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¿Los entrenadores del futuro? Así es el ayudante técnico de Jurgen Klopp creado por IA

Liverpool experimentó con una empresa de tecnología para crear TacticAI, motor que analiza la disposición en los corners y sugiere ideas para ser más eficientes en los tiros de esquina.

Jurgen Klopp dejará el Liverpool

El impacto que ha tenido la Inteligencia Artificial en diversos ámbitos ha sido innegable en el último tiempo y era cuestión de tiempo para que el fútbol también se viera influido por este salto tecnológico. Algo que el Liverpool y Jurgen Klopp ya están utilizando y con destacables resultados.

Este salto, que comenzó a fraguarse en 2018, es obra de Julian Ward y Karl Tyls. El primero de ellos era funcionario del club inglés, en el rol de encargado de cesiones, mientras que el segundo era trabajador de DeepMind, la división de IA de Google.

“¿Y si la IA pudiera reemplazar al entrenador?”. Esa fue la premisa inicial, que se fue adecuando a lo rupturista que podía ser la propuesta y se ajustó a la construcción de “un entrenador ayudante que aconsejara al técnico principal”, en una historia recopilada por el diario El País de España.

Casi ocho años después, la idea se materializó en TacticAI, una herramienta de Inteligencia Artificial capaz de ayudar al técnico alemán a preparar las jugadas de los corners y que es capaz de analizar y repasar múltiples horas para entregar sus sugerencias. ¿El resultado? Un 90% de elección de estas recomendaciones.

“Los corners son una situación controlada. Es muy desordenada, hay muchos jugadores en el área, agarrándose la camiseta, dándose codazos, pero sabemos que la pelota está parada y la van a centrar al área”, fue la reflexión de Ian Graham, jefe de investigación del Liverpool y que explicó por qué aceptaron depurar la propuesta.

“En el Liverpool sabíamos que íbamos a tener siete u ocho corners por partido. Si podemos maximizar nuestras oportunidades de marcar y si eso nos da una o dos victorias por temporada, puede ser la diferencia entre quedar primero o segundo”, aseguró.

Un camino largo pero fructífero

El reto no fue fácil, pues en inicio se hizo un trabajo general, que comenzó como un juego. Detenían el vídeo de un partido y le pedían que adivinara cómo iban a seguir moviéndose los futbolistas, según cuenta Graham, doctor en Física teórica por la Universidad de Cambridge.

“Con los jugadores que están cerca del balón, las predicciones son realmente buenas durante los primeros diez segundos. Si están lejos, podía desviarse unos diez metros, pero para esos jugadores no es tan importante si lo predice mal”, detalló el científico, pero reconoció que faltaba mejorarlo para que fuera servicial para el club.

Para abordar el problema, DeepMind envió a Zhe Wang, un ingeniero con investigaciones sobre robótica que venía de enseñar a jugar al fútbol a humanoides, y a Petar Velickovic, una de las personas que desarrolló el modelo que permite calcular a Google Maps cuánto se tarda en ir de un sitio a otro.

“Es un viaje salir de nuestro laboratorio de investigación y aplicar estas tecnologías para resolver problemas del mundo real. Es fascinante”, contó Zhe sobre el trabajo realizado para los Reds.

“Al principio la IA solo decía cosas bastante obvias. Decíamos, entiende lo que es un corner abierto y uno cerrado, y que el balón se aleja de la portería en el primero. Pero no era culpa suya. Si no le haces las preguntas correctas, no te dará las respuestas correctas. Ver las diferencias entre los corners que se abren es mucho más interesante”, siguió relatando Graham, recordando el proceso que poco a poco empezó a afinar sus respuestas.

Revisar y catalogar todos los vídeos de corners que se le proporcionen y predecir qué va a suceder en cada uno dependiendo de la colocación de los jugadores fueron los pasos siguientes y que terminó en una automatización de análisis de tiros de esquina

“Los analistas de video tienen que emplear menos tiempo analizando patrones. Los humanos podemos hacerlo bien, pero no rápido”, aseguran desde el club, valorando la rapidez que ha entregado a la hora de tomar decisiones.

“Los humanos pueden encontrar ajustes mejores, si piensan durante más tiempo, pero TacticAI puede darte algo que el 90% de las veces es mejor, y te lo da en segundos. Así tienes más tiempo para la parte creativa”, fue la conclusión, que también indica que el aporte humano sigue siendo irremplazable.

“La IA aprende de los datos que ha visto, así que solo producirá cosas similares a lo que ha visto. No algo completamente nuevo. A mí me gustan los corners locos, como aquel saque sorpresa con el que eliminaron al Barça en la vuelta de la semifinal de la Champions de 2019 (...) fue James French, el analista de rivales, quién se había dado cuenta viendo vídeos de que cuando concedían un córner los jugadores del Barça se distraían protestando al árbitro, hablando entre ellos y eso aprovecharon. Esa idea no lo habría tenido TacticAI”, finalizó.

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