Velký faktor úspěchu NFL Týmy často přicházejí, do kterých týmů mohou udržet co nejvíce vhodných hráčů co nejdéle.
Řada zranění již brzdila uchazeče o preseason jako Baltimore, San Francisco a Cincinnati.
Zranění jsou nevyhnutelnou součástí NFL se všemi vysokorychlostními kolizemi, drtivými zásahy a vysokou námahou nezbytnou při každé hře.
Vzhledem k tomu, že týmy investují do svých seznamů stovky milionů dolarů do svých seznamů, je udržování těchto hráčů, které jsou k dispozici ke hře, zásadní a jakýkoli malý okraj má potenciál vést k lepším výsledkům na poli.
Aby toho pomohl, se NFL v posledních letech obrátila na technologii Amazon Web Services Na nástroj pro predikci zranění, který používá data a umělá inteligence, aby týmům pomohli spravovat zdraví svých hráčů.
„Fanoušci chtějí své oblíbené hráče na hřišti. Majitelé týmů určitě chtějí tyto hráče na hřišti. Samotní sportovci chtějí být na hřišti,“ řekla Julie Souza, globální vedoucí sportu v AWS. „Cokoli můžeme udělat, abychom to zlepšili a udržovali hráče zdravé, je to druh ušlechtilého úsilí.“
„One-stop Shop“ pro údaje o zranění
Nástroj Digital Athlete bere video a data od hráčů ve všech 32 týmech z tréninku, praxe a her a poskytuje každému týmu informace o tom, jak tvrdě jeho hráči fungovali, ať už jsou ohroženi dalšími zraněními, a také jim pomáhají sledovat trendy a benchmarky.
Toto je třetí sezóna, kterou všechny týmy měly přístup k portálu digitálního sportovců a zdravotnický personál tvrdí, že to bylo nesmírně prospěšné a nazývalo ji „jednorázovým obchodem“ pro informace, které dříve nebyly k dispozici na jednom zdroji.
„V zásadě vám poskytuje více informací, abyste si položili lepší otázky, abyste mohli učinit lepší zásahy, aby byl váš proces efektivnější,“ řekl Tyler Williams, viceprezident pro zdraví a výkonnost pro Minnesota Vikings. „Na konci dne, pokud souřadíte sportovní vědu do jedné věty: jak můžeme měřit a posoudit, abychom byli efektivnější a efektivnější.“
Digital Athlete používá senzory v ramenních podložkách, kamerách a optickém sledování, aby shromažďoval informace z praxe a her pro každého hráče ve všech 32 týmech, podobně jako statistiky NextGen, aby určila, kdo je nejrychlejším míčovým nosičem nebo kolik oddělení přijímač generuje na svých průchodových trasách.
Množství dat je však daleko odlišné.
Zatímco statistiky NetGen generují asi 500 milionů datových bodů v celé sezóně, digitální sportovec to dělá každý týden, což znamená, že jediný způsob, jak skrze to všechno, aby shromáždil cokoli smysluplného, je pomocí strojového učení a Ai technologie.
„Čistý objem dat znamená, že tam někdo nemůže sedět se schránkou nebo Excelem,“ řekl Souza. „Je to absolutně práce pro vysoce výkonné počítače, strojové učení, umělou inteligenci, všechny tyto věci.“
Jednou ze silných stránek digitálního sportovce je jeho schopnost agregovat data ze všech 32 týmů a více než 1 500 hráčů, aby školicím zaměstnancům a koučům lépe poznali, do kterých by hráči mohli být v daném okamžiku náchylnější k zranění a jaké kroky pomohly snížit dopad zranění.
Jak se používá digitální sportovec
Týmy to použily k tomu, aby pomohly určovat plány tréninku pro tréninkový tábor, jak tvrdě pracují hráči v daném týdnu sezóny a co hráči nebo skupiny pozic byly tlačeny tak tvrdě, že vytočení jejich práce by mohlo zabránit otravování zranění měkkých tkání.
„Chceš najít sladké místo, které není přepracované nebo nedostatečně připravené na fotbal,“ řekl Williams. „Čím více fotbalu hrajete, tím lépe jste ve fotbale, ale čím více jste unaveni. Je to tato vyvážení taktických a výkonů. Jak se hráči dostaneme, aby byly nejlepšími verzemi sebe samých, co nejbezpečnějším způsobem, aby ve hře měli dlouhověkost?“
Williams řekl, že většina údajů posiluje jeho předchozí přesvědčení, ale jsou chvíle, kdy mu pomáhá chytit něco, co by mohl chybět. Mít empirické důkazy mu také mohou pomoci přesvědčit hráče, který by mohl potřebovat volno nebo trenéra, že musí při praxi odlehčit zátěž nebo někdy může jeho tým tlačit tvrději.
Model může tréninkovému personálu sdělit, jak moc hráč pracoval sledováním zpomalení, zrychlení, celkové pracovní zatížení na poli, změnou směru.
Zatímco NFL uvedla, že od zavedení digitálního sportovce byla snížena celková zranění, Williams uvedl, že existuje mnoho faktorů a nemůže si být jistý, že existuje přímá příčinná souvislost.
„Všichni vždy budou chtít kuřáckou zbraň, že pokud uděláme A a spárujeme ji s B, dostaneme C,“ řekl Williams. „Nikdy to takhle nefunguje. Každý chce dobře mluvit, tento tým je opravdu dobrý v prevenci zranění. Nikdo nezabraňuje zraněním. To je to, jaký typ receptu můžete dát dohromady, které zmírňuje riziko nejlépe. Čím více měříme, tím více rizika budeme moci zmírnit.“
Jak to ovlivnilo změny pravidla
NFL také použila data shromážděná z těchto systémů k modelování dopadu změn pravidel, jako je nový výkop, který byl zaveden v minulé sezóně, nebo zásah proti náčiní na kyčle. Digital Athlete dokázal simulovat 10 000 ročních období, aby pomohl modelovat, jak by nové pravidlo výkopu ovlivnilo zranění.
Pomohlo také informovat ligu o věcech, jako jsou, které přilby jsou nejlepší při ochraně hráčů před otřesy. NFL Executive Dawn Aponte uvedl, že data pomohla lize provést změny v přilbách pro quarterbacks tím, že vloží více polstrování do zadní části přilby.
„Minulý rok jsme viděli nejnižší počet otřesů v NFL od doby, kdy jsme je začali sledovat,“ řekl Aponte. „To je opravdu něco, co připisujeme skutečnosti, že se můžeme podívat na všechna tato data a přicházet s lepším vybavením, lépe výkonnými přilbami, způsoby, jak vyrábíme přilby a vyrábíme je na základě typů hitů a dopadů, které mají tito hráči.“
Aponte řekl, že počáteční reakcí některých starých časovačů měla přemýšlet, jestli to byla „nezdravá věda“. Nyní však vidí mnohem větší přijetí od všech zúčastněných, od trenérů po zdravotnický personál po hráče.
„Myslím, že to bylo nyní prezentováno jako aditivní nástroj,“ řekla. „Nepřebírá to rozhodnutí trenérů, kteří budou dělat to, co cítí, že je nejlepší pro tohoto konkrétního sportovce, nebo pro tým obecně. Ale když je skutečně dokážete nasměrovat na určité věci a říkat, hej, to je to, co vidíme. To způsobuje, že pro tento hráč je pravděpodobnější, že tento hráč udrží zranění.
