Los tiros de esquina, como este de Trent Alexander-Arnold para el Liverpool, pueden generar oportunidades de gol.
Robbie Jay Barratt/AMA/Getty
Un modelo de inteligencia artificial puede predecir el resultado de los tiros de esquina en partidos de fútbol y ayudar a los entrenadores a diseñar tácticas que aumenten o disminuyan la probabilidad de que un jugador lance a portería.
Petar Veličković en Google DeepMind y sus colegas desarrollaron la herramienta, llamada TacticAI, como parte de una colaboración de investigación de tres años con el Liverpool Football Club.
Los tiros de esquina se conceden cuando el balón sale del juego sobre la línea de gol y pueden ser una buena oportunidad de gol para el equipo atacante. Debido a esto, los entrenadores de fútbol desarrollan planes detallados para varios escenarios, que los jugadores aprenden antes de los partidos.
TacticAI se entrenó con datos de 7176 tiros de esquina en la temporada 2020 a 2021 de la Premier League de Inglaterra, incluida la posición de cada jugador a lo largo del tiempo y su altura y peso. Aprendió a predecir qué jugador sería el primero en tocar el balón después de ejecutar el saque de esquina. En las pruebas, el receptor del balón estuvo entre los tres mejores candidatos de TacticAI el 78 por ciento de las veces.
Los entrenadores pueden usar la IA para generar tácticas para atacar o defender las esquinas que maximicen o minimicen las posibilidades de que un determinado jugador reciba el balón y de que un equipo pueda disparar a portería. Para ello, extrae ejemplos reales de tiros de esquina en busca de patrones similares y luego ofrece sugerencias sobre cómo cambiar las tácticas para lograr el resultado deseado.
En una prueba a ciegas, los expertos en fútbol del Liverpool FC no pudieron distinguir las tácticas generadas por IA de las tácticas diseñadas por humanos, y prefirieron las tácticas generadas por IA el 90 por ciento de las veces.
Pero a pesar de su capacidad, Veličković dice que TacticAI no pretende de ninguna manera dejar sin trabajo a los entrenadores humanos. “Apoyamos firmemente los sistemas de IA que amplifican las capacidades humanas y les dejan más tiempo para la parte creativa de su trabajo, en lugar de un sistema que las sustituya”, afirma.
Veličković afirma que la investigación también tiene aplicaciones más amplias más allá del deporte. “Si podemos modelar el juego de fútbol, podemos modelar mejor varios aspectos de la psicología humana”, afirma. “Las IA, a medida que se vuelven más capaces, necesitarán tener una mejor comprensión del mundo, especialmente en condiciones de incertidumbre. Nuestro sistema es capaz de dar decisiones y propuestas bajo incertidumbre. Estas son habilidades que creemos que serán transferibles a futuros sistemas de IA, por lo que es un buen campo de pruebas”.
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