HudStats wechselt von OpenAI zu Amazon Bedrock

HudStats, ein in den Niederlanden/Haag ansässiges Unternehmen für eSports-Daten und -Analysen, treibt die Kunst des eSports-Storytellings mit seiner Advanced Video Analysis (AVA)-Lösung für künstliche Intelligenz (AI) und Machine Learning (ML) voran.

Mit Hilfe von Amazon Bedrock für generative KI extrahiert die Technologie Daten in Echtzeit aus Live-eSports-Übertragungen mit Deep Learning oder aus der Spiele-API, fasst die Daten zu Statistiken zusammen und speist sie in ein benutzerfreundliches Dashboard ein, das zugängliche Inhalte für Unterhaltungs- und Coaching-Zwecke oder genaue Echtzeitdaten für Wetten bereitstellt.

Hintergründe

In den vergangenen zehn Jahren hat sich eSports zu einer milliardenschweren Industrie entwickelt, mit Dutzenden von Ligen, Tausenden von Sportlern, Teams, Franchises und einer wachsenden Fankultur. Wie in der Welt des Sports ist auch in diesem Bereich das Storytelling der Schlüssel zum Erfolg. Pixel in Geschichten zu verwandeln, ist das Ziel von HudStats, einem in den Niederlanden/Haag ansässigen Unternehmen für eSports-Daten und -Analysen, das an der Spitze der Benchmarking-Innovationen auf dem globalen eSports-Markt steht.

Mit seiner Advanced Video Analysis (AVA)-Lösung für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) extrahiert HudStats Daten in Echtzeit aus Live-eSports-Übertragungen mithilfe von Deep Learning oder aus der Spiele-API; die Daten werden dann automatisch in Statistiken zusammengefasst und in ein benutzerfreundliches Dashboard eingespeist, das zugängliche Inhalte für Unterhaltungs- und Coaching-Zwecke oder genaue Echtzeitdaten für Wettzwecke bietet.

»Als wir das Unternehmen im Jahr 2020 gründeten, drehten sich unsere Ideen um den Aufbau von Lösungen für die Positionsbestimmung von Spielern und die Datenvisualisierung für traditionelle Sportarten, aber als diese aufgrund der Pandemie pausiert wurden, schwenkten wir auf eSports um und begannen mit Datenwidgets, die einen ähnlichen Ansatz verfolgten. Der Schritt von dort zum Aufbau einer ganzen KI-gesteuerten Dateninfrastruktur und einer generativen KI-Storytelling-Lösung für die eSports-Branche fühlte sich ziemlich natürlich an. Es war ein großer Schritt nach vorne, oder vielleicht ein paar Schritte, aber es hat sich alles ganz natürlich ergeben«, sagt HudStats CEO Andrei Balanescu.

Um Innovationen in diesem schnelllebigen Markt voranzutreiben, setzt HudStats auf zuverlässige, praxiserprobte Ressourcen, die das Unternehmen dabei unterstützen, schnell voranzukommen und Prototypen von Tools zu entwickeln, die sich seine Kunden noch nicht vorstellen können.

Mehr Flexibilität mit Amazon Bedrock

KI ist ein zentraler Bestandteil der Kernanwendung von HudStats, aber mit dem Wachstum des Unternehmens und der Kundenmöglichkeiten benötigte HudStats eine Lösung, die neben der reinen Leistung auch Flexibilität und Skalierbarkeit bietet. HudStats basiert auf Amazon Web Services (AWS), nutzte aber zunächst OpenAI für generative KI-Arbeitslasten. Da die verfügbaren Modelle an ihre Grenzen stießen, begann das Team, Amazon Bedrock zu erkunden, einen vollständig verwalteten Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen von führenden KI-Unternehmen wie Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI und Amazon über eine einzige API sowie eine breite Palette an Funktionen für die Erstellung generativer KI-Anwendungen mit Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvollem Umgang mit Daten bietet. HudStats hat festgestellt, dass eine größere Auswahl an zugänglichen Basismodellen zu besseren Geschäftsergebnissen führt, was das Unternehmen zu diesem Wechsel bewogen hat.

