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亚马逊正在为其NFL周四晚间橄榄球赛事转播投入大量人工智能计算能力。根据9月10日的公告，Tackle Probability是一种新的机器学习模型，可以分析、解释并预测即将对四分卫发起的防守闪电战。Tackle Probability的结果将于9月12日在Prime Video直播的迈阿密海豚队对阵布法罗比尔队的比赛期间首次亮相，可供实时评论员使用，并提供“可视化场上动作的新方法”。正如GeekWire周二解释的那样，这将包括在屏幕上突出显示最有可能尝试铲球的防守球员。
亚马逊网络服务(AWS)在一份声明中表示：“到目前为止，抢断统计数据仅限于单独和协助抢断的简单计数。新的抢断概率模型旨在捕捉整个抢断过程，从追击角度到失败的尝试，提供更深入、更细致的见解……”
铲球概率是NFL大数据大赛的最新成果，这是一项年度众包竞赛，旨在通过使用分析和技术开发新工具“让比赛对球迷来说更加精彩”。亚马逊在不到六个月的时间内设计了该系统，首先使用2018年至2022年期间每场NFL比赛的数百万个数据点对人工智能进行训练，然后使用上赛季的比赛作为测试集。根据AWS解释视频，虽然“传统统计数据只能说明部分情况”，但铲球概率依靠大量球员和球队统计数据来实现近乎即时的预测。
NFL Next Gen Stats研究分析经理Keegan Abdoo在一份声明中表示：“我们用四个月的时间在超过一百万个数据点上全面测试了15种不同的机器学习模型，现在我们可以在实时环境中运行该模型，它每秒会处理数十万个数据点，每场比赛会处理数百万个数据点。”
例如，人工智能可以在几毫秒内分析所有11名场上防守球员，使用20个专门确定的因素，如他们职业生涯中抢断码数、追赶尝试次数和错失抢断码数。这会产生超过20,000个数据点，供“抢断概率”在10秒比赛前几乎即时解读。然后，其结论可以通过屏幕动画显示，由现场直播评论员解读，随后由球队在赛后评论中使用。
NFL Next Gen Stats研究和分析高级经理Mike Band补充道：“足球是一场场的比赛，很难找到真正量化铲球的数据，而不仅仅是结果，这是我们足球统计工具箱中的一个巨大漏洞，我们知道我们需要更多量化指标。”
亚马逊承诺，Tackle Probability的“前所未有的洞察力”将带来“改变比赛”的球场策略。该公司的使用示例包括NFL球队教练利用统计数据来确定哪些球员的铲球最稳定、最准确——他们已经在这样做了。与此同时，广播公司可以“实时”向观众展示破坏或成功的铲球。这也是NFL比赛直播“现场直播”的一部分。
尽管如此，铲球概率只是NFL众多类似合作伙伴中的一个组成部分，这些合作伙伴致力于统计、从“千万亿种可能的组合”中计算赛季赛程、生成新的NFL Films和NFL Media内容以及分析球迷行为。据称，另一个有益的领域是提高球员的安全性并减轻伤病——例如，数字运动员工具在模拟了10,000个赛季的足球比赛以确定运动员在任何一场比赛中面临的最大身体问题后，“在通知最近的规则变化方面发挥了重要作用”。
亚马逊最新的AI推出正值其与NFL达成的为期10个赛季、价值1亿美元的合作协议的第二年，该协议旨在通过Prime Video获得周四晚间橄榄球赛的转播权。今年7月，亚马逊与NBA达成协议，该大型科技公司将在未来11年内每年支付18亿美元，转播每个赛季的66场比赛。
可以肯定地说，在不久的将来，类似的人工智能分析将会出现在亚马逊的篮球报道中。
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