¿Puede un algoritmo hacer que un equipo juegue mejor al fútbol y obtenga mejores resultados? En la Premier League inglesa creen que sí, y algunos de los grandes clubes de fútbol sajones ya se han puesto manos a la obra.
Lo han hecho a través de un acuerdo con DeepMind, la empresa que sorprendió al mundo haciendo máquinas perfectas para jugar a Go o a StarCraft. Ahora quieren aplicar la inteligencia artificial al fútbol para ayudar a los entrenadores y hacer equipos perfectos (o casi).
De la ciencia de datos al aprendizaje profundo
El fútbol tiene ya mucho de ciencia. Hay cada vez menos cosas que se dejen al azar, y la enorme cantidad de datos que se recolectan actualmente permiten a entradores y cuerpos técnicos tomar decisiones que de otro modo sería muy complicado tomar.
Todo eso ayuda, sin duda, pero en la Premier quieren ir aún más allá. Equipos como el Liverpool han contratado los servicios de DeepMind para que sus sistemas de inteligencia artificial puedan ayudar al entrenador y permitan tomar decisiones mejor informadas.
¿Qué tipo de decisiones? Pues de todo tipo: ciertos laterales pueden ser más adecuados para jugar según qué contrincantes, y ciertos esquemas y formaciones pueden ser más peligrosos para hacer daño según la forma que tienen de jugar los rivales.
En esencia la propuesta de DeepMind es similar a la que se siguió en sus éxitos con AlphaGo o AlphaZero: entrenar sistemas y hacer que éstos acaben jugando miles de partidos de fútbol simulados y virtuales en los que las condiciones cambien una y otra vez para determinar cuál es el mejor resultado en cada caso.
La idea no es reemplazar a los entrenadores ni mucho menos, y como dicen los responsables del estudio de DeepMind, "se trata de desarrollar una tecnología de asistencia" a esas decisiones.
Fuente: DeepMind.En ese estudio se sacaron conclusiones preliminares estudiando por ejemplo la forma en la que tiran los penalties los jugadores de la Premier, y aunque las conclusiones son basante lógicas (todos los jugadores suelen tirar a su lado natural) pueden ayudar por ejemplo a los porteros a "adivinar" mejor esas opciones.
Lo mismo ocurre con las decisiones que toman los jugadores en ciertos patrones que se repiten: quizás tienden a pasar en una dirección cuando deberían hacerlo en otra según qué rival defienda en cada escenario.
Ahora solo queda por ver si esa colaboración da sus frutos y los equipos de la Premier se vuelven aún más difíciles de batir, cosa que hoy en día ya resulta complicado: lo demuestra la final inglesa de la Champions de este año.
Vía | Wired
Más información | Whitepaper DeepMind/Liverpool (PDF)
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