Os esportes produzem uma grande quantidade de dados. Em um jogo de críquete, por exemplo, são gerados milhões de pontos de dados de frames de vídeo para um analista esportivo examinar, de acordo com Masoumeh Izadi, diretor administrativo da startup deep tech TVConal.
A empresa, que tem sede em Cingapura, usa a AI da NVIDIA e a visão computacional para impulsionar sua plataforma de análise de vídeos esportivos, permitindo que os usuários, além das equipes esportivas, ligas e emissoras de TV, obtenham em tempo real os insights de desempenho dessa quantidade enorme de dados.
A TVConal, abreviação para “Television Content Analytics” (análise de conteúdo de televisão), fornece análise de vídeo para uma variedade de esportes, com foco em críquete, tênis, badminton e futebol.
Sua plataforma, com a tecnologia do framework de aplicações NVIDIA Metropolis para AI de visão, pode detectar eventos importantes nas partidas, modelar o comportamento dos atletas, fazer previsões de movimentos e muito mais. Tudo isso ajuda a examinar os detalhes minuciosos nos esportes, permitindo que as equipes tomem decisões mais inteligentes no campo.
A TVConal é membro do NVIDIA Inception, um programa gratuito que apoia as startups que estão revolucionando os setores com tecnologia de ponta.
Marcações Automatizadas de Partidas
Criar uma linha do tempo de eventos significativos nas partidas com marcações é essencial para a análise de vídeos esportivos. As marcações são usadas para gerar relatórios detalhados que fornecem estatísticas de desempenho e feedback visual para árbitros, treinadores, atletas e torcedores.
Como as jogadas e outros eventos da partida ocorrem em poucos instantes, até 20 agentes trabalham juntos para realizar a marcação ao vivo de algumas partidas esportivas, de acordo com Izadi. Isso pode ser demorado e trabalhoso.
Com a plataforma da TVConal, os analistas esportivos podem extrair insights de frames de vídeo em alguns cliques, já que a AI ajuda a fazer as marcações nas partidas de forma automática e precisa em tempo real. Isso dá, aos analistas, tempo para que possam para aprofundar nos dados e fornecer feedback mais detalhado às equipes.
A plataforma também consegue capturar momentos críticos ou jogadas desonestas que o olho nu pode perder.
“Se um jogador faz uma ação ilegal que está além da capacidade de uma pessoa processar em alguns milissegundos, a plataforma consegue detectar isso e informar aos árbitros, para que eles tomem uma decisão a tempo”, disse Izadi.
A plataforma da TVConal foi criada com o NVIDIA Metropolis, que simplifica o desenvolvimento, a implantação e a escala de aplicações de análise de vídeo habilitadas por AI, desde o edge até o cloud. O Metropolis inclui modelos pré-treinados, ferramentas de treinamento e otimização, kits de desenvolvimento de software, bibliotecas CUDA-X e muito mais, todos otimizados para execução em Sistemas Certificados pela NVIDIA baseados na plataforma empresarial NVIDIA EGX para computação acelerada.
“As ferramentas de software, os frameworks e o hardware da NVIDIA nos permitem iterar mais rápido e trazer ideias ao mercado com ciclos de vida e custos reduzidos”, afirmou Izadi.
Os recursos de computação acelerados pela NVIDIA usados na plataforma da TVConal incluem a plataforma NVIDIA Jetson para AI no edge, workstations RTX 3090 on premise e GPUs V100 e A100 Tensor Core no cloud.
A TVConal usa o SDK NVIDIA DeepStream para simplificar os pipelines de processamento de vídeo, os modelos pré-treinados e o Kit de Ferramentas TAO da NVIDIA para acelerar o treinamento de AI e o SDK NVIDIA TensorRT para otimizar a inferência.
O DeepStream permitiu que a equipe da TVConal processasse transmissões de vídeo e áudio ao vivo em tempo real, ou seja, a velocidade necessária para corresponder às taxas de frames de vídeo. Além disso, a biblioteca TensorRT ajudou a TVConal a converter modelos de machine learning para processar dados com mais rapidez e, ao mesmo tempo, manter a precisão.
Como membro do NVIDIA Inception, a TVConal tem acesso a recursos técnicos, especialistas do setor e suporte go-to-market.
Os clientes da empresa incluem a empresa de produção internacional NEP Group, o Pakistan Cricket Board e outros.
“Há um volume cada vez maior de conteúdo esportivo para se extrair valor”, afirmou Izadi, destacando que o tamanho do mercado global de análise esportiva deve crescer mais de 20% até 2028. “O processamento automatizado de vídeos é revolucionário nos esportes, e estamos empolgados em criar mais modelos e pipelines avançados para manter a revolução em andamento.”
Outros inovadores no mundo todo estão usando o NVIDIA Metropolis para análise de esportes, incluindo as startups Pixellot, Track160 e Veo.
Assista a uma sessão on-demand do NVIDIA GTC sobre como a AI está revolucionando o setor esportivo, prevendo melhor os resultados de competições, melhorando o desempenho e aumentando as expectativas de qualidade dos espectadores.
Saiba mais sobre o NVIDIA Metropolis e inscreva-se para participar do NVIDIA Inception.