Como um clube de futebol inglês marca pontos com IA
Se você viu o filme de 2011 Bola de dinheiro, ou leia o brilhante livro de Michael Lewis em que se baseia, você estará familiarizado com a forma como os dados e muito mais do que uma pitada de matemática inteligente pode ser usada para criar uma equipe esportiva vencedora a partir de resultados aparentemente não promissores. componentes. Mas e se você desse um passo adiante e aplicasse o poder computacional da inteligência artificial Watson da IBM? Acontece que a IA, que uma vez derrotou jogadores humanos em Perigo, está igualmente à vontade para melhorar as chances de um time esportivo menos favorecido.
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Em um demonstração recente, os dirigentes do time de futebol Leatherhead Football Club, da sétima divisão do Reino Unido, começaram a trabalhar com a IBM, que usou o Watson para fornecer análises pré e pós-jogo, além de observação dos adversários. Embora as principais equipes tenham olheiros dedicados para fazer coisas como revisar imagens de partidas adversárias e criar relatórios abrangentes, esse luxo não é viável para o time. como Leatherhead – cujos jogadores semi-profissionais são compostos por motoristas de entrega, vendedores de carros e assistentes de loja, em vez de multimilionários em tempo integral atletas. O sistema IBM tornou isso uma opção pela primeira vez.
“Em primeiro lugar, o Watson foi usado para explorar a oposição futura”, disse Joe Pavitt, “Master Inventor” da IBM, à Digital Trends. “Watson foi treinado para entender a terminologia do futebol e lia os cronogramas do Twitter durante partidas e relatórios pós-jogo para avaliar os principais jogadores, táticas e outros pontos de interesse para um determinado equipe. Em segundo lugar, a capacidade do Watson de compreender a linguagem natural significava que o treinador, a comissão técnica e os jogadores podiam fazer perguntas ao Watson sobre o seu desempenho. Watson retornaria análises e playlists de vídeos personalizadas para análise.”
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Pavitt ressaltou que Watson não estava acostumado a escolher o time ou escolher quais formações jogar. O que fez, no entanto, foi tornar estas decisões humanas mais baseadas em dados e menos dependentes do instinto. Parece que também valeu a pena. Ao longo desta temporada, que terminou na terça-feira, 30 de abril, a equipe subiu 12 posições no campeonato, uma reviravolta que, compreensivelmente, foi bem recebida pelos torcedores.
“A IBM chegou depois de cinco jogos, quando estava em 20º lugar”, disse Pavitt. “Leatherhead também conseguiu isso com um dos orçamentos mais baixos da liga.”
Embora a equipe ainda sofresse problemas devido a lesões e outros eventos não controláveis, exemplos como isso mostra o papel valioso que a inteligência artificial tem a desempenhar em todos os domínios - esportes, muito incluído.
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