Liverpool y Google crean un asistente con inteligencia artificial para ganar los partidos

Google DeepMind presentó un avanzado sistema de inteligencia artificial (IA) conocido como ‘TacticAI’, el cual llega con la promesa de revolucionar la estrategia en el fútbol al ser capaz de predecir los resultados de los saques de esquina y ofrecer recomendaciones tácticas realistas y precisas en los partidos.

Este desarrollo que fue llevado a cabo en colaboración con el Liverpool Football Club, emplea una metodología de aprendizaje profundo geométrico para identificar patrones estratégicos, lo que le permite predecir con notable precisión el primer receptor de un córner, así como el resultado inmediato de esta jugada crítica.

La herramienta posibilita a los entrenadores examinar y considerar diferentes formaciones y estrategias para maximizar las oportunidades de éxito, y según el equipo de Google, las simulaciones generadas por esta IA resultaron ser indistinguibles de las estrategias empleadas en la realidad, con una preferencia abrumadora del 90% de los evaluadores hacia las recomendaciones realizadas.

Cómo funciona ‘TacticAI’

‘TacticAI’ aplica un enfoque geométrico que modela las interacciones entre jugadores y explota la simetría del campo para generar predicciones precisas y generalizables. Y al utilizar una variante de la Red Convolucional Equivariante de Grupo, el sistema es capaz de considerar todos los posibles reflejos de una situación dada, lo que permite obtener modelos altamente generalizables con una cantidad mínima de datos.

Esto resulta crucial en el análisis de tiros de esquina, donde la dinámica de juego implica un alto grado de variables interdependientes. Además, el sistema fue entrenado utilizando un vasto conjunto de datos que incluye 7.176 saques de temporadas anteriores de la Premier League.

Y además de predecir quién recibirá el balón en un tiro de esquina o si esto resultará en un intento de tiro, esta herramienta también ofrece la oportunidad de revisar el desempeño histórico de tácticas similares y ajustar las configuraciones con el objetivo de alcanzar resultados específicos.

De hecho, la efectividad de esta opción radica en su capacidad para modelar las relaciones implícitas entre jugadores en el campo, representando estas interacciones a través de un sistema de gráficos con características como posición, velocidad, y altura.

‘TacticAI’ es un avance que promete diversas aplicaciones

El impacto de TacticAI se extiende más allá de su precisión analítica, representando un paso adelante en el uso de la inteligencia artificial para complementar la experiencia humana en el deporte, e incluso se espera que investigaciones futuras puedan ayudar a desarrollar asistentes que se expandan a entradas más multimodales.

Según Google, la herramienta tiene el potencial de influir en áreas relacionadas, como el desarrollo de videojuegos, la robótica y la coordinación del tráfico.

“(El futbol) Es un juego muy dinámico y desafiante de analizar, con muchos factores humanos, desde el físico hasta la psicología. Es un desafío incluso para expertos como los entrenadores experimentados detectar todos los patrones. Con TacticAI, esperamos aprender muchas lecciones en el desarrollo de tecnologías de asistencia más amplias que combinen la experiencia humana y el análisis de IA para ayudar a las personas en el mundo real” afirman desde DeepMind.

Google tiene una IA capaz de jugar como un humano

DeepMind la división de Google que se encarga del desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, se encuentra trabajando en un proyecto con el potencial cambiar la manera en la que los jugadores interactúan con los videojuegos.

Se trata un sistema llamado SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), que utiliza el poder de la IA para aprender de los usuarios, adaptarse a diferentes entornos y seguir instrucciones en lenguaje natural, permitiendo que los usuarios tengan un compañero de juego. Esto al identificar patrones en los movimientos y asociándolos con acciones específicas.

Lo que distingue a este modelo de otras IA es su enfoque en el aprendizaje por imitación en lugar de la manipulación directa del código o el aprendizaje basado en objetivos.