{"id":30753,"date":"2024-04-04T01:48:34","date_gmt":"2024-04-04T07:48:34","guid":{"rendered":"https:\/\/informebajio.com.mx\/?p=30753"},"modified":"2024-04-04T01:48:34","modified_gmt":"2024-04-04T07:48:34","slug":"los-7-176-ejemplos-del-liverpool-y-el-algoritmo-para-rematar-un-corner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/informebajio.com.mx\/?p=30753","title":{"rendered":"Los 7.176 ejemplos del Liverpool y el algoritmo para rematar un c\u00f3rner"},"content":{"rendered":"
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\"Ricardo<\/source><\/source><\/picture><\/div>\n<\/figure>\n

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Actualizado <\/span>

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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<\/i>, en la que aseguran que, con la ayuda de la Inteligencia Artificial, tambin se puede hacer en la vida real.<\/p>\n

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<\/strong>, 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<\/strong>, mientras Divock Origi<\/strong> espera en el rea pequea.<\/p>\n

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<\/strong>, que determin que las ideas de TacticAI era mejores que las suyas para nueve de cada 10 saques de esquina, un dato realmente escalofriante.<\/p>\n

aprendizaje profundo geomtrico<\/h2>\n

Zhe Wang<\/strong>, Petar Velikovi<\/strong>, Karl Tuyls<\/strong>, 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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<\/i>.<\/p>\n

ms all de un simple analista<\/h2>\n

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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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