“Rivoluzione cloud” nello sport: per gli atleti e per gli spettatori

Dalla Formula 1 al Sei nazioni di Rugby, dall’Nba all’Nfl, la “nuvola” consente alle società e agli sportivi di ottimizzare le prestazioni, e agli spettatori di poter contare su eventi fruibili in modo sempre più coinvolgente. Il caso di Amazon web services

Pubblicato il 19 Mar 2019

Nfl

Il mondo dello sport non sfugge alla digital transformation che sta riguardando l’economia e il mondo delle imprese, e il passaggio al Cloud è uno dei punti chiave di un percorso che consente da una parte di ottimizzare le prestazioni in gara grazie alla raccolta e all’analisi dei dati, e dall’arta di mettere a disposizione di spettatori e appassionati modalità di fruizione degli eventi sempre più coinvolgenti. A dimostrarlo c’è ad esempio Amazon Web Services, che hai essere una serie di collaborazioni ad ampio raggio nel mondo dello sport. “Grazie a potenza di calcolo, di analisi e di elaborazione dati è possibile fare la differenza, sul campo e fuori dal terreno di gioco, grazie a eventi sportivi che coinvolgono e incollano allo schermo milioni di fan, diventando sempre più appassionanti”, commenta Danilo Poccia, principal evangelist serverless di Aws. Eccone alcuni esempi:  

Automobilismo, Formula 1

In questo settore Aws mette a disposizione gli strumenti di machine learning e per l’analisi dei dati “F1 Insights”, che sono in grado di migliorare le tattiche gara, i sistemi di monitoraggio dei dati e la trasmissione digitale. Grazie all’accordo stipulato con la federazione Formula 1 sposta la maggior parte della proprie infrastrutture da data center on-premise ad Aws, adottandone i servizi di machine learning e data analytics per rendere più semplice e rapida la trasformazione cloud. 

Grazie alle tecnologie di Aws le scuderie potranno avere in tempo reale tutte le informazioni prestazioni della vettura in pista.come ad esempio quelle sul consumo e sulla temperatura delle gomme, e “analizzare la prestazione complessiva della vettura mostrando per quanto tempo può mantenere un determinato ritmo prima che i tempi di giro si allunghino bruscamente”. Allo stesso modo grazie all’analisi dei dati sarà possibile capire qual è il momento migliore per effettuare un pit stop, tenendo presenti e analizzando in automatico fattori come l’usura dei pneumatici e il traffico.

Rugby, torneo Sei Nazioni

Gli organizzatori del campionato hanno scelto i servizi di analisi, machine learning e deep learning Aws per mettere i dati a disposizione dellefsocietà oltre che per migliorare l’esperienza dei tifosi offendo loro informazioni sempre più puntuali. Tra le novità più importanti c’è l’utilizzo dell’analisi predittiva: sarà possibile prevedere il risultato di una mischia mettendo insieme l’analisi di vari elementi come l’esperienza dei giocatori e i dati storici, oltre a fornire una valutazione completa del ruck. 

Grazie all’intelligenza artificiale e della tecnologia di apprendimento automatico di AWS sarà inoltre possibile mettere i dati dei match a disposizioni degli spettatori in rel time , a disposizione dei telespettatori in oltre 170 Paesi.

Basket, Nba

I Los Angeles Clippers, insieme a Second Spectrum, fornitore ufficiale della tecnologia di video traccino per l’Nba, i   hanno scelto Amazon Web Services per il cloud computing e il machine learning: Da qui è nata l’esperienza di “Clippers CourtVision”, piattaforma che combina realtà aumentata e AI per far vivere ai fan un’esperienza immersiva durante le partite della squadra. 

Dal canto suo Second Spectrum utilizza infatti telecamere in tutte le 29 arene Nba per raccogliere dati spaziali in 3D, inclusi quelli sulla palla, sulla posizione e sui movimenti dei giocatori, che vengono poi archiviati e analizzati in tempo reale su Aws. Quanto ai Los Angeles Clippers, continueranno a sfruttare i servizi basati su cloud Aws per migliorare l’esperienza degli utenti Clippers CourtVision e portare ai fan statistiche e analisi in tempo reale.

Machine-Learning e data analytics nella NFL

La National Football League utilizza il machine learning sul campo da gioco: grazie infatti a etichette elettroniche Rfid nelle attrezzature dei giocatori e nel pallone, la piattaforma Next Gen Stats acquisisce ogni gemere di dati (posizione, velocità e accelerazione), che vengono analizzati in tempo reale su Aws e utilizzati per illustrare le azioni di gioco ai fan, ma anche nelle riunioni post gara delle squadre. Un approccio che fonde tecnologia, analisi qualitativa ed entertainment per migliorare le prestazioni di team e dei giocatori.

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