Un partido de fútbol se narra en 10.000 estadísticas
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Un partido de fútbol se narra en 10.000 estadísticas

jueves 12 de marzo de 2020, 14:15h

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En el proyecto Perseo, Paradigma Digital trabajaba en la posibilidad de anticiparse en 15 segundos a la decisión que iba a tomar un consumidor; se calcula que un avión comercial del estilo de un Boeing 737 genera 20 terabytes de datos de información por cada motor cada hora de vuelo; dicen que el gigante Walmart analiza más de 40 petabytes de datos al día; en el estreno de Quique Setién en el banquillo del FC Barcelona en la derrota contra el Valencia los medios se recrearon en una cifra: 867 pases que no sirvieron para meter un gol

El big data y la inteligencia artificial están presentes hoy en infinidad de negocios y actividades. Pero ¿podrían estas tecnologías ayudar a los entrenadores y equipos de fútbol en algo más que en contabilizar meras estadísticas como ocurrió en ese estreno de Setién?

Esa necesidad la detecto ya en 2015 el exfutbolista profesional Esteban Granero. Sus 14 años de experiencia en la élite del fútbol profesional (Real Madrid, Getafe, Real Sociedad y Español en La Liga e incluso el Queens Park Rangers en la Premier), le permitieron detectar que el fútbol convivía con algunas deficiencias que se podían corregir gracias al uso de nuevas tecnologías. En los clubes se empezaban a recopilar datos, pero no se les extraía ninguna utilidad. Esteban comprendió que solo con la inteligencia artificial se podía extraer conocimiento de esa gran cantidad de datos que había en los equipos porque con la IA se aborda, no solo la dimensión descriptiva (¿qué ha pasado?), sino también la predictiva (¿Qué va a pasar?) y prescriptiva (¿Qué puedo hacer yo para que pase?), análisis fundamentales para reducir la incertidumbre y tomar mejores decisiones.

Así, en 2015, comenzó principalmente centrándose en proyectos de investigación sobre la modelización de datos de fútbol mediante Inteligencia Artificial. En poco tiempo, los catedráticos en IA, profesores de la Universidad Politécnica y con más de 35 años de experiencia en el campo, Concha Bielza y Pedro Larrañaga (galardonado con el Premio Nacional de Inteligencia Artificial), decidieron unirse al equipo y el desarrollo de productos se impulsó y Olocip salió al mercado.

En la actualidad el 90% de la plantilla son especialistas, másteres y doctores en el área científica de la IA

Olocip

“Olocip es un departamento externo de IA para entidades deportivas que combina la experiencia y el conocimiento científico para abordar eficazmente el análisis predictivo y prescriptivo. Este enfoque nos permite adaptar nuestras herramientas a las metodologías e idiosincrasias específicas de cada club. Mediante el uso de la inteligencia artificial, predictiva y prescriptiva, minimizamos la incertidumbre en los problemas de toma de decisiones como las predicciones de rendimiento de los jugadores, el análisis de los partidos desde el punto de vista predictivo, la prevención de lesiones o también desde el punto de vista de negocio (fan engagement, broadcasting, financial efficiency)”, explica Bárbara Ugidos, Chief Communication Officer de Olocip.

En la actualidad el 90% de la plantilla son especialistas, másteres y doctores en el área científica de la IA. Cada mañana reciben datos nuevos, de distintas fuentes, ya sean eventos de partidos jugados recientemente o nueva información física de las sesiones de entrenamiento de los equipos. A partir de ellos, la implementación de la Inteligencia Artificial aborda desde la primera fase de recolección y almacenamiento, a la fase de organización y análisis para garantizar la estructura de datos sólida y de calidad para poder obtener así el conocimiento subyacente existente a través de modelos de Inteligencia Artificial, de forma específica para cada tipología de problemas.

Los modelos de Olocip los utilizan ya varios equipos de las principales ligas europeas e internacionales. También los usan varias agencias de representación, fondos de inversión y otros proyectos deportivos e industriales. “Esta diversidad de clientes se debe en gran medida a nuestra capacidad de adaptación a diferentes y nuevos escenarios. Trabajamos en diferentes deportes, tales como fútbol, baloncesto o tenis. Por ejemplo, en tenis, hemos desarrollado un sistema que automáticamente a través de visión por computador es capaz de detectar el tracking de los jugadores, la posición de la pelota y los eventos que ocurren en un partido”, apunta Ugidos.

De un partido de fútbol pueden llegar a sacarse hasta 10.000 líneas de eventos, en función de las tecnologías con las que trabaje cada equipo y la frecuencia de recogida de diversos datos. Por ejemplo, en los entrenamientos es posible obtener datos GPS, junto con distintas pruebas que pueden ser diarios como esfuerzo, saliva, análisis de sangre, nutrición, descanso... A nivel de partido además del posicionamiento y todas las variables existentes en torno al movimiento del jugador (distancia recorrida, velocidades, etc.) se suman más de 10.000 líneas de eventos donde se recogen todas las acciones dadas en un partido.

Olocip parte de tres elementos: los algoritmos matemáticos, las variables definidas por los expertos y los datos masivos de diferentes fuentes y naturaleza.

Para analizar y obtener conocimiento de esos datos para ayudar en la toma de decisiones y desarrollar la tecnología de predicción, Olocip parte de tres elementos: los algoritmos matemáticos, las variables definidas por los expertos y los datos masivos de diferentes fuentes y naturaleza.

Analisis descriptivo o IA predictiva

Esto permite diferenciar entre el análisis puramente descriptivo y la capacidad de la IA para realizar predicciones y prescripciones. En primer lugar, es necesario generar una base de datos que permita al panel de expertos identificar y definir rigurosamente las variables incluidas en los modelos. “El resultado de esta fase es un rico conjunto de datos que contiene toda la información necesaria para mejorar las capacidades de predicción y prescripción de los modelos”, señala Ugidos.

En segundo lugar, el equipo de desarrollo de la IA se embarca en una fase de investigación para encontrar soluciones matemáticas que resuelvan cada problema con alta precisión, transparencia y fiabilidad. Estas soluciones se materializan en novedosos algoritmos que abordan específicamente cada uno de los objetivos. Por último, los avances logrados durante la fase de investigación se materializan en soluciones de software disruptivas que pueden ser utilizadas intuitivamente por los clubes de fútbol en el día a día, dando a los usuarios la posibilidad de incluir y adaptar el sistema a sus propias variables, criterios o metodologías.

Los clubes empiezan a interesarse por estos avances tecnológico pero aún están pasando por un proceso de comprensión, adaptación e integración. Principalmente los masculinos, porque el deporte femenino, aunque empieza a recoger de forma rigurosa los datos, pese al auge de los últimos meses aún carece de los recursos de los que dispone el fútbol masculino.

Para Ugidos el factor clave y diferencial de Olocip es su enfoque, basado en la innovación y la investigación en el campo de la IA y sus aplicaciones. La mayoría de los clubes entienden que la ciencia puede ayudar. Es sólo cuestión de tiempo que cualquier club del mundo tenga un departamento de IA que apoye las decisiones humanas. Crear un equipo de IA desde la nada implica un enorme esfuerzo e inversión. Prueba de ello es la Sport Innovation Alliance de la que la Real Sociedad forma parte. Por eso, desde la compañía española ofrecen a los clubes soluciones de IA, haciendo que sus investigadores estén completamente disponibles, y abordando problemas en los que el club está específicamente interesado.

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