Ricercatori provenienti da Digital Creativity Labs presso l’Università di York hanno annunciato lo sviluppo di un modello di previsione in tempo reale punto di riferimento per Esports.
Il team ha rivelato la ricerca di un modello che “può ragionevolmente prevedere il risultato di Dota 2” e che potrebbe potenzialmente alterare il futuro dell’esperienza di trasmissione di Esports.
Il modello, che fa parte di un’intelligenza artificiale avanzata e di un’infrastruttura di dati sviluppata tra DC Labs e i suoi partner, è in grado di prevedere il vincitore di un gioco Dota 2 con un’incredibile percentuale di precisione dell’85% dopo soli cinque minuti di gioco. I ricercatori sono anche in grado di anticipare in modo affidabile (entro una finestra di cinque secondi) quando un personaggio del giocatore verrà ucciso, prevedere con un buon grado di precisione il risultato di una partita prima dell’inizio della partita e fornire un’analisi retrospettiva post-partita.
Secondo il comunicato, la ricerca ha il potenziale per trasformare il modo in cui gli spettatori visualizzano e interagiscono con gli Esport “migliorando la comprensione del pubblico a tutti i livelli di abilità”. A differenza delle metriche che tracciano la valuta in-game o il controllo oggettivo, che a volte può essere fuorviante o complicato per i nuovi arrivati, le statistiche del modello potrebbero essere utilizzate dalle emittenti di Esports per raccontare accuratamente la storia della partita in corso in modo intuitivo.
Per un titolo di Esport come Dota 2, che è noto per avere un’alta barriera all’ingresso a causa della sua ripida curva di apprendimento, la ricerca potrebbe cambiare il gioco.
La tecnologia è al centro del progetto Weavr (guidato da ESL UK ), con la possibilità di trasmettere in streaming a qualsiasi touchpoint tra cui applicazioni mobili, VR e trasmissione AR. DC Labs ha creato il modello utilizzando i dati grezzi dei milioni di partite giornaliere registrate di Dota 2 – che descrive come “un terreno di prova unico e fertile per l’apprendimento automatico” – e ha testato e valutato il modello durante due tornei di Dota 2.
La dott.ssa Victoria Hodge della DC Labs ha dichiarato:
Come tutti gli sport, gli sport devono mantenere un elemento di dubbio per essere divertenti. Tuttavia, i giochi Dota 2 sono incredibilmente complessi, anche per giocatori e fan esperti. Per molti visualizzatori di Esport, il numero e il significato delle statistiche visualizzate possono essere fonte di confusione. Spesso è difficile dire chi guida perché le statistiche possono essere contraddittorie.
Il modello mira a fornire un’esperienza da spettatore “accessibile e immersiva” e le sue ramificazioni potrebbero persino essere avvertite al di fuori del settore degli Esport, come spiega il dott. Hodge.
In futuro, quando simili set di dati ad alta frequenza e dettagliati saranno disponibili da domini come l’Internet of Things, possiamo iniziare ad applicare la nostra previsione dal vivo ai dati comportamentali umani nel mondo reale.
L’articolo, ” Win Prediction in Multi-Player Esports: Live Professional Match Prediction ” è stato pubblicato in IEEE Transactions on Games a novembre 2019.
