolgimento dei fan. Scopri come AWS aiuta le leghe, i team, i media e l'intrattenimento con questa tecnologia all'avanguardia.

Passa al livello superiore con l'IA generativa

Tutto pronto per iniziare?
Ulteriori informazioni per lavorare con i servizi professionali di AWS

Inizia