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Esta IA sabe diferenciar uma meta de uma grande meta

A nova IA da LaLiga, pela primeira vez, reconhece as melhores jogadas.

No verão também tem futebol. Essa é uma boa notícia para a maioria dos fãs, e não tão boa notícia para aqueles que não gostam tanto desta disciplina (e mais ainda se eles dividirem a sala de estar e a televisão com um desses fãs). Seja qual for o seu grupo, isso é realidade e a LaLiga está aqui. E este ano incorporou uma novidade que vai trazer ainda mais emoção aos seus seguidores, que é o lançamento de uma tecnologia de IA que oferece resumos automáticos em tempo real das melhores jogadas.

A Mediapro aplicou IA pela primeira vez para produzir resumos de futebol automaticamente, graças à plataforma de tecnologia AIProclips. Essa plataforma utiliza até três algoritmos que foram testados e treinados há mais de um ano por especialistas do grupo, com o apoio da empresa especializada em tecnologia IBM. Somente fornecendo os critérios de seleção, AIProclips gera automaticamente o resumo.

Ao longo do último ano, o departamento de Inovação do grupo Mediapro desenvolveu esta ferramenta pioneira que leva em consideração as particularidades de um jogo de futebol que até agora só poderia ser avaliado por um responsável pela edição e montagem de vídeos como emoção ou relevância de um gol nos últimos minutos do jogo.

O usuário desta nova ferramenta só precisa definir critérios como melhores jogadas, desempenho de determinado jogador ou tipo de jogada para que o AIProclips recupere automaticamente as imagens e gere o clipe desejado.

Como você conseguiu isso? A plataforma funciona em tempo real (“quase ao vivo”) não só visualizando, mas também analisando e classificando todas as peças. Leva um tempo estimado de cerca de 7 minutos para processá-los, de modo que os usuários possam criar seus próprios resumos adaptados aos seus gostos e / ou necessidades.

A importância dos algoritmos também no futebol

AIProclips é baseado em três camadas de algoritmos testados pela Mediapro e IBM por mais de 12 meses.

A primeira camada concentra-se na análise das peças e na elaboração de clipes, decidindo quando cada peça começa e quando termina. Para fazer isso, a ferramenta aplica os critérios específicos de uma partida de futebol.

A segunda camada de algoritmos já fornece a primeira análise de relevância da cena. Para isso, conta com os gestos dos jogadores, o tom do comentarista ou o som ambiente.

Por fim, a terceira camada projetada e fabricada pela IBM com aprendizado de máquina , adiciona o contexto da partida. Isso significa que ele pode saber que, por exemplo, em uma partida que vai de 0 a 1, um gol nos últimos minutos é decisivo e muito mais relevante do que nos primeiros minutos do primeiro tempo.

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