Essendo la lega di calcio con la più alta affluenza allo stadio a livello globale e trasmessa in oltre 200 Paesi, la Bundesliga tedesca è tra i leader dello sport più popolare al mondo. Per aumentare il coinvolgimento dei fan, la Bundesliga sta sfruttando i flussi di dati in tempo reale e i dati storici di oltre 10.000 giochi per creare e addestrare modelli ML in Amazon SageMaker per previsioni in tempo reale e approfondimenti aggiuntivi. Questi modelli verranno utilizzati come approfondimenti e grafici per mostrare ai fan quando è probabile che venga segnato un goal, identificare potenziali opportunità di goal ed evidenziare come le squadre si stanno posizionando e controllando il campo. La lega sta inoltre collaborando con AWS per fornire ai fan contenuti personalizzati e risultati di ricerca in base alla loro posizione, ai giocatori, alle squadre e alle partite preferiti e sta inoltre utilizzando Amazon Rekognition per analizzare il più grande archivio multimediale digitale di calcio al mondo, con oltre 150.000 ore di video per cercare facilmente filmati storici.

La FORMULA 1 è la più alta classe di corse automobilistiche della FIA, con le auto più veloci e avanzate. Durante ogni gara, 120 sensori su ogni auto generano 3 GB di dati con più di 1.500 punti dati creati ogni secondo. La F1 utilizza Amazon SageMaker per addestrare modelli di deep learning con 65 anni di dati per fornire ai fan statistiche, previsioni e approfondimenti sulle decisioni in frazioni di secondo prese da team e piloti trasmesse in streaming in tempo reale tramite Amazon Kinesis. Inoltre, la F1 utilizza la fluidodinamica computazionale (CFD) eseguita su Amazon HPC per la prototipazione rapida di nuovi progetti di carrozzeria in un ambiente virtuale da utilizzare nella stagione 2021.

NASCAR, la più grande organizzazione di corse automobilistiche negli Stati Uniti, ha migrato il suo archivio video di 18 petabyte contenente 70 anni di filmati storici su AWS e può utilizzare Amazon Rekognition per taggare automaticamente i fotogrammi video con metadati, come pilota, auto, corsa, giro, tempo e sponsor e Amazon Transcribe per le didascalie e le marche temporali di ogni parola all'interno del discorso. Ciò consente alla NASCAR di risparmiare migliaia di ore di tagging manuale e di ricerca nei propri archivi video, per presentare ai fan i momenti più iconici della storia della NASCAR. NASCAR utilizzerà quindi SageMaker per addestrare modelli di deep learning per migliorare i metadati e l'analisi video. 

Attraverso il suo programma Next Gen Stats (NGS) basato su AWS utilizzando la tecnologia di machine learning, la NFL offre statistiche avanzate che mettono in evidenza la scala, la velocità e la complessità del gioco. I ricevitori a banda ultralarga tracciano i giocatori e il movimento della palla con una precisione fino al pollice, utilizzando tag RFID, catturando e archiviando oltre 3 TB di dati per ogni gioco sfruttando Amazon EC2, S3 ed EMR. I dati in tempo reale vengono combinati con i tradizionali dati del box score per calcolare centinaia di parametri e previsioni di output e approfondimenti forniti attraverso la grafica ai fan online, sullo schermo, negli stadi e nelle esperienze sul secondo schermo, e come API per team, società di analisi, emittenti, e commentatori. 

Fondata nel 2006 nel Regno Unito come Pro Football Focus e ora di proprietà dell'ex professionista NFL Cris Collinsworth, la squadra di PFF è composta da oltre 500 membri e analizza il football professionistico e universitario utilizzando sofisticati modelli di analisi e matematica. PFF ha iniziato a implementare soluzioni di machine learning con Amazon S3 e AWS ElastiCache per gestire la scalabilità, dopo aver migrato l'intera tecnologia e la pila cloud ad AWS nel luglio 2019. PFF utilizzerà i servizi di calcolo, archiviazione, database, serverless, analisi e machine learning di AWS per migliorare l'efficienza operativa, innovare a un ritmo più rapido ed estrarre un significato più profondo dai dati statistici di gioco. AWS consentirà a PFF di scoprire parametri mai visti prima che cambieranno il modo in cui le squadre, i tifosi e i media vivono il football.

