“Pasamos de 30, 40 o 50 puntos de datos de un jugador a monitorear los contornos de su cuerpo”, indica D’Auria. Aspectos como la masa muscular, las diferencias en la estructura del esqueleto e incluso la forma de andar, que son importantes para determinar con gran precisión los fuera de lugar, se registran y analizan en lo que equivale a una verdadera recreación virtual de los hechos reales.
Dragon aprovecha la capacidad de los iPhones para capturar video en velocidades de fotogramas ultraaltas, aminorando los casos complicados de oclusión que pudieran ocultar el punto exacto de golpe del balón.
D’Auria ofrece un ejemplo sencillo: Mira algún video de un partido de futbol, el momento en que se patea el balón, pero reduce la velocidad del clip lo suficiente como para que observes el progreso de la acción fotograma a fotograma. “En muchos casos te perderás el punto de la patada”, destaca D’Auria. “El punto de la patada quedará entre dos fotogramas de un video… Pasas de un fotograma en el que el balón aún no está en el pie al fotograma siguiente, y el balón ya dejó el pie y se fue en la otra dirección”.
La mayoría de las transmisiones actuales se capturan a 50 o 60 fotogramas por segundo (FPS). Dragon consigue grabar hasta 200 FPS, reduciendo potencialmente los intervalos entre fotogramas en un 75%. (El sistema inicial de la Premier League tendrá un límite de 100 FPS para equilibrar latencia, precisión y costos). El sistema detecta automáticamente acontecimientos importantes inminentes, como un posible fuera de lugar, y aumenta temporalmente la frecuencia de imagen de algunas cámaras, disminuyéndola cuando sea necesario para ahorrar capacidad de procesamiento.
La otra característica clave de Dragon es que facilita esta automatización: Un sistema de IA que se ejecuta en el módulo backend conocido internamente como “malla semántica de objetos (object semantic mesh)”. Aprovechando los años de Genius Sports convirtiendo datos ópticos de baloncesto, este programa de aprendizaje automático ha sido entrenado con situaciones o eventos futbolísticos comunes a lo largo de varias temporadas. No solo capta los movimientos, sino que los contextualiza en tiempo real y, en algunos casos, incluso aprende de ellos.
“En la comunidad de la IA no es un enfoque muy novedoso, disponer de este tipo de comprensión semántica”, aclara D’Auria. “No se trata solo de una imagen o una representación, sino de algo sobre lo que es posible razonar e interrogar”.
Pero no te preocupes por que nuestros robots se apoderen de todo el proceso. Aunque tanto la Premier League como Genius Sports se negaron a dar detalles concretos (algunos de los cuales, como el calendario, aún se están determinando antes del lanzamiento de Dragon durante la temporada), fuentes familiarizadas con la implementación confirmaron que los humanos tomarán la decisión final sobre todos los fuera de lugar, con la ayuda de estas herramientas de inteligencia artificial.
El Sevilla y el Empoli desarrollaron dos herramientas con IBM y otros socios. Las mismas, que tienen base en Watsonx, apoyan y modifican el trabajo de los scouts.
A la espera de smartphones realmente inteligentes
Teniendo en cuenta lo económicos y potentes que son los smartphones, hay que preguntarse por qué ha tardado tanto tiempo alguien del mundo del deporte en explorar este terreno.
Los iPhones actuales son tan potentes como lo eran las supercomputadoras más grandes del mundo hace 20 años. Mientras que otros sistemas modernos de seguimiento óptico requieren costosos cables de fibra óptica y servidores para conectar las sofisticadas cámaras a las computadoras encargadas de procesar los datos recopilados, los teléfonos inteligentes de hoy en día, que cuestan unos 1,000 dólares, son capaces de realizar ambas tareas prácticamente por sí solos.
