La National Football League (NFL), al igual que la mayoría de las industrias deportivas profesionales, está adoptando la inteligencia artificial. A través de una asociación con Amazon Web Services (AWS) llamada Next Gen Stats, la NFL espera que los algoritmos inteligentes, con la ayuda de herramientas de recolección de datos de alta tecnología, puedan extraer datos significativos de los juegos y descifrar patrones en el rendimiento de los jugadores.
AWS afirma que se inspiró en las presentaciones del Big Data Bowl 2023 de la NFL cuando se propuso inventar una nueva categoría de análisis que se refiere a la “presión” en el juego de fútbol americano.
Inteligencia artificial para analizar el desempeño de los jugadores
La colaboración entre AWS y la NFL ha permitido desarrollar algoritmos impulsados por inteligencia artificial que pueden analizar el comportamiento de los jugadores en el campo y detectar cuán agresivo fue un defensor, qué tan rápido fue e incluso cuán rápidamente respondió un mariscal de campo. Estos datos detallados cuantifican la presión y, al hacerlo, permiten a los analistas de juegos desglosar las estrategias que pueden influir en las jugadas.
Esta innovadora suite de análisis supera las estadísticas tradicionales, que están limitadas en cuanto a la cantidad de información que pueden revelar. Mientras que los datos tradicionales pueden indicar si un defensor sobrepasó a un mariscal de campo, es posible que no puedan ofrecer información sobre cuánto esfuerzo se puso en la jugada. Aquí es donde entra en juego la “presión probabilidad” rastreada por Next Gen Stats, que profundiza en más detalles.
Tres áreas clave en el juego
Según Amazon, los socios de AWS y la NFL se han centrado en desarrollar modelos de machine learning que pueden proporcionar datos relacionados con tres áreas importantes del juego. La primera aplicación consiste en capacitar a la inteligencia artificial para identificar bloqueadores y cazadores de pases en jugadas de pase.
En segundo lugar, enseñar a la herramienta a cuantificar la “presión” en un juego. Y por último, desarrollar un proceso para detectar las combinaciones individuales de bloqueadores y cazadores de pases.
En última instancia, el desarrollo de esta tecnología de seguimiento AI proporciona a los profesionales de la liga de fútbol información valiosa sobre las estadísticas de los jugadores que pueden ayudar a los cazatalentos o entrenadores a seleccionar nuevos jugadores. Por ejemplo, saber qué jugador bloqueó o pasó a un cazador de pases puede ayudar a determinar si son adecuados para una alineación ofensiva.
Información valiosa para analizar el desempeño de los jugadores
En el fútbol americano, cuantificar el rendimiento de los jugadores ofensivos y de los cazadores de pases que los derriban puede ser una tarea difícil, incluso para los expertos en el juego que tienen buen ojo para estos movimientos rápidos.
Las reacciones de los jugadores pueden ocurrir en fracciones de segundos y el rendimiento de una persona en estos intercambios de alta velocidad puede ser difícil de rastrear, y mucho menos cuantificar. Detalles como la proximidad de un defensor a la alineación ofensiva pueden ayudar a un entrenador a comprender la efectividad de sus jugadas.
Captura de datos con tecnología de vanguardia
La NFL recopila datos para estos software de procesamiento impulsados por inteligencia artificial utilizando herramientas que instala en sus propios campos. En cada estadio de la NFL que participa, hay al menos 20-30 receptores de banda ultra ancha dentro del campo y hay 2-3 etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) dentro de los protectores de hombros de cada jugador y en otros equipos de juego, como balones y postes.
Estos transmisores de datos recopilan información que se transmite a través de un modelo gráfico de red neuronal (GNN), lo que permite que los datos se transmitan en tiempo real. Utilizando la inteligencia artificial, las estadísticas extraídas se pueden convertir en información relevante.
Análisis visual y gráfico para una mejor comprensión del juego
Estas ideas se presentan en forma de una serie de gráficos interactivos que se encuentran en la página de destino de Next Gen Stats. Se puede obtener un desglose de los movimientos de los jugadores individuales en cualquier juego en modelos y gráficos en 2D. Por ejemplo, se pueden rastrear los movimientos de los jugadores y el balón durante una jugada de pase de 40 yardas en el juego de los San Francisco 49ers contra los New York Giants el 21 de septiembre.
Una colaboración multidisciplinaria
Si bien la herramienta de inteligencia artificial se aloja en la infraestructura de AWS, el producto final es el resultado de una colaboración multidisciplinaria entre la NFL, Zebra Technologies y Wilson Sporting Goods. El proyecto Next Gen Stats, que comenzó en 2017, ahora constituye una tubería de datos que contiene información histórica disponible para cada jugada de pase desde 2018.
La automatización del análisis de datos
Simultáneamente, los ingenieros de AWS han compartido que están trabajando en la automatización de la identificación de bloqueadores y cazadores de pases para que, eventualmente, los modelos de inteligencia artificial puedan identificar de manera autónoma los roles de los jugadores en el campo. Actualmente, esta información se recopila manualmente mediante anotaciones, lo cual es propenso a errores en la clasificación y, a menudo, lleva horas generarla.
