Inteligencia artificial y fútbol femenino
En los últimos tiempos dos temas aparentemente inconexos han tomado mucho protagonismo: la inteligencia artificial (IA) y el fútbol femenino. En mi primer artículo de ... la nueva temporada de ABABOL les mostraré como no solo existe una gran relación entre ambos, sino que la IA puede darle un espaldarazo definitivo al gran auge que está experimentando el fútbol femenino. Les cuento.
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En primer lugar, debemos conocer diferencia entre IA y Big Data, dos términos que a veces se confunden. La IA es un campo multi e interdisciplinar que se nutre de diversas áreas del conocimiento como las ciencias de la computación, las matemáticas, la ingeniería, la psicología, la filosofía o la neurociencia. Cuando hablamos de IA nos referimos a la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como son la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.
¿Cómo desarrolla estas tareas la IA? Utilizando algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que le sirve para analizar gran cantidad datos, aprender patrones y tomar decisiones. ¿Y de dónde obtiene los datos la IA? Del Big Data. Tradicionalmente las propiedades del Big Data se clasificaban en las 4 «V» que caracterizan a los datos que maneja (Volumen, Variedad, Velocidad y Veracidad) pero recientes publicaciones también tienen en cuenta la Viabilidad, la Visualización y el Valor de los datos. Esta es la razón por la que en los últimas publicaciones sobre Big Data ya se habla de sus 7 «V».
Los campos de aplicación de la IA son muchísimos. Ya se está utilizando en sectores como el médico, el empresarial, el educativo, etc. Sin embargo, poco se conoce sobre la utilidad de la IA en el mundo del fútbol. Les contare algunas.
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Los espectadores que acuden en coche a un estadio suelen encontrarse graves problemas circulatorios. Pues bien, los sistemas de IA pueden predecir el tráfico informando en tiempo real a peatones, conductores y policía de las mejores alternativas para que la circulación sea fluida. Además, gracias a la IA se pueden evitar aglomeraciones de gente y controlar el flujo de personas, evitando situaciones de riesgo en los campos de futbol. También la IA sirve para predecir con muchísima precisión el clima durante la hora del evento deportivo. Incluso puede detectar en tiempo real la aparición de inesperados eventos climáticos, permitiendo a las personas y a los organizadores de eventos deportivos tomar medidas.
A los entrenadores de fútbol la IA les ofrece grandes ventajas. Los sistemas de seguimiento impulsados por IA pueden ayudar a los técnicos a planificar las estrategias. Además, permite el análisis de los partidos en tiempo real para que los entrenadores puedan tomar decisiones sobre la marcha. Finalmente, la gran cantidad de datos estadísticos que maneja esta moderna tecnología facilita a los clubes el fichaje de los jugadores que mejor se adapten a las necesidades del equipo.
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¿Y puede ayudar la IA y el big data al fútbol femenino en particular? Mucho. Cada vez existen más estudios que diferencian entre el fútbol femenino y el masculino. Resultados publicados en 2022 muestran cómo, a diferencia del fútbol masculino, donde un alto porcentaje de los goles (70%) procede de jugadas basadas en una alta posesión del esférico, la mayor parte de los goles que se ven en el fútbol femenino son fruto de rápidos contraataques iniciados tras robos de balón. Otros estudios científicos muestran que el número de faltas realizadas en un partido por las mujeres es menor (20,1) que el cometido por hombres (27,7). También hay estudios que reflejan que las mujeres recorren más distancia que los hombres en cada partido, aunque su velocidad en carrera sea menor. Una vez analizados todos estos datos procedentes del Big Data, los entrenadores pueden tomar decisiones correctas gracias a la IA.
Pero las aplicaciones de la IA del fútbol femenino van mucho más allá de una simple comparación con el fútbol masculino. Atención a lo que les voy a contar. Una gran parte de los aficionados piensa que el fútbol femenino no posee tanta calidad como el masculino. Para desmontar este mito, un grupo multidisciplinar de investigadores de distintos países mostró imágenes de diferentes partidos de fútbol masculino y femenino a 613 personas divididas en dos grupos. El primero de estos grupos identificaba claramente el sexo de los jugadores mientras que el segundo grupo solo vio imágenes pixeladas donde no se podía diferenciar el sexo de los futbolistas. ¿Qué resultados se obtuvieron? Mientras el primer grupo calificó las jugadas protagonizadas por hombres con una puntuación muy superior a las que realizaron las mujeres, el segundo grupo (que no distinguía el sexo de los jugadores) dio una puntuación muy similar a todas las jugadas. Estos resultados demuestran el claro sesgo en la percepción de este deporte que tiene una gran parte de la sociedad, ya que el fútbol masculino solo se valora mejor por parte de los aficionados si se puede identificar el género de los jugadores. En caso contrario, el público valora por igual el fútbol femenino y el masculino. Alucinante.
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Pero aún hay más. En un anuncio publicitario de uno de los principales operadores de telecomunicaciones del mundo se observa a los jugadores de la sección francesa masculina de fútbol realizando impresionantes jugadas. Durante dos minutos se aprecia a Mbappé, Griezmann, Dembelé, etc. deleitando a un público enfervorecido. De pronto, la pantalla se pone negra y se revela que, en realidad, no es la selección francesa masculina la protagonista de esas jugadas sino la femenina. ¿Qué había ocurrido? Que gracias a la IA y a las técnicas de edición de imágenes se habían cambiado las caras, el cuerpo y la equipación de las mujeres por las de los hombres y los espectadores no se habían dado cuenta. ¿Qué se consigue con ello? Volver a demostrar que el fútbol femenino es tan emocionante como el masculino.
Estimados lectores de LA VERDAD, hoy les he mostrado cómo el progreso científico no solo sirve para mejorar el futuro, sino para desterrar falsos prejuicios del pasado... y del presente.
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