🤖 Google: el nuevo director técnico
TacticAI es una herramienta que promete ayudar a los cuerpos técnicos a tomar mejores decisiones para sus modelos de juego.
By El Míster Toledo
Google -en un futuro cercano- puede contar con la herramienta que ayude a los equipos a ganar partidos.
No es la primera ocasión que la empresa entra a la industria, pero nunca como ahora.
TacticAI es la herramienta que desarrolló el gigante tecnológico y su funcionalidad -detallas sus propios reportes- incluso puede ser aplicada en la industria militar.
Comencemos.
Una jugada basta para cambiar el rumbo de cualquier resultado deportivo. En el beisbol, por ejemplo, se dice que son posibles más de 12 millones combinaciones de jugadas.
En el ajedrez, el número de posiciones diferentes posibles después de los primeros 10 movimientos es de 165 cuatrillones y medio. Una locura.
En deportes como el futbol -que pueden parecer ‘más predecibles’- también es evidente que los partidos nunca se pueden dar por ganados.
¿A qué nos lleva todo este contexto? A la continua necesidad de contar con herramientas hiperespecializadas en resolver problemas del día a día en el entorno competitivo.
TacticAI probablemente revolucionará el análisis táctico futbolístico y promete ayudar a los cuerpos técnicos a tomar mejores decisiones para sus modelos de juego.
¿De qué estamos hablando?
Herramienta desarrollada por Google DeepMind
Hasta ahora ayudó a Jürgen Klopp y su cuerpo técnico a definir mejor sus estrategias
Se planea implementar su uso durante los partidos para establecer estrategias inmediatas
¿De qué va esta newsletter?
El enfoque: los tiros de esquina
¿Cómo funciona el aprendizaje geométrico?
¿Por qué el futbol es un campo de pruebas perfecto para la IA?
Liverpool: el primer caso de éxito
El enfoque: los tiros de esquina
En un deporte tan táctico como el futbol, cada detalle cuenta. Es por eso que el problema que este software trata de resolver se enfoca en el análisis de una de las jugadas a balón parado donde más goles suelen caer: los tiros de esquina.
Esta jugada tienen un alto potencial de gol, pero diseñar una estrategia efectiva suele ser bastante compleja por lo intuitiva que suele ser para los jugadores en el momento de la jugada.
A su vez, la identificación de los patrones comunes que suele tener cada equipo no solo es un aspecto complicado para la experiencia humana, también para otras herramientas de datos que no cuentan con la programación específica para detectar dichas acciones.
¿Cómo este software logra dar resultados favorables de hasta el 90% de las veces? Si bien existe muy poca información y data sobre las jugadas de tiros de esquina, el principal valor de la herramiento, destaca por el uso de un enfoque de aprendizaje profundo geométrico.
Esto quiere decir que la programación de TacticAI está encaminada para analizar características asociadas con los movimientos (velocidades y posiciones) y perfiles simples (alturas y pesos) de los jugadores en el campo en el momento del saque de esquina, para que con base en diversos cálculos pueda crearse un modelo generalizable de la jugada.
¿Cómo funciona el aprendizaje geométrico?
Mientras la IA aprende y analiza 500 cosas a la vez, los humanos seguramente apenas podremos estar terminando de captar una.
El aprendizaje geométrico es el núcleo de la tecnología detrás de TacticAI, que permite entender y darle importancia a los patrones de posicionamiento y estructuras en los tiros de esquina.
En tres etapas, el diseño de la herramienta está fabricada para responder las siguientes preguntas:
¿Qué pasará en el tiro de esquina? ¿Quién tiene más probabilidades de recibir el balón? ¿Habrá un intento de tiro?
¿Por qué sucedió tal jugada? ¿Han funcionado bien tácticas similares en el pasado?
¿Cómo podemos ajustar las tácticas para lograr un resultado particular? ¿Cómo deberían posicionarse los jugadores defensores para disminuir la probabilidad de intentos de tiro?
A diferencia de los enfoques convencionales de análisis de datos -que a menudo se basan en métodos estadísticos tradicionales- el aprendizaje geométrico adopta un enfoque que busca comprender mejor la dinámica espacial y temporal del juego.
Estos modelos no solo capturan la posición y el movimiento de estos elementos, también sus relaciones geométricas y topológicas, lo que permite un entendimiento más profundo de cómo se desarrollan y evolucionan los tiros de esquina en el transcurso de un partido.
Las 4 funcionalidades clave del sistema:
Transformación de datos: los datos de seguimiento de jugadores sin procesar se convierten en representaciones gráficas estructuradas. Los jugadores se convierten en nodos y sus movimientos e interacciones se convierten en bordes dentro del gráfico
Redes neuronales gráficas: estas redes especializadas analizan la estructura del gráfico, identificando patrones y relaciones entre los jugadores para hacer predicciones
Arquitectura codificador-decodificador: el sistema codifica los datos mediante un codificador, seguido de un decodificador que genera diferentes resultados según la tarea deseada (predicción del receptor, evaluación de amenazas o posicionamiento)
Mecanismos de simetría y atención: toma en cuenta la naturaleza simétrica del campo de futbol y prioriza las interacciones cruciales de los jugadores dentro del gráfico para realizar predicciones precisas
¿Por qué el futbol es un campo de pruebas perfecto para la IA?
TacticAI es el resultado de Google DeepMind, quienes han trabajado desde 2021 con un nuevo modelo al que en un principio llamaron ‘microcosmo’, un concepto que buscaba unificar tres elementos: el aprendizaje estadístico, la detección computarizada y la teoría.
En aquel entonces, la visión del área de innovación de Google DeepMind era crear un producto capaz de tomar decisiones de manera más eficiente para una amplia variedad de actividades. Fue en este contexto donde encontraron que la amplia gama de tipos de datos generados por el futbol resultaba extremadamente útil para poner a prueba sus investigaciones.
A su vez, ser uno de los deportes más populares del mundo, con miles de partidos jugados en todo el mundo cada año, se posicionó como una área idónea para la experimentación y el desarrollo de la inteligencia artificial.
El desarrollo de algoritmos de la IA se basa en el objetivo recurrente de aprender y actuar a partir del flujo de datos del mundo real, la interpretación de las acciones de otros agentes y la capacidad de actuar estratégicamente en respuesta a cierta circunstancia.
Es por ello que la naturaleza dinámica y a su vez compleja en el desarrollo de un simple partido del futbol hace que este deporte sea un campo de pruebas perfecto para probar y refinar algoritmos de IA en un entorno mejor controlado.
Sonará un poco sospechoso y hasta escalofriante, pero además de su aplicación en el deporte, las tecnologías de IA como TacticAI también tienen el potencial de ser adaptadas para aplicaciones militares y de defensa.
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