La Liga Nacional de Fútbol, como la mayoría de las industrias deportivas profesionales, está adoptando la inteligencia artificial. A través de una asociación con Amazon Web Services llamada Next Gen Stats, la NFL espera que algoritmos inteligentes, con la ayuda de herramientas de recopilación de datos de alta tecnología, puedan extraer datos significativos de los juegos y descifrar patrones en el desempeño de los jugadores. AWS dice que se inspiró en las presentaciones al Big Data Bowl 2023, una competencia anual de software organizada por la NFL, cuando se propuso inventar una nueva categoría de análisis que pertenece al análisis de la “presión” en el juego de fútbol.
AWS ayudó a desarrollar algoritmos impulsados por IA que pueden analizar el comportamiento de los jugadores en el campo y detectar qué tan agresivo jugó un defensor, qué tan rápido fue e incluso qué tan rápido respondió un mariscal de campo. Estos datos granulares cuantifican la presión y, al hacerlo, permiten a los analistas de juegos analizar las estrategias que podrían influir en las jugadas. Este innovador conjunto de análisis supera las estadísticas tradicionales que tienen un alcance limitado para revelar. Si bien los datos tradicionales pueden indicarle si un corredor pasa a un mariscal de campo, es posible que no puedan proporcionar información sobre cuánto se peleó. Aquí es donde la probabilidad de presión rastreada por las “Estadísticas de próxima generación” profundiza en más detalles.
Según Amazon, los socios de AWS y la NFL se han centrado en desarrollar modelos de aprendizaje automático que puedan proporcionar datos relacionados con tres áreas del juego. La primera aplicación es darle a la IA la capacidad de identificar bloqueadores y cazamariscales en jugadas de pase. En segundo lugar, enseñar a la herramienta cómo cuantificar la “presión” en un juego. Y, por último, el desarrollo de un proceso para detectar enfrentamientos individuales entre bloqueadores y atacantes. En última instancia, el desarrollo de esta tecnología de seguimiento de IA 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 corredor puede ayudar a determinar si encaja bien en una alineación ofensiva.
En el fútbol, cuantificar el desempeño de los jugadores ofensivos y de los atacantes que los atacan puede ser una tarea difícil, incluso para los expertos que tienen buen ojo para estos movimientos rápidos. Las reacciones de los jugadores pueden ocurrir en momentos divididos y el desempeño de un individuo en estos intercambios de alta velocidad puede ser difícil de rastrear y mucho menos cuantificar. Cosas como qué tan cerca llegó un defensor de la alineación ofensiva pueden ayudar al entrenador a comprender la fuerza de sus jugadas.
La NFL recopila datos para estos softwares de procesamiento impulsados por IA utilizando herramientas que instala en sus propios campos. En cada estadio participante de la NFL, hay al menos entre 20 y 30 receptores de banda ultra ancha dentro del campo y hay 2 o 3 etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) dentro de las hombreras de cada jugador y en otros equipos de juego, como pelotas y publicaciones. Estos transmisores de datos recopilan información que se alimenta a través de un modelo gráfico de red neuronal (GNN), que permite transmitir los datos en tiempo real. Con la IA, las estadísticas que se extraen se pueden convertir en información significativa.
Estos conocimientos pueden parecerse a una serie de gráficos interactivos que se encuentran en la página de inicio del juego Next Gen Stat. Puede obtener un desglose de los movimientos de los jugadores individuales en cualquier juego en modelos y gráficos 2D. Por ejemplo, puede seguir el movimiento de ambos jugadores y del balón durante una jugada de pase de 40 yardas en el partido de los 49ers de San Francisco contra los Giants de Nueva York el 21 de septiembre.
Si bien la herramienta de inteligencia artificial está alojada en la infraestructura de AWS, el producto final es una compilación de una asociación multidisciplinaria entre la NFL, Zebra Technologies y Wilson Sporting Goods. El proyecto Next Gen Stats, que comenzó en 2017, ahora constituye un canal de datos que contiene datos históricos disponibles para cada pase jugado desde 2018.
Mientras tanto, en un proyecto paralelo, los ingenieros de AWS compartieron que están trabajando para automatizar la identificación de bloqueadores y atacantes para que, eventualmente, los modelos de IA puedan identificar de forma autónoma los roles de los jugadores en el campo. Actualmente, este tipo de información que se recopila manualmente a través de gráficos es propensa a errores de etiqueta y, a menudo, los humanos tardan horas en generarla.