Sin duda, la NFL es uno de los deportes más populares y emocionantes de los Estados Unidos de América. Sin embargo, la NFL lleva tiempo sin alcanzar a otras ligas deportivas en el análisis avanzado de datos.
En comparación con otras ligas deportivas, los profesionales solo han sido capaces de recopilar un mínimo de datos valiosos sobre estos equipos y jugadores de fútbol. El mayor reto ha sido determinar la calidad de la información. En deportes como el baloncesto y el fútbol, el juego puede dividirse fácilmente en distintas secciones. La información esencial se obtiene en función de lo que ocurre en cada sección.
Quedó claro que la NFL tenía demasiadas jugadas ofensivas y defensivas. Esta secuencia de acontecimientos dificultaba el seguimiento de lo que realmente estaba ocurriendo. Ahora, parece que hay esperanza para la analítica en el fútbol. Siga leyendo para saber más. Este artículo revelará el potencial de la analítica de IA en la NFL, incluyendo lo que cabe esperar en los próximos años.
¿Cuál es el papel de la analítica de IA en el fútbol americano?
Los entrenadores y jugadores de fútbol tienen un duro trabajo: ganar tanto como sea posible. En el pasado, la mayoría de las jugadas se determinaban por la experiencia y observando de cerca a los rivales. Pero, esta técnica suele ser propensa al error. El mundo de la NFL se ha vuelto bastante competitivo hoy en día, y hay poco margen para el error. Esto significa que se espera que todo el mundo se esfuerce al máximo.
Con el tiempo, los expertos han estudiado las mejores formas de mejorar la capacidad de los equipos de la NFL para leer a sus oponentes. Tras intensos estudios, han identificado la fuerza de la analítica de IA para mejorar las tácticas en el juego.
La analítica de IA destacaba en el registro y análisis del rendimiento de los jugadores y la eficacia de las tácticas. Este análisis serviría de base para la futura toma de decisiones del equipo. En deportes como el fútbol, la dependencia de la IA para la toma de decisiones es esencial debido a la naturaleza vertiginosa de este deporte.
En la actualidad, la mayoría de los programas de aprendizaje automático están diseñados para centrarse en el rendimiento de los jugadores. Sin embargo, existen algunos para nfl mis marcadores.
Para simplificar el análisis, el rendimiento de los jugadores se dividirá en varias etapas. Cada etapa tendrá varios parámetros que se monitorizarán durante cada partido. Para cubrir todo el partido, la mayoría de las tecnologías de IA se centran en el procesamiento de vídeo desde varios ángulos, paneles de control de los jugadores, estimación de la pose, seguimiento del balón en tiempo real, reconocimiento de acciones y seguimiento de los movimientos de los jugadores.
Veamos un ejemplo de cómo la tecnología de IA puede seguir la actividad de los quarterbacks. Como líderes del ataque, los quarterbacks son una parte esencial de cualquier equipo de la NFL. Son los responsables de proponer la jugada y lanzar los pases de ataque. Para evaluar el rendimiento de los quarterbacks, la IA tendrá que medir lo siguiente:
- Cuánto tiempo se tarda en completar cada lanzamiento
- Promedio de yardas aéreas intencionadas y yardas aéreas completadas
- Distancia aérea completada (de mayor a menor)
Se pueden medir métricas complejas, como la agresividad del jugador. Sin embargo, la IA puede necesitar combinar varias mediciones para llegar a una conclusión definitiva. A medida que mejore la dependencia de la tecnología de IA, entrenadores y jugadores crearán métricas personalizadas para realizar un seguimiento y mejorar la información disponible para todos.
La NFL ha optado por incorporar RFID y otras tecnologías innovadoras a los estadios. Esta tecnología rastreará las coordenadas y acciones de los jugadores sobre el terreno de juego. Durante las fases iniciales de las pruebas de IA en el fútbol, los jugadores tenían que llevar pequeños sensores que rastreaban sus acciones.
Sin embargo, no bastaba con recopilar datos. Se necesitan sistemas complejos para analizar los datos de estos sensores. Estos sistemas de análisis son tan importantes como los sensores que rastrean esta información. El objetivo del análisis de IA es sencillo: ordenar los datos recopilados y facilitar su comprensión. Después de que varios programas de aprendizaje automático hayan trabajado en ellos, los jugadores y entrenadores podrán utilizar la información de forma significativa.
¿Cómo se aplica el análisis de IA en la NFL?
Estamos familiarizados con el funcionamiento de la IA y el seguimiento de la información sobre los jugadores de fútbol. Pero, ¿cómo se aplica la información obtenida a este deporte?
Lo primero que hay que tener en cuenta es que el análisis de la IA puede aplicarse para seleccionar alineaciones y estrategias de juego e incluso predecir las tácticas del rival. El análisis de la IA puede adoptar la forma de vídeos y datos estadísticos. El equipo puede aplicar los conocimientos obtenidos de este análisis durante los entrenamientos y para modificar los escenarios de juego. Durante el entrenamiento, los jugadores pueden utilizar esta información para saber qué cambiar y cómo medir sus progresos.
Aunque la mayoría de los entrenadores se basan en datos generados por la IA para preparar sus partidos, depende de cada uno determinar si utilizar la información y cómo hacerlo. Por eso es posible que distintos equipos produzcan resultados diferentes a pesar de utilizar la misma información.
Conclusión
Por último, hemos repasado cómo el análisis de la IA puede contribuir a la forma de jugar al fútbol. La aplicación de la IA en la NFL mejorará el acceso a la información durante el partido. Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer para que esta información sea útil. A medida que se añadan más mejoras al análisis de IA, mejorará la calidad de la información que proporciona.