Cómo la visión por computador en la IPL 2025 permite un cricket más inteligente

La IPL (Liga Premier de India) es mucho más que un torneo de críquet. Es un evento mundial que combina deporte, entretenimiento y tecnología punta. En su 18.ª edición, la IPL 2025 sigue ampliando los límites de este deporte, no solo en el campo, sino también mediante la integración de tecnologías avanzadas que están cambiando la forma de jugar, ver y analizar el partido.

Hoy en día, los equipos de críquet dependen de los datos más que nunca para definir sus estrategias. Más allá del instinto y la experiencia, aprovechan información en tiempo real impulsada por la inteligencia artificial (AI) y la visión por computador para obtener una ventaja competitiva.

Por ejemplo, los modelos de visión por computador, como Ultralytics YOLO11, pueden ayudar a analizar las imágenes de un partido en directo fotograma a fotograma. Pueden detectar y seguir objetos en el campo, como la trayectoria de la pelota, el lugar donde aterriza el pie de un lanzador o la distancia de un jugador de campo a la línea de banda durante una atrapada.

La información obtenida mediante visión por computador proporciona a entrenadores, analistas de partidos y jugadores herramientas eficaces para estudiar todos los aspectos del juego, desde la toma de decisiones acertadas hasta la prevención de lesiones. En este artículo, analizaremos las últimas innovaciones tecnológicas introducidas en la IPL 2025 y veremos cómo están transformando este deporte.

El papel de la visión por computador en la IPL 2025#

Antes de analizar cómo se utilizan la AI y la visión por computador en la IPL 2025, veamos qué significan estas tecnologías en el deporte.

La AI es un campo de la informática que ayuda a las máquinas a pensar como los seres humanos y se utiliza en muchas aplicaciones de distintos sectores. En particular, en el deporte, se emplea para casos de uso como predecir los resultados de los partidos, analizar el rendimiento de los jugadores y planificar estrategias de juego.

La visión por computador es una rama de la AI que ayuda a las máquinas a ver y comprender datos visuales. Los modelos de visión por computador son algoritmos entrenados para interpretar esos datos visuales, lo que permite a las máquinas detectar objetos, estimar las poses de los jugadores, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en lo que ven.

Fig. 1. Estimación de la pose de un jugador de campo mediante un modelo de visión por computador. (fuente)

Estos modelos de visión son fundamentales para tareas como los sistemas de seguimiento de la pelota, el seguimiento de los movimientos de los jugadores y la generación de gráficos en pantalla en tiempo real. Con tantas variables en la IPL, que avanza a gran velocidad, como las condiciones del terreno, el estado de forma de los jugadores y el tiempo, la AI ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones y hace que el juego sea más emocionante para los aficionados.

Cómo utiliza la IPL la visión por computador y la AI#

Desde ayudar a los árbitros a tomar decisiones precisas hasta mejorar las retransmisiones deportivas, la AI y la visión por computador se están utilizando de formas nuevas y emocionantes en la IPL 2025. Repasemos algunos ejemplos para ver cómo están teniendo impacto.

Análisis del críquet mediante innovaciones en visión por computador y AI#

Los dispositivos de AI y del Internet de las cosas (IoT), herramientas físicas interconectadas que recopilan y comparten datos, están ayudando a los jugadores de críquet a entrenar, prepararse y jugar. Se utilizan cámaras de alta velocidad, sensores y sistemas de seguimiento mediante AI para analizar los movimientos de los jugadores.

Estas soluciones pueden captar incluso detalles como la postura de un bateador, la forma en que un lanzador suelta la pelota y cómo se mueven los jugadores de campo. Los datos recopilados se utilizan para generar información mediante visualizaciones, como mapas de calor, resúmenes del rendimiento y modelos predictivos. Los entrenadores pueden utilizar estos resultados para tomar decisiones tácticas en tiempo real y perfeccionar la técnica de los jugadores.

Por ejemplo, los Rajasthan Royals (RR), el primer equipo campeón de la IPL, utilizan Str8bat, que es un sensor de bate basado en IoT y AI. Puede hacer un seguimiento en tiempo real de métricas clave como la velocidad del bate, la precisión del punto dulce y el ángulo de elevación del bate. Los datos, enviados de forma inalámbrica a una aplicación para smartphones, son analizados por modelos de AI para generar información y puntuaciones de bateo, lo que ayuda a jugadores y entrenadores a perfeccionar las técnicas y las estrategias de los partidos.

Fig. 2. Un sensor Str8bat en un bate de críquet recopilando datos. (fuente)

Sistemas de seguridad inteligentes en estadios de críquet#

Los estadios de críquet se están convirtiendo rápidamente en espacios inteligentes impulsados por la tecnología gracias a la AI y la visión por computador. Con la ayuda de cámaras de CCTV y sensores, estas tecnologías mejoran la seguridad, agilizan las operaciones y ofrecen una mejor experiencia a los aficionados.

Un ejemplo interesante es el reconocimiento facial, que agiliza la comprobación de entradas y mejora la seguridad al identificar a las personas VIP o alertar al personal sobre posibles amenazas. La AI también ayuda a supervisar el movimiento del público por todo el estadio.

En concreto, en el estadio de la HPCA (estadio de la Asociación de Críquet de Himachal Pradesh) de India, se utilizan la AI y la visión por computador para mejorar la seguridad y la gestión del estadio. El sistema incluye reconocimiento facial para detectar a personas no autorizadas, tecnología de conteo de personas para seguir el tamaño del público y reconocimiento automático de matrículas (ANPR) para gestionar el acceso de vehículos. Cuando se detecta un posible problema, el sistema avisa al instante al personal de seguridad para que actúe.

