En Youtube hay un montn de tutoriales del FIFA que te ensean a marcar gol en todos los saques de esquina. Slo hay que elegir muy bien al lanzador, al rematador, y pulsar unas cuantas teclas en el mando de la PlayStation. Ahora, un equipo de cientficos acaba de publicar un artculo en la revista cientfica Nature, en la que aseguran que, con la ayuda de la Inteligencia Artificial, tambin se puede hacer en la vida real.
Para ello entrenaron a un sistema, denominado TacticAI, con una arquitectura de algoritmos y frmulas al que aadieron 7.176 saques de esquina lanzados por el equipo del Liverpool a lo largo de su historia. Incluido el de Oakley Cannonier, el recogepelotas de la famosa semifinal Liverpool-Bara. Lo que supone introducir variables tan complicadas como pillar a una defensa inslitamente despistada, y que el recogepelotas le pase la pelota a toda velocidad a Alexander Arnold, mientras Divock Origi espera en el rea pequea.
En la vida real, las rutinas de los saques de esquina se preparan antes de cada partido, por lo que un sistema que ayude a analizar y mejorar las posibilidades de marcar sera beneficioso para ayudar a los expertos humanos, explican los investigadores. Sus resultados fueron puestos manos del equipo tcnico de Jrgen Klopp, que determin que las ideas de TacticAI era mejores que las suyas para nueve de cada 10 saques de esquina, un dato realmente escalofriante.
aprendizaje profundo geomtrico
Zhe Wang, Petar Velikovi, Karl Tuyls, tres expertos en IA, utilizaron el denominado aprendizaje profundo geomtrico, que consiste en identificar patrones estratgicos clave para producir resultados predictivos y generativos, capaces de modificarse y aprender sobre la marcha por s mismos.
Con los 7.176 crners, TacticAI pudo predecir con precisin qu jugador debera recibir la pelota en cada momento, en qu posicin, a qu velocidad debera moverse, y hacia dnde debera disparar una vez que recibiera. Pero tambin, y al mismo tiempo, otros resultados positivos con configuraciones de jugadores y movimientos de baln alternativos a ese inicial.
Lo ms llamativo era la capacidad de la mquina para generar configuraciones tcticas realistas e indistinguibles de los escenarios del mundo real, segn las evaluaciones de un grupo de cinco expertos que la probaron: tres analistas de datos, un analista de vdeo y un asistente del equipo red.
ms all de un simple analista
Los investigadores creen que su trabajo podra sentar las bases para una inminente generacin de asistentes de IA que se sentarn tambin en los banquillos, y que ya van mucho ms all de un simple analista de datos, predictor de rendimientos o de posibilidades de xito de una jugada o un disparo. Ayudarn a los entrenadores a determinar las configuraciones ptimas de los jugadores, preguntando a la mquina directamente por cualquier posibilidad, y a desarrollar contratcticas sobre la marcha que maximicen las posibilidades de ganar, explican en su artculo.
Y no se quedan ah. Los autores tambin sugieren que el mtodo podra extenderse a otras jugadas a baln parado, como faltas y saques de banda, pero tambin a otros deportes de equipo que alberguen situaciones de juego suspendido.