Considerati uno dei team più tecnologici e basati sui dati della NFL, i Seattle Seahawks stanno spostando la maggior parte della loro infrastruttura su AWS, sfruttando i servizi di elaborazione, archiviazione, database, analisi e ML per guidare un'analisi approfondita dei loro giocatori e dati della concorrenza, migliorare l'efficienza operativa e accelerare l'innovazione. Un data lake su Amazon S3 combinerà gli oltre 40 anni di statistiche della squadra con i dati NFL, il monitoraggio dei giocatori, il movimento GPS, i dati sulla salute e il benessere dei giocatori e le informazioni di scouting per una visibilità più profonda e maggiori approfondimenti, che consentono agli allenatori di fare abbinamenti migliori e regolazioni del tempo che porteranno a drive e touchdown di maggior successo.

University of Illinois, Urbana Champaign (UIUC) ha collaborato con Amazon Machine Learning (ML) Solutions Lab per aiutare gli allenatori di football dell'UIUC a prepararsi per le partite in modo più efficiente e a migliorare le loro probabilità di vincita. Il team ha combinato la profonda esperienza di UIUC nel football universitario e nel coaching con il machine learning di AWS per creare un modello ML all'avanguardia che prevede il risultato di qualsiasi giocata di football. Inoltre, gli allenatori UIUC ora dispongono di schemi visivi di pianificazione delle partite generati automaticamente in base alle funzionalità chiave consigliate dal modello ML. Ciò consente agli allenatori di risparmiare tempo durante la preparazione per una partita e offre loro maggiori informazioni sulle loro prestazioni e strategie.

Second Spectrum è il fornitore ufficiale di monitoraggio ottico e analisi dei campionati sportivi come la National Basketball Association (NBA) e la Premier League inglese. Second Spectrum utilizza AWS per aiutare le leghe sportive e i loro media partner a offrire analisi, visualizzazioni e videoclip ricercabili in modo semplice per migliorare l’esperienza dei fan e offrire team con analisi maggiormente competitive. Second Spectrum utilizza AWS Elemental per ridurre al minimo la latenza nei suoi servizi di streaming, offrendo ai fan un'esperienza di visualizzazione di alta qualità, e AWS Elemental MediaStore, un servizio di archiviazione ottimizzato per i media, per consentire ai produttori televisivi e ai commentatori sportivi di accedere rapidamente ai momenti chiave degli eventi sportivi.

Il nuoto è lo sport olimpico di maggior successo in Australia e una delle attività più popolari nel Paese, con oltre 4,5 milioni di persone che partecipano ogni anno. La partecipazione al nuoto è una componente fondamentale della cultura iconica dell'Australia; tuttavia, si basa su finanziamenti governativi e la concorrenza globale è agguerrita. Lavorando con AWS, il team ha utilizzato modelli di machine learning per ottimizzare le formazioni delle staffette, per offrire le migliori possibilità di vincere medaglie nelle competizioni chiave. AWS è orgogliosa di svolgere un ruolo nel coinvolgere, supportare e sviluppare la prossima generazione di nuotatori australiani ricreativi e d'élite. Attraverso questa partnership, AWS spera di supportare Swimming Australia per aumentare il profilo dello sport e il suo livello di copertura mediatica, aumentare i tassi di partecipazione nazionale e contribuire a migliorare i risultati delle prestazioni della squadra nazionale australiana di nuoto.