Balanescu sagte: »Wir können unsere Basismodelle in Amazon Bedrock so abstimmen, dass sie unseren Anforderungen entsprechen. Mehr Optionen erleichtern uns das Leben bei der Validierung und Iteration neuer Ideen.«

CTO Hristo Yankov führte aus: »Der Wechsel zu Amazon Bedrock hat das Spiel für uns wirklich verändert. Anders als bei OpenAI haben wir diese unglaubliche Flexibilität und Skalierbarkeit. Wir können die Einstellungen anpassen, mit verschiedenen Modellen experimentieren und alles auf unsere spezifischen Bedürfnisse und Daten abstimmen. Ehrlich gesagt waren unsere Erfahrungen fantastisch und wir freuen uns darauf, was die Zukunft in Bezug auf Amazon Bedrock bringt. Wir haben noch viele weitere Ideen in der Schublade.«

Daten als Geschichtenerzähler für LaLiga

Eine der aufregendsten Anwendungen der Innovation von HudStats ist die Lösung für die offizielle eSports-Liga LaLiga des FC24.

Die Liga nutzt das KI-gesteuerte Storytelling-Dashboard von HudStats, um die Sammlung von eSports-Daten zu automatisieren, Erzählungen zu bereichern und die Produktion von Inhalten zu skalieren. Durch die Integration der KI-Datenerfassungs- und Aggregationstechnologie von HudStats, gepaart mit reichhaltigen Content-Visualisierungen und Video-Highlight-Funktionen, ermöglicht das Storytelling-Dashboard LaLiga, mehr Wert aus seinen eSports-Daten zu ziehen. Außerdem entfällt die Notwendigkeit der manuellen Verarbeitung und Aggregation von Spieldaten.

LaLiga hat die HudStats-APIs nahtlos integriert, um auf die Statistiken zuzugreifen und die Inhalte auf seiner Website zu bereichern. Alle Informationen werden für die gesamte Saison an einem Ort zusammengefasst. Moderatoren können nun während der gesamten Saison problemlos auf die Leistungsdaten von Teams und Spielern zugreifen und so eine spannendere Erzählung erstellen. Die Teams verfügen über eine eigene Seite mit Metriken und Leistungsstatistiken, die einen besseren Einblick in ihre Saisonleistungen bieten. Sie können Video-Highlights aus dem Dashboard auf Social Media-Kanälen teilen und so den Fans einen Platz in der ersten Reihe auf ihrer Reise durch die Saison bieten.

Lokalisierung von Inhalten

Durch die Integration von Amazon Bedrock in die AVA-Lösung bietet HudStats seinen Kunden eine vollständig optimierte Lösung zur Umwandlung von reinen Video-Feeds in Inhalte, seien es Video-Highlights oder schriftliche Social-Media-Inhalte, Spielanalysen oder Kommentar-Feeds. Die von der AVA-Technologie von HudStats aus dem Video-Feed extrahierten Rohdaten werden dann in die generativen KI-Tools von AWS eingespeist, die sie auf Knopfdruck in ansprechende Inhalte verwandeln. Benutzer können sogar ihre eigenen Eingabeaufforderungen für erweiterte Ergebnisse optimieren. Auf diese Weise ermöglicht HudStats seinen Kunden, eine unendliche Anzahl und Art von Inhalten zu generieren, die sich um ihren Wettbewerb drehen, und zwar in ihrer eigenen Sprache.

Balanescu erklärt. »Wir haben die gesamte Suite der generativen KI-Tools von AWS zur Verfügung. Kunden können alle automatisch generierten Video-Highlights herunterladen und sofort posten, da sie alle in S3 gespeichert sind. Und sobald die Daten von den Computer-Vision-Algorithmen und den maschinellen Lernmodellen aus den Video-Feeds extrahiert wurden, gibt es viele unglaubliche Optionen, um automatische Text- und Video-Highlights zu generieren. Wir können sagen, dass Amazon Bedrock den Nutzern eine große kreative Freiheit und Inspiration bietet, und wir glauben, dass noch mehr kommen wird.»

