Liverpool incluirá a DeepMind de Googler para mejorar el rendi9miento del equipo
Liverpool incluirá a DeepMind de Googler para mejorar el rendi9miento del equipo | Fuente: AFP | Fotógrafo: MICHAEL REGAN

Nuevos tiempos para el deporte rey. Con la implementación tecnológica en el fútbol, que hoy además convierte las transmisiones en verdades partidas de PlayStation con la creciente implementación audiovisual, la inteligencia artificial y el análisis de Big Data se convierten en aliados estratégicos para la alineación de un equipo. Un acuerdo firmado entre Google y el Liverpool de Inglaterra permitirá al equipo técnico de Jürgen Klopp usar este recurso para definir la alineación perfecta antes de cada partido.

Un artículo firmado por ambas entidades para el Journal of Artificial Intelligence Research evidencia las posibilidades de la implementación de esta tecnología en el fútbol moderno, gracias a la enorme cantidad de datos disponibles con el uso de sensores, rastreo por GPS y visión computacional. "El momento es el adecuado", señala Karl Tuyls, investigador de inteligencia artificial en DeepMind y uno de los autores principales del artículo

Para montar esta solución personalizada, los dos grupos se reunieron para discutir la manera en que la IA puede ayudar a los jugadores y entrenadores. Liverpool también proporcionó a DeepMind datos sobre cada partido de la Premier League que jugó el club entre 2017 y 2019.

El equipo concluye con una demostración sobre la manera de entrenar a un modelo IA con datos de un equipo, definir una alineación y ser capaz de predecir la reacción y respuesta de un jugador ante esos cambios. Podría usarse, por ejemplo, para predecir lo que ocurre luego de un cambio táctico, o cómo podría jugar un oponente si un jugador clave sale lesionado.

Estas trayectorias 'fantasma' o modelos alternativos de movimiento se superponen en datos a lo que realmente sucedió. Estas son cosas que los entrenadores probablemente notarían ellos mismos, y Tuyls enfatiza que el objetivo no es diseñar herramientas para reemplazarlos.

Como parte del trabajo, el equipo de DeepMind también analizó más de 12.000 tiros penales lanzados en Europa en las últimas temporadas, para luego clasificar a los jugadores en grupos según su estilo de juego. Con esta data, ya eran capaces de hacer predicciones sobre el tipo de disparo y la probabilidad de anotar.

Los delanteros, por ejemplo, apuntan más a la esquina inferior izquierda que los mediocampistas, quienes tienen un enfoque más equilibrado. Los datos demostraron que la estrategia óptima para los lanzadores de penales era, tal vez como era de esperar, patear a su lado más fuerte.

“Hay muchos datos, muchos que digerir y no es necesariamente tan fácil manejar esta gran cantidad de datos”, dice. "Estamos tratando de desarrollar tecnología de asistencia".