Arbitraje y seguimiento de jugadores en tiempo real con AI#

La AI y la visión por computador desempeñan un papel importante a la hora de ayudar a los árbitros a tomar decisiones precisas durante los partidos de críquet. Herramientas como Hawk-Eye han mejorado considerablemente el proceso de toma de decisiones, especialmente en jugadas complejas como la pierna antes del wicket (LBW), en la que la pelota golpea la pierna del bateador en lugar del bate y habría seguido hasta golpear los wickets; los lanzamientos nulos a la altura de la cintura, que son lanzamientos ilegales que pasan por encima de la cintura del bateador sin botar; y los lanzamientos abiertos, que se realizan demasiado lejos del bateador como para que pueda golpearlos razonablemente.

Fig. 3. Qué es un lanzamiento nulo a la altura de la cintura. (Fuente)

Estos sistemas actúan como un tercer árbitro y ayudan a reducir los errores humanos en situaciones de juego a gran velocidad. Hawk-Eye utiliza una red de cámaras de alta velocidad situadas por todo el estadio para captar el movimiento de la pelota en tiempo real.

Estos datos visuales son analizados por software de visión por computador para crear una trayectoria tridimensional de la pelota. Al analizar su velocidad, bote y dirección, el sistema ayuda a determinar si un lanzamiento cumple las reglas, por ejemplo, si pasó por encima de la cintura o cayó demasiado lejos.

Durante un momento clave de un partido de la IPL 2025 entre Gujarat Titans y Punjab Kings, un bateador de Gujarat Titans cuestionó si un lanzamiento era nulo. El sistema Hawk-Eye mostró que la pelota pasó justo un centímetro por debajo de la cintura del bateador, un detalle casi imposible de detectar sin la ayuda de la tecnología.

Champak: el perro robot con AI de la IPL#

La IPL de este año también utilizó la AI de nuevas formas para aumentar la interacción de los aficionados. Un ejemplo singular fue un perro robot impulsado por AI que apareció durante los sorteos e interactuó con los jugadores antes de los partidos. Los aficionados incluso pudieron ponerle el nombre de «Champak» mediante una encuesta en línea, lo que lo convirtió en una parte divertida y memorable del torneo.

Champak puede moverse por sí solo utilizando AI o controlarse manualmente. Tiene sensores como LiDAR (detección y medición de luz y distancia) que le ayudan a comprender su entorno y evitar obstáculos. Con cámaras montadas en él, Champak captura vídeo desde la perspectiva de un perro, lo que ofrece a los aficionados una visión diferente del juego. Añade una nueva dimensión a la interacción y demuestra cómo la AI puede convertir incluso a un robot en uno de los favoritos del público.

Fig. 4. Champak interactúa con un jugador durante el entrenamiento. (fuente)

Ventajas e inconvenientes del uso de la AI en el críquet#

La AI está cambiando el críquet al ofrecer a los equipos formas más inteligentes de tomar decisiones, mejorar el rendimiento de los jugadores y descubrir nuevos talentos. Estas son algunas de las principales formas en que la AI aporta valor a este deporte:

• Entrenamiento personalizado: los modelos de AI pueden ayudar a diseñar sesiones de entrenamiento adaptadas a las necesidades específicas de cada jugador, centrándose en sus puntos débiles, su nivel de forma física y su carga de trabajo el día del partido, al tiempo que minimizan el riesgo de sobreentrenamiento.
• Planificación de estrategias: los sistemas de AI pueden analizar factores en tiempo real, como el punto de rocío, la velocidad del viento y la humedad, para respaldar decisiones más acertadas, como elegir batear primero o seleccionar el momento adecuado para introducir lanzadores de efecto.
• Prevención de lesiones: al supervisar los datos biométricos y hacer un seguimiento de los patrones de carga de trabajo, la AI puede identificar signos tempranos de fatiga o sobrecarga, lo que permite a los entrenadores rotar a los jugadores y prevenir lesiones a largo plazo.

Aunque la AI ofrece diversas ventajas en el críquet, también conlleva ciertos riesgos y limitaciones. Entre las principales preocupaciones se incluyen:

• Transparencia y responsabilidad: las decisiones de la AI, especialmente en el arbitraje o la selección de equipos, pueden carecer de transparencia. Si un modelo de AI toma una decisión cuestionable, a menudo no está claro quién es el responsable.
• Sesgo en los datos: los modelos de AI dependen de datos de entrenamiento diversos y de alta calidad. Si los modelos se entrenan principalmente con partidos de muchos puntos o con condiciones de juego concretas, pueden representar de forma inexacta las estrategias defensivas o rendir peor con jugadores de bajo rendimiento.
• Consideraciones éticas: el uso de la AI para hacer un seguimiento del rendimiento de los jugadores y buscar jóvenes talentos plantea dudas sobre el consentimiento, la privacidad de los datos y la forma en que estos podrían utilizarse o compartirse.

El último lanzamiento: la jugada ganadora de la AI#

La AI y la visión por computador están cobrando protagonismo en la IPL 2025 y están transformando la forma de jugar, comprender y disfrutar del críquet. Desde el seguimiento de jugadores en tiempo real hasta una toma de decisiones más inteligente y unos efectos visuales inmersivos, la AI y la visión por computador se están convirtiendo en elementos fundamentales de este deporte.

No solo ayudan a los equipos a obtener una ventaja competitiva, sino que también ofrecen a los aficionados nuevas formas de conectar con el juego. A medida que la tecnología siga evolucionando, es probable que los futuros torneos incorporen sistemas aún más avanzados, capaces de proporcionar información más profunda y experiencias más atractivas, tanto en el estadio como en casa.

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