Agencias/Ciudad de México.- Expertos del Liverpool de Inglaterra han colaborado en el desarrollo de una nueva herramienta de inteligencia artificial de Google para estudiar las mejores tácticas a seguir para los saques de esquina, según un estudio científico publicado Nature Communications.
Por el momento, eso sí, ningún jugador del equipo de Anfield ha puesto en funcionamiento esas recomendaciones, que un experto independiente estima que deben todavía ser verificadas en el campo.
Los saques de esquina tienen la particularidad de ‘congelar’ por unos instantes el juego de un partido, que se caracteriza normalmente por la fluidez. Eso permite en el momento un análisis de los datos y muchos clubes estudian ya las eventuales combinaciones para optimizar su rendimiento.
DeepMind, filial de Google dedicada a la inteligencia antificial (IA), desveló en la revista Nature Communications una nueva herramienta de asistencia, TacticAI, que debe aportar sugerencias especialmente para el lanzamiento de un córner. El estudio ha contado con cinco expertos del Liverpool FC.
TacticAI cuenta con combinaciones ideales para defender en un saque de esquina, incluyendo ajustes muy afinados en términos de situación y velocidad de ejecución.
En el estudio, los expertos han estudiado cincuenta combinaciones posibles de saques de esquina, ante cada una de las cuales ha habido una elección a ciegas entre una táctica generada por inteligencia artificial y otra ya utilizada en el entrenamiento.
En un 90%, esos especialistas han optado por la opción propuesta por TacticAI, según el estudio. Ello sería la prueba que la herramienta de asistencia es “capaz de suministrar sugerencias útiles y concretas”, dijo a la AFP el investigador de DeepMind y coautor del estudio Petar Velickovic.
I'm delighted to share that our TacticAI paper has been featured as a highlighted paper by the Editors of @NatureComms 🎉🥳⚽🌐https://t.co/XTHuAhuhPi@zhexwang @weballergy @yorambac @demishassabis @karl_tuyls
— Petar Veličković (@PetarV_93) April 4, 2024
El modelo de la IA se sustenta en datos “bastante rudimentarios” de posiciones, rapidez, peso y altura de los jugadores de la Premier League inglesa, explica.
De manera ordinaria, los modelos de la IA son entrenados mediante juegos de datos que se cuentan por miles de millones. Pero en el caso de los saques de esquina solo hay una decena por partido y solo hay unos centenares de partidos en una temporada.
TacticAI utiliza un “ingrediente secreto”, según Velickovic: el aprendizaje profundo geométrico, que manipula virtualmente la orientación del terreno de fútbol para multiplicar el número de datos disponibles.
El sistema debería ser adaptable a otros momentos del juego, y también a otros deportes, según los investigadores.
El Liverpool ha colaborado ya en otros proyectos con DeepMind, que en el origen era una joven empresa británica antes de su compra por el gigante Google. El cofundador de DeepMind Demis Hassabis es además “un gran hincha” del mítico club inglés, según el primer autor del estudio, Zhe Wang.
“Probablemente veremos a clubes utilizar técnicas similares”, considera Velickovic.
Para Andy Harland, profesor de Tecnología del Deporte en la Universidad británica de Loughborough, la utilidad de TacticAI durante un partido presenta más dudas.
“Su valor solo podrá ser constatado cuando se utilice en los partidos”, declaró a la AFP, puntualizando un efecto añadido a tener en cuenta. “Si cada uno utiliza su propia inteligencia artificial”, los efectos podrían aniquilarse mutuamente y verse contrarrestados.
En la investigación, encabezada por Zhe Wang de Google DeepMind, se utilizó el aprendizaje geométrico profundo para identificar patrones estratégicos clave y producir resultados predictivos y generativos.
We caught up with the legendary @PetarV_93 to discuss TacticAI, which he developed with his colleagues at @GoogleDeepMind in collaboration with @LFC club! pic.twitter.com/LMLmrDlBtH
— Machine Learning Street Talk (@MLStreetTalk) April 7, 2024
Con ellos, ‘TacticAI’ pudo predecir con precisión el primer receptor del balón tras un saque de esquina y el resultado directo del mismo.
El asistente también permite a los entrenadores “muestrear y explorar eficazmente configuraciones alternativas de los jugadores para cada rutina de saque de esquina y seleccionar aquellas con mayor probabilidad de éxito prevista”, indica el estudio.
Las sugerencias de modelos tácticos generadas por el sistema, que fueron evaluadas por tres científicos de datos, un analista de vídeo y un ayudante de entrenador del Liverpool FC, son “indistinguibles de las tácticas reales”, según los firmantes del estudio.
Además, los evaluadores humanos prefirieron en el 90 % de las veces las tácticas sugeridas por el asistente frente a las existentes. Los autores del estudio estiman que ‘TacticAI’ ofrece “un sistema eficaz de recuperación de saques de esquina”.
Este método podría generalizarse a otras jugadas a balón parado, como los saques de banda, y a otros deportes de equipo con situaciones de juego suspendido, sugieren los firmantes.
La investigación -añaden- podría sentar las bases para que la próxima generación de asistentes de IA ayude a los entrenadores a determinar las configuraciones óptimas de los jugadores y a desarrollar contratácticas para maximizar las posibilidades de ganar.
— Liverpool FC (@LFC) April 10, 2024
