La Super Bowl, uno de los mayores eventos deportivos del mundo, ya está aquí. La edición LVII enfrentará a los Kansas City Chiefs y los Philadelphia Eagles durante la madrugada del domingo 12 al lunes 13 de febrero en España; quienes tratarán de conquistar el título en el césped del State Farm Stadium, campo de los Arizona Cardinals. Una final que tiene mucho trabajo detrás, pero a la que los equipos pueden llegar mejor preparados gracias a una nueva inteligencia artificial (IA).

La preparación de un partido es muy importante, y para ello, además de los entrenamientos, tanto los jugadores como los entrenadores de los Kansas City Chiefs y los Philadelphia Eagles pasarán horas en una sala de proyección para repasar vídeos sobre ellos mismos y sus rivales. Un método muy habitual en prácticamente todos los deportes y que sirve para estudiar posiciones, jugadas y las tácticas o formaciones con el objetivo de identificar los puntos a explotar del adversario y los puntos a mejorar del equipo.

Para ello, el entrenador y su cuerpo técnico crean un vídeo en el que aparecen las jugadas más importantes de los partidos locales y rivales para analizarlas con los jugadores. Con el objetivo de reducir significativamente el tiempo y el coste que supone el estudio de estas grabaciones para los equipos que acuden a la Super Bowl, unos ingenieros de la Universidad Brigham Young, en Utah (Estados Unidos), han creado una inteligencia artificial que consigue ganar tiempo y mejorar la estrategia del partido; y que también pueden utilizar los equipos de fútbol americano universitario y la NFL.

Identifica y sigue a los jugadores

D.J. Lee, profesor de la Universidad Brigham Young, y los estudiantes Jacob Newman, Andrew Sumsion y Shad Torrie han creado una inteligencia artificial que aprovecha el poder de los macrodatos, el aprendizaje profundo y la visión artificial para automatizar el laborioso proceso de analizar y grabar manualmente las imágenes de los partidos. Un algoritmo que se encuentra en sus primeras fases de investigación, pero que puede resultar diferencial para conquistar un título como la Super Bowl.

En concreto, los investigadores han conseguido desarrollar un algoritmo capaz de localizar y etiquetar sistemáticamente a los jugadores a partir de las imágenes de los partidos y determinar la formación y tácticas del equipo y del rival; un proceso que, en la actualidad y sin esta tecnología, puede llevar mucho tiempo y exigir contar con una gran cantidad de asistentes de vídeo para las grabaciones, por lo que también es costoso.

La IA en pruebas detectando jugadores en el videojuego Madden 2020. MDPI Omicrono

El equipo ya ha probado esta tecnología y han asegurado haber obtenido una precisión superior al 90% en la detección y el etiquetado de los jugadores con su algoritmo; además de una precisión del 85% en la determinación de formaciones ofensivas. Para entrenar a esta inteligencia artificial, los investigadores analizaron primero imágenes reales de partidos proporcionadas por el equipo de fútbol americano de la propia Universidad Brigham Young.

Cuando comenzaron a estudiarlas, se dieron cuenta de que necesitaban algunos ángulos adicionales para perfeccionar su inteligencia artificial. Así que decidieron comprar una copia del popular videojuego de fútbol americano Madden 2020 que ofrece una vista del campo desde arriba y desde detrás del ataque del equipo; y tras ello etiquetaron manualmente alrededor de mil imágenes y vídeos de dicho juego.

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Para completar el proceso utilizaron esas imágenes para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo que pudiera localizar a los jugadores y determinar en qué posición del campo están jugando. Por último, una red neuronal es la encargada de usar la información de la ubicación y posición para determinar qué formación ofensiva está llevando a cabo el equipo -rival o loca- en el ataque; aunque Lee ha expuesto que algunas fueron más difíciles de identificar que otras.

También para otros deportes

Los ingenieros han creado esta inteligencia artificial pensando en el fútbol americano, pero han asegurado que también podría tener aplicaciones en otros deportes. Como en el béisbol, donde podría localizar las posiciones de los jugadores en el campo e identificar patrones comunes para ayudar a los equipos a perfeccionar su defensa ante determinados bateadores. Incluso en el fútbol europeo podría ayudar a localizar a los jugadores y determinar cuáles son las formaciones más eficientes y eficaces.

"Una vez que se tengan estos datos se podrán hacer muchas más cosas con ellos; se podrán llevar al siguiente nivel. Los macrodatos pueden ayudarnos a conocer las estrategias de un equipo o las tendencias de un entrenador. Podría ayudarnos a saber si es probable que se lancen a por el balón en la cuarta o segunda oportunidad o si van a tirar a puerta. La idea de utilizar la IA para los deportes es realmente genial, y si podemos darles aunque sea un 1% de ventaja, merecerá la pena", ha asegurado el profesor D. J. Lee.

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