Presentan un sistema de inteligencia artificial para mejorar las tácticas futbolísticas
TacticAI puede predecir con precisión el primer receptor del balón tras un tiro de esquina y el resultado directo del mismo.
Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) llamado ‘TacticAI’ puede predecir el resultado de los tiros de esquina y ofrecer sugerencias tácticas realistas y precisas en los partidos de fútbol.
Un equipo encabezado por Google DeepMind presenta en un estudio publicado en Nature Communications el nuevo asistente de táctica futbolística, que fue entrenado y probado con un conjunto de datos de 7.176 tiros de esquina de temporadas pasadas de la Premier League proporcionados por el Liverpool FC.
En el fútbol, los tiros de esquina son importantes porque ofrecen una oportunidad inmediata de marcar un gol y el equipo se centró en ellos, ya que dan a los entrenadores las oportunidades más directas de intervención y mejora, escriben los investigadores.
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.
Con ellos, “TacticAI” pudo predecir con precisión el primer receptor del balón tras un tiro 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 video y un ayudante de entrenador de 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 tiros de esquina”.
Este método podría generalizarse a otras jugadas de pelota parada, como los saques de costado, 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.
