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Inteligencia artificial: así se descubre al próximo Messi

El deporte infantil apunta a convertirse en una industria similar a la de las ligas profesionales pero, ¿cómo se detecta el talento a edades tan tempranas? La respuesta es la tecnología

  • El futbolista argentino, de 31 años, tiene un salario anual de más de 40 millones de euros, superando a Cristiano Ronaldo y Neymar
    El futbolista argentino, de 31 años, tiene un salario anual de más de 40 millones de euros, superando a Cristiano Ronaldo y Neymar

Tiempo de lectura 8 min.

10 de agosto de 2018. 22:14h

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Juan Scaliter.  10/8/2018

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El traspaso de Cristiano Ronaldo del Real Madrid a la Juventus, le salió casi gratis al club italiano. Apenas se firmó el traspaso, las acciones en bolsa de Fiat (patrocinador de Juventus) se incrementaron un 7,2%, lo que equivale a más de 50 millones de euros en capitalización. Y, en las primeras 24 horas, las tiendas oficiales del equipo de Turín habían obtenido, solo por la venta de camisetas, una cifra similar. Si la operación se cerró en poco más de 110 millones de euros, parece que la Juventus compró al astro portugués por apenas 10 millones y si a eso le deducimos la renovación de abonos, equipaciones fuera de Italia y derechos de televisación, la operación salió casi gratis.

No es extraño entonces que los grandes clubes tengan entre su personal a expertos rastreadores de talentos jóvenes, a la caza y captura del próximo Cristiano, el Messi del 2020 o el Mbappé que vendrá. Solo en Estados Unidos, el mercado del deporte infantil mueve unos 12.000 millones de euros según la firma especializada WinterGreen, un crecimiento del 55% desde 2010.

La cifra global llega a los 45.000 millones. Pero, pese a que gran parte del presupuesto va destinado a los caza talentos futuros, no existe humano ni club capaz de abarcar todo el planeta. Y ese es el objetivo de Miky Tamir.

Ex-oficial del ejército israelí, este hombre de unos 70 años, quiere ser el responsable de hallar los futuros talentos del deporte sin moverse de su oficina. Como ocurre muy a menudo en Israel, las grandes innovaciones se producen en el ejército y luego, cuando los hombres y mujeres terminan su carrera castrense, crean una empresa basada en los avances realizados. Y eso es lo que hizo Tamir. Especializado en el rastreo de misiles y en sistemas de reconocimiento facial y óptico, este antiguo oficial creó, entre otras, la empresa SportVU.

La idea, concebida inicialmente para el fútbol, se hizo muy pronto un hueco en la NBA. SportVU es un sistema de seis cámaras que permite recopilar datos de cada uno de los jugadores, movimiento del balón, velocidad de los pases, etc. Realiza cálculos y análisis 25 veces por segundo...todo ello sin que los jugadores lleven ningún tipo de localizador o dispositivo específico. Obviamente contar con este caudal de datos es fundamental para un entrenador. En su primer año en Estados Unidos, en la temporada 2011-2012, SportVU trabajó con cinco equipos. Al año siguiente triplicaron ese número. Y en 2013-2014 ya se utilizaba en los 29 estadios de la liga estadounidense. Pero Tamir no es de los que se quedan quietos.

«Al poco tiempo, vendí mi participación en SportVU y con el dinero, fundé una nueva –nos explica en sus oficinas de Tel Aviv –. Se llama Pixellot, quizás la habéis oído nombrar...». Lo que hace Pixellot, básicamente, es utilizar cámaras completamente autónomas y dotadas con inteligencia artificial para grabar partidos (fútbol, béisbol, baloncesto, fútbol americano, hockey sobre hielo, etc.) pero en ligas «menores» en lugar de hacerlo en los grandes eventos. Desde clubes de Segunda División, a ligas infantiles o juveniles. Las cámaras se instalan en un recinto y se graban todos los partidos que se lleven a cabo. La tecnología de rastreo concebida por el equipo de Tamir, sigue constantemente el balón desde todas sus cámaras (se instalan un mínimo de dos) y no hay forma de perderse la acción. A día de hoy ya se han instalado más de 2.000 sistemas Pixellot en países como Estados Unidos, China (Baidú fue uno de los primeros que invirtió en esta empresa, unos 3 millones de euros), España, Brasil, México o Alemania.

«Y entonces, me volví a aburrir – relata Tamir sin mover un músculo de su cara – y vendí mi parte de la empresa...para crear otra. Se llama Track160 y no, no puedo decirte por qué 160 (Track significa rastrear). Si lo hiciera tendría que matarte».

Por alguna extraña razón me lo creo, pese a que ha guiñado un ojo. En Track 160, Tamir ha unido parte de las dos empresas anteriores y le ha puesto un poco más de personalidad. «Comenzamos grabando a jugadores de fútbol que llevaban puestos localizadores – explica este emprendedor –, de modo que la cámara pudiera aprender a seguir la acción, a los jugadores y al balón. Luego dejamos solo las cámaras y esa fue una de las etapas más complicadas: los deportistas no conservan su posición, alternan velocidades, se chocan con los del otro equipo y también con los del propio. Hay situaciones muy confusas permanentemente y no queríamos que el sistema se equivocara con los jugadores. Y lo hemos conseguido. Nuestro próximo objetivo es encontrar a las estrellas deportivas del futuro».

La tecnología funciona de modo «sencillo». Mediante dos cámaras de vídeo convencionales y un sistema patentado de «machine learning» e inteligencia artificial, el sistema rastrea y sigue al balón, al mismo tiempo que identifica a cada jugador, no solo por el número de camiseta, sino por su altura, velocidad, distancia de zancada, color de piel y otros parámetros individuales.

Gracias al seguimiento del balón, evalúa la cantidad de pases efectuados, los acertados y los erróneos, la táctica de cada jugador y su efectividad en el encuentro. Y con esa información coloca al deportista en una suerte de ranking que se va alimentando a lo largo del tiempo. Lo mejor de todo no es que el equipo necesario sea básico y accesible, sino que los conocimientos adquiridos se puedan aplicar a vídeos ya grabados por terceros y así detectar a cualquier talento emergente, sin importar dónde se encuentre.

A Track160 ya le ha salido, como era de esperar, competencia. Se trata de SciSports, una empresa con base en Holanda que analiza más de 1.500 encuentros de 210 ligas por semana en toda Europa. SciSports utiliza algoritmos de aprendizaje, modelos 3D y parámetros, similares a los de Track160, para señalar talentos que han pasado desapercibidos. Un caso ejemplar es el de un jugador de segunda división a quien la tecnología de SciSports le daba una clasificación muy alta...pero su entrenador no lo quería. El jugador (cuyo nombre no puede ser revelado) fue detectado por un club holandés que lo compró como tercer delantero. El primer año se coronó goleador de su equipo y el segundo fue vendido a un club de primera división y actualmente es uno de los máximos goleadores en la liga profesional.

Por ahora, toda esta tecnología está disponible únicamente para el fútbol, tanto en SciSports como en Track160, ya que los parámetros de evaluación son diferentes dependiendo el deporte, pero Tamir ya ha logrado que las cámaras aprendieran a seguir la acción también en baloncesto y hasta en hockey sobre hielo (un deporte en el que el disco se mueve muy rápido y apenas se ve), así que no sería raro que lo consiguiese. Y entonces, quizás, detectar talentos tempranos no solo se limite al deporte, sino también a las ciencias. «No es mala idea, detectar el conocimiento, la imaginación y la creatividad en los más pequeños», afirma Tamir. Pues hagamos una empresa, le respondo.

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