🏈 NFL y la máquina para ver el futuro
¿Cómo es que la NFL puede hacer la simulación de 10,000 temporadas?, ¿cómo pasó de tener una base de datos de 12 millones de personas a 70 millones?, ¿cómo le 'enseña' a la IA a mejorar?
By El Míster Toledo
Esta escenas quizás te las sepas de memoria:
Cuando el Dr. Strange dice en Avengers que ha visto que 14,000,605 futuros posibles, y Iron Man le pregunta que en cuántos le ganan a Thanos, y él dice que solo en uno.
Bueno, eso que parece imposible de hacer, ‘ver el futuro’, la NFL ya lo hizo…
¿De qué estamos hablando?
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) dejó de ser un concepto reservado únicamente para sectores tecnológicos avanzados y tomó un rol protagonista en áreas tan diversas como el deporte.
Este cambio responde a la creciente necesidad de optimizar el rendimiento de los equipos, mejorar la experiencia de los aficionados y maximizar las oportunidades comerciales.
El objetivo principal que la industria deportiva ve en la IA es claro: emplear datos, convertir esos datos en conocimiento y usarlos para resolver problemas o alcanzar metas específicas. Desde análisis predictivos de rendimiento hasta la creación de experiencias de usuario más inmersivas.
En el ámbito deportivo, la recopilación y procesamiento de grandes cantidades de datos siempre ha sido esencial. Sin embargo, con el auge de la IA, ahora es posible analizar esa información de maneras antes impensadas.
Esto no solo incluye la optimización de tácticas y la prevención de lesiones a través de análisis avanzados, también la interacción directa con los aficionados mediante herramientas personalizadas que mejoran la visualización y el consumo de contenido deportivo.
Las ligas deportivas, en particular la NFL, están adoptando estas innovaciones para mantenerse a la vanguardia y ofrecer tanto a los jugadores como a los aficionados una experiencia mejor complementada.
¿De qué va esta newsletter?
¿Cómo cambió la historia de la NFL con la llegada de AWS?
Digital Athlete: ¿cómo puede mejorar el deporte con las simulaciones y los millones de datos?
Big Data Bowl: el evento para capturar talento, encontrar solucione y desarrollar tecnología
Captura de los datos del fan y cómo impulsan el consumo en estadios, digital y de contenido
Amazon, el gran aliado
Desde 2017, la NFL ha establecido una alianza estratégica con Amazon Web Services (AWS), una de las plataformas en la nube más grandes del mundo, para implementar inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus operaciones.
AWS proporciona una infraestructura de computación en la nube y servicios tecnológicos avanzados, como análisis de datos, almacenamiento, inteligencia artificial y machine learning.
El sistema de estadísticas de la NFL, llamado Next Gen Stats, es uno de los mayores beneficiarios de esta alianza. Con AWS, la liga ha logrado almacenar, procesar y analizar una gran cantidad de datos en tiempo real. Los sensores colocados en los cascos y uniformes de los jugadores permiten recolectar información detallada sobre sus movimientos, velocidad, posiciones y más.
Estos datos son enviados a la nube de AWS, donde el aprendizaje automático entra en acción, generando análisis predictivos y visualizaciones que se traducen en información valiosa para los equipos y los aficionados.
Con la tecnología de AWS, la plataforma Next Gen Stats recopila más de 500 millones de puntos de datos cada temporada. Estos datos sirven como base para la innovación en toda la NFL, desde mejorar la participación de los fanáticos a través de estadísticas avanzadas hasta transformar la experiencia de visualización al permitir transmisiones alternativas y nuevas formas de visualizar la acción en el campo.
Un sistema que previene lesiones
Uno de los avances más impresionantes que la NFL ha logrado es Digital Athlete, una herramienta para el análisis de lesiones. Este sistema está diseñado para proporcionar una visión detallada de la experiencia de cada jugador, utilizando IA y aprendizaje automático para ayudar a prevenir y gestionar las lesiones.
¿Cómo lo hace?
A través de la simulación de millones de escenarios específicos de juego y entrenamientos, permitiendo que los equipos desarrollen estrategias individualizadas para cada atleta.
El sistema no solo se limita a analizar jugadas o entrenamientos en tiempo real, sino que es capaz de realizar simulaciones a gran escala.
Por ejemplo, para la implementación del nuevo Dynamic Kickoff, la NFL utilizó esta tecnología para simular más de 10,000 temporadas y comprender mejor los riesgos potenciales para los jugadores en este tipo de jugadas
Pero, ¿cómo lo lograron? Uno de los pasos más importantes para aprovechar este poder tecnológico fue enseñarle a la inteligencia artificial qué buscar.
A través de técnicas de aprendizaje automático, se le entrenó para que pudiera utilizar visión artificial, permitiéndole analizar secuencias de partidos y detectar patrones críticos.
Por ejemplo, para identificar impactos en la cabeza, la IA aprendió primero a reconocer cascos desde todos los ángulos y luego a comparar estos impactos con los datos de Next Gen Stats. De esta forma, el sistema puede determinar qué jugadores estuvieron involucrados en los choques y cómo ocurrieron.
Esta tecnología es capaz de procesar y clasificar información visual mucho más rápido que los humanos. Lo que antes requería días de trabajo por parte del equipo médico y técnico, ahora se puede hacer en minutos.
Esto ha permitido a la NFL contar con una gran cantidad de datos detallados sobre las jugadas, lo que no solo mejora la precisión en la identificación de lesiones, sino que también ofrece una visión más profunda de cómo prevenirlas.
Otro aspecto crucial del Digital Athlete es su capacidad para recrear digitalmente el campo de juego y ejecutar simulaciones infinitas de jugadas, sin poner en riesgo a los jugadores. La IA toma en cuenta variables como el clima, el equipo, el estadio, y puede recrear las condiciones exactas en las que ocurrió una lesión.
Un componente clave de esta herramienta es el modelado de mitigación de riesgos. Al analizar datos de entrenamientos y simulaciones, la IA puede determinar el volumen de trabajo ideal para cada jugador, ayudando a reducir el riesgo de lesiones mientras optimiza el rendimiento.
Actualmente, la NFL está trabajando en el desarrollo de una tecnología adicional dentro de Digital Athlete: la estimación de la postura en 3D.
Esta herramienta permitirá a los clubes evaluar cómo los movimientos de un jugador en el espacio y el tiempo pueden provocar ciertas lesiones, proporcionando una comprensión más completa de las situaciones que generan riesgos, que será vital para ajustar tanto los entrenamientos como las estrategias de recuperación.
A largo plazo, el Digital Athlete no solo ayudará a prevenir lesiones, sino que permitirá el desarrollo de regímenes de entrenamiento individualizados y análisis de riesgo en tiempo real. Estos avances impulsarán cambios en las reglas del juego, mejorarán el equipo de protección y refinarán los métodos de entrenamiento, sobre todo con estadísticas tan preocupantes como las más de 200 conmociones cerebrales que se sufren en promedio cada temporada.
Big Data Bowl
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