Si ChatGPT fracasó como entrenador deportivo para corredores, DeepMind está tomando un nuevo impulso y lanza TacticAI, un software de inteligencia artificial dirigido a entrenadores de equipos de fútbol.
Los científicos han revelado en las columnas de la revista Nature Communications un avance prometedor en el campo de la inteligencia artificial aplicada al deporte. Su sistema llamado TacticAI se presenta como herramienta de apoyo a la toma de decisiones tácticas y estratégicas para expertos, con especial atención a fases del juego como los saques de esquina. A pesar del pequeño volumen de datos de referencia disponibles sobre estas situaciones específicas, TacticAI logra obtener resultados convincentes gracias a un enfoque de aprendizaje profundo geométrico, que le permite modelar estos escenarios de una manera más generalizable.
Una respuesta a tres preguntas fundamentales
Después de varios años de investigación conjunta con el Liverpool FC, un equipo de científicos ha dado el siguiente paso en la aplicación de la inteligencia artificial al análisis táctico del fútbol. Su proyecto llamado TacticAI se presenta como un sistema completo de IA. combinando modelos predictivos y generativos Ayudar a los entrenadores a desarrollar sus estrategias de juego.
Los inicios de esta colaboración se remontan a 2020, con la publicación “Game Plan” explorando el potencial de la IA para el análisis táctico, citando el ejemplo de las penalizaciones. El año pasado, los investigadores ya habían desarrollado el “Graph Imputer”, un prototipo capaz de predecir los movimientos del jugador fuera de la pantalla sin rastrear datosaliviando así la necesidad de exploradores sobre el terreno.
Hoy, TacticAI representa un gran avance en el campo del fútbol. Ofrece a los entrenadores la posibilidad de simular y evaluar diferentes escenarios de juego mediante IA generativa. El sistema tiene como objetivo Responde tres preguntas clave. : predecir las posibles consecuencias de un patrón táctico determinado, analizar retrospectivamente la efectividad de tácticas pasadas similares y proponer ajustes para optimizar las posibilidades de lograr un objetivo particular, como limitar el fuego enemigo.
¿Mejor predicción de resultados gracias a TacticAI? Sí, es posible con el aprendizaje profundo.
Situaciones de esquina representan un desafío particular para la aplicación de la inteligencia artificial al análisis táctico del fútbol. Debido a la naturaleza aleatoria y dinámica de los movimientos de los jugadores durante estas fases del juego, el modelado resulta complejo. La tarea es tanto más difícil cuanto que los datos de referencia sobre las esquinas son limitados. O sea, alrededor de diez de estos tiros se jugaron en promedio por partido de la Premier League cada temporada.
Para afrontar este desafío, los científicos detrás de TacticAI desarrollaron un enfoque de dos pasos. Primero, las situaciones de esquina son convertidos en representaciones gráficas utilizables por IA. Cada jugador es tratado como un nodo en un gráfico. Una red neuronal dedicada también actualiza la representación de cada uno de estos nodos. Al mismo tiempo, propaga mensajes en el gráfico.
En segundo lugar, el sistema TacticAI integra cuatro módulos distintos dedicados a las esquinas. Para una situación determinada, esto se inyecta en cada uno de estos módulos después de la aplicación de diferentes transformaciones geométricas. simulando las diferentes perspectivas de juego posibles. La interacción de estos módulos permite calcular las representaciones finales de cada jugador. Los datos sirven entonces como base para predicciones de los resultados probables de la situación.
Gracias a sus capacidades predictivas y generativas, TacticAI de Google DeepMind se presenta como una herramienta valiosa para ayudar a los entrenadores a desarrollar sus estrategias de tiro de esquina. El sistema permiteidentificar automáticamente secuencias de juego pasadas similares a una configuración táctica dada. Y por tanto simular y optimizar diferentes alternativas.
Hasta ahora, el desarrollo de esquemas ofensivos y defensivos en las esquinas se basaba en un largo trabajo de análisis de vídeo realizado por expertos. Es decir, entrenadores que buscan ejemplos utilizables. TacticAI acelera enormemente este proceso calculando las representaciones digitales de los jugadores. Esto permitió a los entrenadores buscar eficientemente rutinas relevantes en datos históricos.
Estudios cualitativos realizados con expertos en fútbol han confirmado la pertinencia de este enfoque. Las mejores coincidencias sugeridas por TacticAI para una situación determinada resultó útil en el 63% de los casos. Esto supone casi el doble del 33% obtenido mediante métodos basados en un simple análisis de posiciones.
Pero TacticAI no se limita a recuperar ejemplos pasados. Su módulo generativo también permite a los entrenadores evaluar diferentes escenarios tácticos. Pero tambiénIdentificar los ajustes que se deben realizar en las posiciones de cada jugador.. Esto es para optimizar las posibilidades de lograr un objetivo particular, como reducir la probabilidad de disparos contrarios al objetivo.
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