Los datos recabados por temporada de la National Football League (NFL) a través de diversas tecnologías, entre ellas Machine Learning o aprendizaje automático, están ayudando a entender cómo, dónde y cuándo se producen las lesiones, dando seguimiento a cada jugador en cada partido de la temporada para hacer del futbol americano un deporte más seguro.
“AWS y la NFL están fomentando la comprensión de cómo tratar y rehabilitar las lesiones a corto plazo y, eventualmente, predecir y prevenir las lesiones en el futuro aprovechando los datos”, dijo la doctora Priya Ponnapalli, Gerente Senior del Laboratorio de Soluciones de Aprendizaje Automático (ML) de AWS.
Cascos de futbol americano de última generación, sensores y una máquina de pruebas de césped forman parte de las herramientas que utilizan para entender mejor cómo se producen las lesiones, para mantener a los jugadores seguros. Aunque son muchas las tecnologías que impulsan este cambio, todas tienen un hilo conductor: los datos.
“Los nuevos modelos de visión por ordenador desarrollados en este desafío, y el duro trabajo realizado por todos los equipos participantes, nos acercan a nuestro objetivo y no podría estar más emocionada de ver cómo este trabajo transforma el deporte en los próximos años”.
Mientras que AWS almacena la enorme cantidad de datos generados por el seguimiento de cada jugador, en cada jugada, de cada partido de la NFL, casi 300 millones de puntos de datos por temporada, los ingenieros de software de la NFL utilizan Amazon SageMaker para construir, entrenar e implementar los modelos de Machine Learning que son la base de sus estadísticas más sofisticadas.
En tanto, la NFL utiliza la herramienta de inteligencia empresarial Amazon QuickSight para analizar y visualizar los datos estadísticos resultantes, y cuenta con proyectos como el “Atleta Digital”, con el que se está desarrollando una representación virtual del jugador para aprovechar la Inteligencia Artificial y ML para predecir mejor y eventualmente prevenir las lesiones.
Con la gran cantidad de datos producidos por cada jugada, los algoritmos del “Atleta Digital” pueden ejecutar infinitas simulaciones de escenarios en el juego, para comprender el impacto en la salud y la seguridad de los jugadores.
“En última instancia, el Atleta Digital ayudará a la NFL y a sus clubes a desarrollar regímenes de entrenamiento y recuperación individualizados, a realizar análisis de riesgo de lesiones en tiempo real durante los partidos y a identificar y evaluar otras iniciativas de seguridad de los jugadores”.
La recogida de datos se realiza a través de múltiples fuentes, como las etiquetas del equipamiento y el análisis de video, con lo que prácticamente se obtiene información de cada movimiento del jugador en el campo.
Para conocer la eficacia de los cascos, un equipo de ingenieros biomecánicos de Biocore ha desarrollado un sistema de pruebas, puntuación y clasificación, que ayuda a facilitar la innovación y la mejora en el desarrollo de equipos de protección.
También los programas Retos de HeadHealthTECH y Reto del Casco de la NFL incentivan a empresarios, pequeñas empresas y universidades a desarrollar mejores equipos de protección, para lo que han entregado más de 4.5 millones de dólares desde el 2017.
Con “La Bestia”, un dispositivo de pruebas biomecánicas que analiza la interacción entre los tacos de los jugadores y la superficie de los campos de fútbol, realizan mediciones que les ayuden a verificar si se transmiten fuerzas excesivas al cuerpo de los jugadores.
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