Esta inteligencia artificial genera partidos de tenis surrealistas

hace 4 años

¿Alguna vez se preguntó cómo sería una final mixta de Wimbledon? ¿O cuál podría haber sido la final de Roland Garros 84 sin un crack de McEnroe? Esta inteligencia artificial tiene todo lo necesario para responder estas preguntas ... y mucho más.

© Julian Schiemann - Unsplash

Poco a poco, los grandes eventos deportivos empiezan a despertar tras unos meses de hibernación. Pero eso no nos hará olvidar las grandes competiciones sacrificadas en el altar del coronavirus, a partir de la edición 2020 del torneo de Wimbledon, la meca del tenis sobre hierba. Pero deje que los fanáticos se tranquilicen: gracias a los investigadores de la Universidad de Stanford, todavía es posible tener su dosis de tenis. Este equipo se divirtió simulando el torneo con la ayuda de un aprendizaje automático. Para ello, han creado una gran base de datos de videoclips anotados de los mejores jugadores del mundo. Luego se usó para crear un modelo estadístico, con el fin de entrenar una red neuronal para comprender la forma en que juegan ... ¡y para simularlo! Juzgue usted mismo con este video de demostración con Novak Djokovic, Serena Williams, Rafael Nadal y Roger Federer.

La naturaleza cíclica del tenis hizo posible producir un algoritmo bastante completo sin mucho esfuerzo. Por ejemplo, sabemos que un jugador golpeará la pelota, regresará, esperará el golpe del oponente y luego comenzará de nuevo. Por lo tanto, el sistema pudo enfocarse en puntos como la posición del jugador, su velocidad y postura, su forma de golpear… ¡Y debemos admitir que estas tendencias son bastante realistas! Podemos ver que Nadal se coloca sistemáticamente más lejos de la línea que Federer. Este último también nos gratifica con su famoso revés a una mano. El doble digital de Djokovic envía castaño a castaño en el lado débil de su oponente.

Índice
  1. Haz realidad tus sueños deportivos más salvajes
  2. La continuación lógica de la datos en el deporte?
  3. Una potencial mina de oro para los videojuegos

Haz realidad tus sueños deportivos más salvajes

Con un sistema como este, las posibilidades son infinitas. Por ejemplo, ¿qué aficionado al tenis nunca ha soñado con una final de Williams contra Federer? Los autores se entregaron al experimento y estos pocos extractos realmente te dan ganas de ver un juego completo. Este sistema también permitiría reproducir partidos icónicos que podrían haber terminado de manera muy diferente. Por ejemplo, ¿qué hubiera pasado si el sulfuroso John McEnroe no hubiera perdido los medios ante Ivan Lendl, en la final de Roland Garros 1984? Al no poder darles respuesta, este sistema podría permitirnos simular algunos escenarios posibles.

La continuación lógica de la datos en el deporte?

También podemos imaginar otras aplicaciones. Por ejemplo, los jugadores podrían usar un sistema de este tipo para analizar una confrontación después del hecho. Podría ser una herramienta formidable para analizar un juego o analizar un mal hábito. Un entrenador solo necesitaría unos minutos para saber si este movimiento fue el correcto o si este posicionamiento habría funcionado mejor. También existe la ventaja obvia de poder simular la (s) posible (s) respuesta (s) a diferentes tiros: esto permitiría al jugador llegar a la cancha con una ventaja estratégica significativa. ¡Incluso podemos imaginar que este sistema podría aplicarse a otros deportes! Sin embargo, hay una salvedad: si el ejemplo del tenis funciona bien, es sobre todo gracias a su carácter cíclico. Aplicarlo a más deportes "libres" requerirá superar nuevos obstáculos.

Una potencial mina de oro para los videojuegos

Incluso en el mundo de los videojuegos se podrían imponer sistemas predictivos de este tipo para animar personajes. Actualmente, la mayoría de los juegos deportivos o de lucha se basan en una mezcla de dos principios: una parte de la animación clásica y una parte de la animación procedimental. El primero se lleva a cabo a menudo sobre la base de captura de movimiento, donde los movimientos de un actor se digitalizan con equipos especializados. El segundo, por otro lado, es generado en tiempo real por el software a partir de reglas especificadas de antemano.

Al mezclar estos dos aspectos, podemos tener un movimiento realista (mocap) pero reactivo, orgánico y adaptativo (procesal). Un sistema como este podría hacer maravillas en juegos deportivos basados ​​en este enfoque híbrido, como NBA 2K o FIFA. Es cierto que todavía hay varios errores pequeños; ¡Mención especial a la iluminación y los pies que flotan sobre el césped! Pero estas fallas ciertamente se corregirán con bastante rapidez, y ya estamos deseando ver cómo se utilizará este sistema en la práctica.

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