Google DeepMind y el club de la Premier League «Liverpool» han creado un prototipo del modelo de inteligencia artificial TacticAI para el entrenamiento futbolístico. El laboratorio DeepMind, que ya ha utilizado anteriormente la IA para juegos de mesa complejos como el Go, señala que la IA puede entrenarse con patrones que se observan en los campos de deporte.
Según un artículo publicado en NatureLas sugerencias de la inteligencia artificial para mejorar las posiciones de los jugadores durante los saques de esquina, una de las principales fuentes potenciales de goles, han sido ampliamente respaldadas por los expertos humanos. La tecnología puede ofrecer ahora ventajas en la planificación de situaciones con condiciones iniciales predecibles, como los saques de esquina. El reto global consiste en aplicar la IA a condiciones de juego abierto más variables.
El proyecto DeepMind es el resultado de tres años de trabajo con «Liverpool». El modelo de DeepMind utiliza el aprendizaje geométrico profundo en un conjunto de datos de 7176 saques de esquina de la Premier League inglesa entre 2020 y 2023. El modelo ha aprendido a predecir qué jugador será el primero en tocar el balón tras un saque de esquina. En las pruebas, el receptor del balón estuvo entre los tres primeros candidatos de TacticAI el 78% de las veces. Los saques de esquina, junto con los tiros libres, representan estadísticamente hasta el 30% de todos los goles.
TacticAI analizó los resultados de saques de esquina con distintas configuraciones de jugadores y sugirió mejoras posicionales. Su utilidad se evaluó en un estudio ciego realizado por cinco expertos: tres científicos de datos, un analista de vídeo y un entrenador asistente. Los expertos fueron incapaces de distinguir entre los escenarios generados por la IA y las situaciones reales de partido, y prefirieron los consejos de TacticAI a sus estrategias actuales en el 90% de los casos.
Petar Velickovic, de Google DeepMind, afirma que la investigación tiene aplicaciones más amplias que el deporte. «Si podemos modelar el juego del fútbol, también podemos modelar varios aspectos de la psicología humana. A medida que la IA sea más capaz, necesitará entender mejor el mundo, especialmente ante la incertidumbre. Nuestro sistema es capaz de tomar decisiones y hacer sugerencias ante la incertidumbre. Creemos que estas habilidades serán transferibles a futuros sistemas de IA, así que este es un buen campo de pruebas», afirma.
Fuentes: Financial Times, New Scientist