Per Sportradar, il fornitore globale di sport e intelligence per i settori delle scommesse e dei media che fornisce la copertura dei dati di oltre 200.000 eventi all'anno, i progressi nella visione artificiale sono un'opportunità per espandere la profondità dei dati sportivi offerti ai clienti e ridurre i costi di raccolta dei dati attraverso l'automazione. Sportradar sta investendo nella ricerca sulla visione artificiale sia attraverso lo sviluppo interno che le partnership esterne, per costruire capacità di raccolta dati di visione artificiale con un focus iniziale su tennis, calcio e snooker. In collaborazione con Amazon ML Solutions Lab, Sportradar sta esplorando l'applicazione di modelli di deep learning all'avanguardia per il rilevamento automatico degli eventi delle partite nel calcio, andando oltre la localizzazione di giocatori e palloni per comprendere l'intento del gioco in termini di ciò che sta accadendo nella partita. Per portare questa tecnologia in produzione man mano che matura, Sportradar sta sfruttando i servizi AWS tra cui Amazon SageMaker, EKS, MSK, FSx e l'ampia gamma di istanze di calcolo GPU e CPU di Amazon per la sua pipeline di elaborazione di visione artificiale. Questa infrastruttura consente ai ricercatori di Sportradar di testare e convalidare modelli di visione artificiale su larga scala e portare i modelli dal laboratorio alla produzione con il minimo sforzo, offrendo al contempo la bassa latenza, l'affidabilità e la scalabilità necessarie per i casi d'uso delle scommesse sportive dal vivo.

Utilizzando AWS, INEOS TEAM UK può elaborare migliaia di simulazioni di progettazione per la sua barca di Coppa America in una settimana rispetto a più di un mese utilizzando un ambiente on-premise. Il team sta utilizzando un ambiente HPC in esecuzione su istanze Spot di Amazon EC2 per aiutare a progettare la propria barca per la competizione. Per lo scafo, il cui design richiedeva centinaia di core di calcolo per ogni simulazione, il team ha utilizzato istanze Amazon EC2 C5 in aggiunta alle ultime istanze Amazon EC2 C5n potenziate da Nitro con interfacce di rete Elastic Fabric Adapter (EFA). Per garantire prestazioni veloci del disco per le migliaia di simulazioni completate ogni settimana, il team ha anche utilizzato Amazon FSx for Lustre per fornire un file system veloce, scalabile e sicuro ad alte prestazioni basato su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Pulselive è partner digitale di alcuni dei più grandi campionati ed eventi sportivi, dalla Premier League alla Coppa del mondo di cricket. La filiale di Sony sta aiutando a creare esperienze per i fan che aumentano il coinvolgimento attraverso modi nuovi e di grande impatto. Pulselive utilizza Amazon Personalize per consentire ai propri clienti di creare consigli altamente personalizzati per i propri contenuti multimediali sportivi online. In collaborazione con il team di Amazon Prototyping, Pulselive ha creato un nuovo motore di raccomandazione, aumentando il consumo di video del 20%. Sfruttando AWS, Pulselive è stato in grado di condurre rapidamente test A/B, creare un semplice proof of concept con interruzioni minime e sperimentare, mantenendo bassa la barriera all'ingresso, sia tecnicamente che finanziariamente.

Sfruttando l'ampiezza e la profondità dei servizi AWS, NHL sarà in grado di automatizzare l'elaborazione video e la distribuzione dei contenuti nel cloud e sfruttare il suo sistema Puck and Player Tracking (PPT), che funziona sull'infrastruttura di AWS Cloud, per acquisire meglio i dettagli di gioco per i suoi fan, squadre e media partner. L'NHL collaborerà con Amazon Machine Learning Solutions Lab per applicare l'ampio portafoglio di servizi di machine learning di AWS ai video di gioco e ai dati ufficiali di NHL per sviluppare e condividere analisi e parametri di gioco avanzati che portino i fan più a fondo nel gioco. La NHL intende utilizzare AWS Elemental Media Services per sviluppare e gestire un sistema di distribuzione di contenuti video HD e 4K basato su cloud che fornirà una visione completa del gioco a funzionari, allenatori, giocatori e fan della NHL. Grazie alla tecnologia AWS, il sistema codificherà, elaborerà, archivierà e trasmetterà filmati di gioco da una serie di nuove angolazioni della telecamera, per fornire feed video continui che acquisiscono giochi ed eventi al di fuori del campo visivo delle tradizionali telecamere di trasmissione. Sfruttando i servizi di analisi di AWS, tra cui Amazon Kinesis e servizi di machine learning come Amazon SageMaker, la NHL sarà in grado di controllare i propri feed ai partner di trasmissione in tempo reale.

