Francia acogió el domingo, en el Stade de France de Saint-Denis, el primer partido de la NFL de su historia, entre los Pittsburgh Steelers y los New Orleans Saints. Detrás del espectáculo deportivo se despliega un dispositivo basado en sensores, la nube y la inteligencia artificial, que convierte a la liga de fútbol americano en un actor avanzado del procesamiento de datos en tiempo real.
En el campo, las carreras y los pases marcan el ritmo del encuentro. Pero la estadística lleva mucho tiempo ocupando un lugar central en este deporte. Lo que ha cambiado son los medios técnicos. Primero hubo que resolver un problema aparentemente simple: en agrupaciones masivas de jugadores, las cámaras tradicionales pierden fácilmente el hilo. De ahí surgió la idea, lanzada hace unos quince años, de equipar a los jugadores con sensores para garantizar la continuidad de la señal.
« Con un sensor portátil, el flujo de datos permanece constante », explica Josh Helmrich, responsable de Next Gen Stats en la NFL. El seguimiento comenzó hace casi doce años, alojado en la nube de Amazon, antes de un acuerdo con AWS para pasar al machine learning, es decir, al aprendizaje automático. Para digitalizar el partido en directo, la NFL se apoya en una red local de ultra-wideband (UWB), desarrollada con Zebra Technologies. Cada jugador lleva de dos a tres sensores RFID en sus hombreras, y los jugadores de línea llevan tres más. El balón oficial, suministrado por Wilson, también incorpora un chip.
Varios cientos de sensores emiten continuamente hacia los 21 o 22 receptores instalados en lo alto del estadio. El flujo va a un servidor, luego a la nube de AWS, donde se almacena, procesa y distribuye a las cadenas de televisión. « Desde los chips hasta la nube y luego a la emisión: todo se ejecuta en menos de un segundo », se felicita Armel Negret, responsable del mercado deportivo de AWS Francia. La posición de los jugadores se actualiza diez veces por segundo, la del balón veinte. Al combinar estos datos con visión por ordenador, la ligia incluso reconstruye un esqueleto completo del atleta en 29 puntos, un modelado 3D destinado a la televisión y a algunos vídeos explicativos.
Un centro de datos efímero instalado en un estadio
Hacer funcionar este dispositivo en estadios estadounidenses diseñados para ello es rutinario. Desplegarlo en recintos que no están preparados es otra cosa. En París, como en Londres, en el Tottenham Hotspur Stadium, los equipos técnicos han tenido que transformar los lugares. « Cuando llegan a un lugar como el Stade de France, nuestros equipos lo convierten en un gigantesco centro de datos », explica Gabie Boko, directora de marketing mundial de NetApp. Esta empresa californiana proporciona a la NFL la arquitectura de almacenamiento, protección y puesta a disposición de los flujos del juego.
El calendario es ajustado. « Todo el material, las cámaras, los servidores se transportan al menos 30 días antes del evento », detalla Gabie Boko, quien indica que todo se desmonta en una semana para pasar al siguiente partido. Josh Helmrich reconoce que la única diferencia concreta a tener en cuenta son las frecuencias de radio, que varían de un país a otro. La soberanía y la seguridad de los datos también son esenciales. Estos datos siguen siendo propiedad de la NFL y no se transmiten en tiempo real a los entrenadores en el banquillo, que solo tienen acceso a fotos de cada jugada. La ligia prohíbe el acceso a los datos en tiempo real, a los vídeos en directo o a internet, por razones de equidad deportiva.
Datos para las cadenas, los equipos y la salud
Una vez asegurados por NetApp, los datos brutos llegan a AWS para alimentar las Next Gen Stats. Según Armel Negret, las métricas visibles en pantalla son « solo la punta del iceberg ». El machine learning de AWS genera más de 500 métricas por jugada. Para fomentar los análisis, la NFL organiza el Big Data Bowl, un hackathon diseñado con AWS. En una edición, un dúo japonés desarrolló un modelo de predicción de yardas ganadas por tierra, que ahora se utiliza como base oficial de las estadísticas de la ligia.
Este seguimiento también sirve para la prevención de lesiones, en el marco del programa de investigación médica « Digital Athlete » desarrollado con AWS. Los datos de seguimiento se cruzan con los equipos que llevan los jugadores. Ya han llevado a modificar las reglas sobre los saques de salida, para limitar los impactos a toda velocidad y las conmociones cerebrales, y han permitido a los fabricantes diseñar cascos a medida según las posiciones.
