DeepMind colabora con el Liverpool FC para optimizar los córners

20 de marzo de 2024

fútbol IA

DeepMind se ha asociado con el Liverpool FC para crear TacticAI, un sistema de inteligencia artificial destinado a transformar la forma en que los equipos de fútbol abordan las tácticas, empezando por los saques de esquina. 

Recuerda el inolvidable momento de las semifinales de la Liga de Campeones de la UEFA 2019, con el saque de esquina rápido que dio lugar al legendario gol de Origi? 

Y ese es el tipo de juego que TacticAI pretende crear, combinando el arte de la intuición humana con la optimización de la inteligencia artificial. 

TacticAI, detallado en un estudiar publicado en Nature Communications, utiliza el aprendizaje profundo geométrico para producir modelos capaces de predecir los resultados de los córners y analizar las tácticas.

Tácticas de IA
A: Para la representación gráfica de los saques de esquina, cada jugador es un nodo de un grafo con características detalladas. Las redes neuronales gráficas actualizan las características de estos nodos mediante el paso de mensajes basados en las interacciones con los nodos vecinos. B: TacticAI analiza los saques de esquina aplicando todos los posibles reflejos del terreno de juego para mantener la solidez frente a los cambios de orientación. Esto crea cuatro versiones del mismo escenario, procesadas por TacticAI para derivar las interacciones de los jugadores. El resultado predice el receptor y los intentos de tiro y sugiere ajustes de posición o velocidad para los jugadores. Fuente: Nature Communications (acceso abierto).

TacticAI en realidad comenzó con un proyecto anterior llamado Plan de juego allá por 2020, que pretendía aprovechar la IA para el análisis y la estrategia futbolística, evolucionando hacia sofisticados modelos predictivos capaces de anticiparse a los movimientos de los jugadores fuera de cámara. 

Para este nuevo estudio, los investigadores recopilaron datos sobre 7.176 saques de esquina de las temporadas 2020 a 2021 de la Premier League. Cada saque de esquina se transformó en una representación gráfica, en la que los jugadores eran nodos con datos sobre sus posiciones, movimientos y atributos físicos en el momento en que se ejecutó el córner.

A continuación, los investigadores aplicaron el aprendizaje profundo geométrico mediante redes neuronales gráficas (GNN) para analizar las interacciones espaciales y las estrategias durante los saques de esquina.

En comparación con los enfoques tradicionales, las predicciones de TacticAI fueron la opción preferida de los evaluadores expertos el 90% de las veces, y también pudo predecir tanto a los receptores como a los lanzadores. 

En esencia, TacticAI desempeña tres funciones principales:

  1. Predecir los resultados probables de una jugada de saque de esquina determinada, como la identificación de posibles receptores y la estimación de las posibilidades de intento de disparo.
  2. Analizar la eficacia de tácticas anteriores en situaciones similares, para saber qué ha funcionado y qué no.
  3. Ofrecer ajustes tácticos para influir en los resultados futuros, por ejemplo, sugiriendo reposiciones de la defensa para reducir las posibilidades de intento de tiro del rival.

A partir de ahí, TacticAI se midió con tres tareas de referencia:

  • Predicción de tiro: TacticAI alcanzó una puntuación F1 de 0,71 en la predicción de intentos de tiro desde saques de esquina. Una puntuación F1 cercana a 1 indica una mayor precisión, por lo que 0,71 es excelente. 
  • Predicción del receptor: Se trataba de determinar el jugador que probablemente sería el primero en recibir el balón tras el saque de esquina. TacticAI demostró una precisión de 0,782 en el top-3 de la prueba.
  • Recomendación táctica: Proponer ajustes en las posiciones y movimientos de los jugadores para optimizar las configuraciones tácticas. Aquí es donde los evaluadores cualitativos expertos prefirieron en general TacticAI.
TacticAI
TacticAI permite a los entrenadores perfeccionar las estrategias de los saques de esquina, mejorando los resultados tanto para el ataque como para la defensa. Por ejemplo, en un escenario en el que inicialmente era probable un disparo (A y B), TacticAI propone un reposicionamiento defensivo para reducir las posibilidades de disparo (D). Esto disminuye la probabilidad de que los atacantes reciban el balón, excepto uno situado lejos de la portería (C), lo que ilustra la capacidad de TacticAI de elaborar varios escenarios tácticos para su análisis y selección en profundidad. Fuente: Nature Communications (acceso abierto).

¿Son los saques de esquina una de las jugadas deportivas más imprevisibles? Quizá ya no. 

TacticAI podría dar lugar a más victorias en el tiempo añadido, y ahora mismo el Liverpool FC está dispuesto a sacar partido de ello.

Hinchas del Liverpool: habéis perdido a Klopp, pero al menos tenéis TacticAI. 

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Sam Jeans

Sam es un escritor de ciencia y tecnología que ha trabajado en varias startups de IA. Cuando no está escribiendo, se le puede encontrar leyendo revistas médicas o rebuscando en cajas de discos de vinilo.

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