Con inteligencia artificial: Google ayuda a Liverpool para armar el mejor equipo según las características del rival
Los sistemas de inteligencia artificial de DeepMind, utilizados para batir a los mejores jugadores de Go, ahora fueron utilizados para desarrollar las mejores estrategias para elegir jugadores y predecir comportamientos en el campo de juego
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Además de las habituales rutinas de entrenamiento físico y táctico, los equipos de fútbol no dudan en apelar a la tecnología para mejorar el rendimiento de sus jugadores. Sea con máquinas de precisión como la Footbonaut en la Bundesliga o con drones para analizar la formación del equipo, en la Premier League inglesa van más allá y comenzaron a experimentar con los sistemas de DeepMind, la compañía de inteligencia artificial de Google.
Conocida por utilizar sus recursos para crear jugadores virtuales perfectos para partidas de Go o videojuegos, los ingenieros de DeepMind aplicaron sus conocimientos para procesar la enorme cantidad de datos que disponen los entrenadores al momento de evaluar a sus plantillas. Para este tipo de situaciones, el sistema puede proponer la elección de determinados jugadores en función de las características del rival.
Esa misma premisa fue la que utilizó DeepMind para entrenar a sus modelos AlphaGo o AlphaZero, con sistemas que juegan miles de partidos virtuales de fútbol simulados para definir la mejor formación de jugadores. En este contexto, la compañía aclara que su propuesta no intenta reemplazar a los entrenadores humanos, ya que son los responsables de tomar la decisión final.
“Esto se trata de desarrollar una tecnología de asistencia”, dijo la compañía sobre el proyecto desarrollado de forma conjunta con el Liverpool. Los sistemas de análisis de datos están basados en tres campos específicos de investigación: visión por computadora, aprendizaje estadístico y teoría de juegos.
La elección del Liverpool para este estudio no es casual, ya que Demis Hassabis, fundador de DeepMind, es un gran fanático del equipo inglés, de acuerdo al artículo publicado por Wired. De esta forma, el club proporcionó todos los datos registrados de cada partido de la Premier League entre 2017 y 2019.
Algunas de las conclusiones preliminares permitieron analizar la forma de patear un penal que tienen los jugadores de la Premier para que los arqueros puedan decidir mejor a qué lado arrojarse frente a este tipo de disparos. También se logró detectar patrones que tienen algunos futbolistas en determinados escenarios, como realizar un cambio de frente o un movimiento en particular en el campo de juego.
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