AWS è il provider di cloud ufficiale, il provider di cloud di intelligenza artificiale, il provider di cloud di deep learning e il provider di cloud di machine learning del PGA TOUR. Insieme, AWS e TOUR stanno collaborando per trasformare il modo in cui i contenuti del golf vengono creati, distribuiti e sperimentati, avvicinando i fan all'azione sul campo e aiutando anche TOUR a semplificare le sue operazioni mediatiche. TOUR utilizzerà il machine learning, l'archiviazione, il calcolo, l'analisi, il database e i servizi multimediali di AWS per elaborare e distribuire rapidamente le riprese video di ogni torneo di golf e sfrutterà AWS per trasformare rapidamente questi contenuti in nuove entusiasmanti esperienze digitali, che forniranno ai fan una maggiore esperienza completa e personalizzata durante la competizione TOUR. TOUR migrerà quasi 100 anni di contenuti multimediali su AWS, inclusi video, audio e immagini risalenti al Los Angeles Open del 1928, e trasmetterà in streaming filmati live di futuri tornei nel data lake costruito su Amazon S3. TOUR utilizzerà quindi Amazon Rekognition per taggare automaticamente i contenuti con metadati specifici come i nomi dei giocatori e il logo degli sponsor. TOUR utilizzerà anche i servizi multimediali AWS per rendere più veloce la distribuzione di contenuti video per la copertura di eventi televisivi e lo streaming over-the-top (OTT) per gli spettatori online.

L'Olympic Technology Group di Intel ha deciso di sviluppare una soluzione di machine learning per creare un modello digitale in tempo reale delle prestazioni degli atleti, per consentire una soluzione di coaching per atleti d'élite portatile e basata su cloud. Intel si è unita ad Amazon Machine Learning Solutions Lab (MLSL) per sfruttare l'esperienza di visione artificiale di MLSL per migliorare le capacità di tracciamento scheletrico 3D esistenti di Intel. MLSL ha sviluppato una pipeline di stima della posa multi-persona 3D su Amazon SageMaker che consente il tracciamento scheletrico 3D da una singola telecamera. "Il team di MLSL ha svolto un lavoro straordinario ascoltando le nostre esigenze e proponendo una soluzione in grado di soddisfare le esigenze dei nostri clienti", ha affermato Jonathan Lee, Direttore delle prestazioni sportive, Olympic Technology Group. Il team ha superato le nostre aspettative, sviluppando una pipeline di stima della posa 3D utilizzando video 2D acquisiti con telefoni cellulari in sole due settimane. Standardizzando il nostro carico di lavoro ML su Amazon SageMaker, abbiamo raggiunto una notevole precisione media del 97% sui nostri modelli". 

La conferenza Pac-12 è dedicata allo sviluppo della prossima generazione di leader sostenendo l'eccellenza negli studi accademici, nell'atletica e nella cura fornita ai suoi studenti-atleti. Pac-12 Networks, la società di media di proprietà della Conferenza e delle sue dodici università membri, ha trasferito la sua infrastruttura video e multimediale su AWS utilizzando AWS Media Services, AWS Cloud Storage e AWS Direct Connect per tutto, dalla codifica alle inserzioni pubblicitarie,dalla trasmissione alla distribuzione. Gli ingegneri di Pac-12 avviano nuovi servizi in modo rapido ed economico utilizzando AWS Lambda e Amazon EC2, abilitando funzionalità che vanno dalla produzione basata su cloud all'analisi dei dati, a sostegno dell'obiettivo finale di creare esperienze straordinarie per gli appassionati di Pac-12 e dell'atletica universitaria ovunque.

