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Podrá ser el Machine Learning el futuro ‘dopaje cibernético’ de los deportes

¿Podría el uso de ML ser considerado como trampa en un juego deportivo? El Aprendizaje de Máquinas conferirá ventaja significativa de ser implementado en el mundo de los deportes.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Analizar el modo de juego del contrincante, analizando con ayuda de videos su formación más común, sus jugadas secretas y sus elementos clave en la cancha, pueden ayudar a un equipo deportivo a obtener cierta ventaja generando su estrategia para adaptarse a su rival en turno.

 

El análisis es clave pues en todos los deportes como el futbol, el básquetbol, el béisbol, el futbol americano, el tenis, el boxeo y hasta el automovilismo, por mencionar algunos, pero esta práctica se realiza de forma cotidiana de modo muy convencional y rústico, con tablitas, pizarrones y varias juntas entre el director técnico y los jugadores, quienes aprovechan para intercambiar opiniones sobre las estrategias a utilizar para el próximo juego.

Pero ya hay una solución, el Machine Learning o Aprendizaje de Máquinas. Este segmento que implementa diversas disciplinas como las matemáticas, la probabilística y la computación, ha comprobado su efectividad en diversas áreas industriales como el financiero, de manufactura, logística y transportación, ciencias de la salud y también militar.

En el caso de las compañías que han implementado Machine Learning en sus procesos, han logrado en la mayoría de las veces reducir sus pérdidas e incrementar sus ganancias al conocer a través de los resultados de la analítica de datos el comportamiento del mercado, y hasta la probable respuesta de sus clientes ante un nuevo lanzamiento de producto.

El Machine Learning amenaza con invadir también el mundo de los deportes.

 

Los excelentes resultados de esta tecnología han cautivado a otros sectores que ya han comenzado a incorporarla como parte de sus herramientas estratégicas, como algunos equipos deportivos que les ha ayudado a obtener cierta ventaja discreta frente a sus rivales.

Por ejemplo, con la ayuda de Machine Learning se podrían predecir las jugadas del equipo contrario con una antelación de hasta 10 segundos, lo cual les ofrecería delantera ya sea para abortar la jugada planeada o para hacer uso del plan B.

Para el grupo de expertos en Machine Learning de IBM, liderados por el Dr. Eric Dong, hacer ganar a un equipo deportivo sin importar cuál sea el ámbito en el que juegue, es totalmente posible. “Un caso de estudio de IBM con Machine Learning demostró que podemos ayudar a ganar a cualquier equipo de cualquier deporte con la ayuda de los datos”, refirió Dong.

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Pero, ¿cómo es esto posible? y ¿cómo se emplearía ML para una estrategia deportiva? Como lo argumentó el colaborador de IBM Machine Learning Hub, los datos son literalmente los ingredientes primarios de esta receta.

Primeramente, debe existir un área de acción, donde puedan representarse las simulaciones de las jugadas, las trayectorias del balón o pelota, así como el desplazamiento y puntos clave de los jugadores. En conjunto, se establecerán algunos parámetros para comenzar a reconstruir los posibles eventos en un determinado espacio, y una vez detectados se envían a un repositorio a manera de conjuntos de datos para posteriormente generar un algoritmo que pueda procesarlos para extraer ciertos patrones de incidencia.

Estos datos pueden extraídos a partir de archivos multimedia como las grabaciones de los juegos y también el acceso de las cámaras instaladas en los partidos que ayudan a determinar ciertas decisiones en caso de una falta en el campo, ya que trabajan en streaming o tiempo real.

La implementación de ML en los deportes permitiría por ejemplo, dotar de una ventaja de 10 segundos a quien lo utilice para predecir ciertas jugadas dentro de la cancha.

 

Los algoritmos evaluarán la posición de cada elemento y el estatus de cada parámetro dentro del área de simulación en paralelo con la del juego, y establecerá posibles soluciones ante cualquier evento más probable a elegir.

Esta tecnología está tomando mayor relevancia en el mundo deportivo y a consecuencia está promoviendo la aparición de más empresas especializadas en estos servicios, además está atrayendo más grupos científicos interesados en explotar los datos generados por los deportes con el fin de adentrarse más en estos mundos para ofrecer soluciones de razonamiento y mejoras del mismo.

Por ejemplo, en 2018un equipo de investigadores irlandeses publicaron el artículo científico “Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics”, donde detallan la manera en cómo utilizan los datos para generar soluciones de optimización para dotar de ventajas discrecionales a los equipos que las implementan.

En otro caso, también hay empresas específicamente dedicadas a ofrecer estos servicios, tal es el caso de DataRobot, o la startup mexicana Engineus Labs, que utilizan Inteligencia Artificial también como parte de soluciones en el mundo deportivo.

Habrá que observar con el tiempo si las federaciones que regulan cada deporte observan si la implementación de Machine Learning no genere polémica y pueda ser calificado como una especie de trampa o “dopaje cibernético”.

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