Por supuesto, la inteligencia artificial no es capaz de sustituir a un entrenador de fútbol. Ni lo será en un futuro próximo. Y menos aún para Jürgen Klopp, el famoso entrenador alemán del Liverpool -en el cargo desde 2015 a orillas del Mersey y que dejará el club a final de temporada-. Pero DeepMind ya se ha acercado a este objetivo ofreciendo recomendaciones tácticas para los saques de esquina, recomendaciones basadas en IA predictiva y generativa. Como informa la filial de Google en La revista científica NatureComo parte de su colaboración con el FC Liverpool, ha desarrollado un completo sistema de IA capaz de asesorar a los entrenadores sobre esta particular situación táctica.

La situación del juego no ha sido elegida al azar: los saques de esquina siempre suponen una interrupción del juego, durante la cual los jugadores de ambos equipos ocupan una posición fija durante un breve periodo de tiempo. Es decir, condiciones que se prestan al análisis. Además, al igual que en los tiros libres, se trata de una situación de juego peligrosa que a veces acaba en gol.

Esto es especialmente cierto para el Liverpool FC: uno de los momentos más famosos de la semifinal de la Liga de Campeones de 2019 fue un saque de esquina de Trent Alexander-Arnold que permitió a Divock Origi marcar. Fue una jugada memorable en la historia del Liverpool FC, ya que le permitió al club superar al FC Barcelona, ​​a pesar de perder el partido de ida por 3-0, y llegar a la final antes de levantar el trofeo. Sin embargo, incluso en los saques de esquina, predecir el resultado es complejo debido a la aleatoriedad de ciertos jugadores y la dinámica entre ellos.

10.000 situaciones de curvas como datos de entrada

Para desarrollar tácticas y contratácticas en situaciones de córners, los analistas hasta ahora tenían que ver numerosos vídeos de partidos para buscar ejemplos similares y estudiar a los equipos rivales. Aquí es donde TacticAI entra al rescate con sus modelos predictivos y generativos. Según DeepMind, el sistema de IA se alimentó con un conjunto de datos de casi 10.000 situaciones de córners de las temporadas 2020 a 2023 de la Premier League, para responder a tres preguntas centrales mediante aprendizaje profundo:

- ¿Qué ocurrirá con una formación táctica determinada en un saque de esquina (función predictiva)? ¿Quién tiene más probabilidades de recibir el balón? ¿Esta situación dará lugar a un intento de tiro?

- ¿Es posible analizar lo que sucedió después del partido (función de recuperación)? ¿Y comparar estos hallazgos con las tácticas utilizadas en el pasado?

- ¿Cómo se puede adaptar la táctica para lograr un determinado resultado (función generativa)? ¿Cómo, por ejemplo, se debe reposicionar a los jugadores defensores para reducir la probabilidad de una situación de peligro en su portería?

Propuestas consideradas constructivas por los expertos

“El análisis cuantitativo demostró que TacticAI era muy preciso a la hora de predecir los lanzadores de esquina y las situaciones de tiro, y que la posición de los jugadores era similar al desarrollo real de un partido”, explica DeepMid en una publicación de blog. Además, los expertos en fútbol del Liverpool FC confirmaron que las propuestas de TacticAI eran indistinguibles de las tácticas del mundo real. En el 90% de los casos, estos expertos incluso las preferían a las configuraciones tácticas del mundo real, según la filial de Google.

Algunas situaciones de esquina y las mejoras en el posicionamiento de los jugadores que ofrece TacticAI.

TacticAI no es el primer resultado de la colaboración de Google con el FC Liverpool: un primer proyecto de investigación llamado Game Plan examinó las contribuciones de la IA a las tácticas de fútbol y presentó los primeros ejemplos, como el análisis de penaltis. En 2022, DeepMind desarrolló Graph Imputer para mostrar, mediante un prototipo predictivo, cómo se puede utilizar la IA para tareas posteriores en el análisis del fútbol. Según DeepMind, el sistema es capaz de predecir los movimientos de los jugadores fuera de cámara cuando no hay datos de seguimiento disponibles, una especie de sustituto de un ojeador que observa el partido en persona.

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