»Darüber hinaus bietet AWS uns die Möglichkeit, die Kosten und die Effizienz der Modelle zu optimieren, da wir genau überwachen können, wie sich jedes Modell in bestimmten Szenarien verhält. Wenn wir zum Beispiel ein Modell eines französischen Unternehmens verwenden, um Inhalte in französischer Sprache zu generieren, könnten wir bessere Ergebnisse erzielen, da sie über einen besseren und verbesserten französischen Datensatz verfügen, mit dem sie trainieren können. Wir lernen immer noch dazu, aber unsere Philosophie ist es zu prüfen, welches Modell für verschiedene Anwendungsfälle besser geeignet ist, und diese Erkenntnisse in unsere Optimierung einfließen zu lassen. Amazon Bedrock bietet uns in dieser Hinsicht die größte Flexibilität.»

Neben der Verwendung von Amazon Bedrock für generative KI nutzt HudStats eine ganze Reihe von AWS Managed Services. Das Unternehmen nutzt intensiv Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) und Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS). Sie nutzen auch Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK), ElastiCache und Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Darüber hinaus nutzt HudStats auch CloudFront für die Verteilung der Front-End-Inhalte, Bilder und Videos, AWS Glue für Schemata und die Aufrechterhaltung der Datenintegrität im Data Warehouse sowie den Analysedienst Amazon Athena.

Fortschrittlicher Stand der Technik für eSports

Bei einem anderen Projekt, dem eSports-Turnier Fifae Nations Cup 2023, arbeitete HudStats mit dem KNVB (Königlicher Niederländischer Fußballverband) zusammen, um maschinelles Lernen und KI-Technologie zur Verbesserung der Streams von E_Oranje, der niederländischen eSports-Fußballnationalmannschaft, bereitzustellen. Die Lösung von E_Oranje lieferte Gameplay-Daten und Statistiken wie Torschüsse, Pässe, Ballbesitz, Karten und Elfmeter, die es dem Team ermöglichten, bessere Spielerstatistiken zu erstellen, das Storytelling zu verbessern und mehr Einblick in die Spiele zu geben.

Für DreamHack Sports Games stellte HUDstack seine KI-basierte AVA-Lösung zur Verfügung, um ihr Turnier mit detaillierten Spielstatistiken und präzisen, nicht verzögerten Daten für Live-Grafiken zu versorgen und diese mit einer atemberaubenden Sub-Sekunden-Geschwindigkeit zu liefern.

Das Unternehmen hat außerdem eine benutzerfreundliche, vollautomatische Plattform für Competitive Gaming-Statistiken für den eSport-Wettanbieter Sports Information Services (SIS) entwickelt. Der zentrale Hub für die H2H Global Gaming League von SIS nutzt KI-Technologie, um Daten aus Esoccer- und Ebasketball-Gaming-Streams automatisch zu erfassen und zu verarbeiten und sie in aufschlussreiche Statistiken umzuwandeln.

Mit Blick auf den Bedarf an Tools, die mit der Innovation im eSport Schritt halten, sagte Balanescu: »Ein ausgereiftes Setup wie Amazon Bedrock ist entscheidend, um den Kunden innovative Ideen zu präsentieren. Sie haben so etwas noch nie gesehen, also können sie vorher keine Liste mit Anforderungen erstellen. Wir müssen ihnen die Ergebnisse im Voraus zeigen, damit sie reagieren können und die Leistungsfähigkeit dieser Technologie verstehen. Hier kann AWS wirklich glänzen. Es ermöglicht uns, diese Konzeptualisierung und Iteration wirklich schnell durchzuführen, und gibt uns eine ausgereifte Einrichtung, die wir dann zur Erweiterung und Optimierung verwenden können.