Kayo Sports è un servizio di streaming multi-sport e un aggregatore di contenuti per gli appassionati di sport australiani, che gestisce la maggior parte della sua infrastruttura IT su AWS per offrire esperienze clienti personalizzate su larga scala per oltre un milione di abbonati (a partire da maggio 2021). Kayo utilizza prodotti e servizi AWS, inclusi analisi, machine learning, servizi multimediali e distribuzione di contenuti e reti per analizzare centinaia di migliaia di punti dati per fornire statistiche interattive e approfondimenti per migliorare l'esperienza di visualizzazione. Ciò include SplitView, che consente agli utenti di guardare fino a quattro sport su uno schermo, e Kayo Key Moments, che consente agli utenti di saltare alle parti migliori dei loro giochi preferiti. Utilizzando servizi, tra cui Amazon Redshift, Amazon Glue e Amazon Athena, Kayo analizza le informazioni per creare una vista unificata del cliente e adatta la libreria di contenuti per fornire un menu personalizzato di eventi sportivi in base alle preferenze di uno spettatore. 

Stats Perform è il leader di mercato nella tecnologia sportiva che fornisce i dati sportivi più affidabili e gli ultimi progressi nell'applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per fornire previsioni migliori per squadre, scommesse sportive e un'esperienza di trasmissione, media e fan più coinvolgente. L'azienda raccoglie i dati sportivi più dettagliati per creare nuove esperienze attraverso gli sport. Sfruttando il più ricco database sportivo in circolazione, Stats Perform migliora la competizione sportiva e l'intrattenimento attraverso il machine learning e la visione artificiale per creare previsioni e analisi avanzate, sia per i media digitali e televisivi con narrazione differenziata, sia per le aziende tecnologiche, con dati affidabili e veloci per alimentare le loro innovazioni, scommesse sportive con puntate in tempo reale e servizi di integrità, o squadre con il primo software di analisi IA nel suo genere. Con Amazon e AWS, ciò ha significato il primo utilizzo in assoluto della probabilità di vincita in tempo reale nella trasmissione per la copertura della Premier League di Prime, l'implementazione completa di dati sportivi di Alexa nella tecnologia vocale per i campionati di tutto il mondo, avanzando nell'uso dei dati di rugby con AWS per il Torneo delle Sei Nazioni e non solo. Per ulteriori informazioni, consulta StatsPerform.com. 

Ferrari utilizzerà la comprovata infrastruttura globale di AWS, inclusa la Regione AWS UE (Milano), e l'ampiezza e la profondità dei servizi per semplificare la progettazione e i test delle sue auto, offrendo ai clienti le esperienze di guida più emozionanti possibili. Inoltre, in qualità di nuovo partner, Scuderia Ferrari sfrutterà AWS per lanciare una piattaforma di coinvolgimento dei fan digitale, tramite la sua app mobile, per coinvolgere centinaia di milioni di fan in tutto il mondo con contenuti esclusivi e personalizzati. Ferrari sfrutterà Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), con accesso a tipi di istanze specializzate per efficienti sistemi computerizzati ad alte prestazioni (HPC) e Ferrari utilizzerà istanze basate su AWS Graviton2, che offrono costantemente prestazioni sette volte migliori rispetto alla generazione precedente di istanze basate su x86. Ferrari creerà un data lake con Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e utilizzerà AWS Lake Formation per raccogliere, catalogare e pulire in modo rapido e sicuro centinaia di petabyte di dati e sfrutterà anche AWS per rendere più facile ai clienti attuali e potenziali costruire, acquistare e mantenere le loro auto. Utilizzando Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) e Amazon DynamoDB (il database di valori-chiave completamente gestito di AWS), Ferrari sarà in grado di creare, implementare e dimensionare rapidamente esperienze digitali migliorate come il Ferrari Car Configurator.