Marcando goles más inteligentes con la ayuda de la IA en el fútbol

Los aficionados al fútbol de todo el mundo coinciden en que es un deporte hermoso. Y gracias a los recientes avances tecnológicos, especialmente la inteligencia artificial (IA), se está volviendo más apasionante y emocionante que nunca. Un gran ejemplo es un reciente torneo de fútbol de robots en China, donde robots impulsados por IA reconocieron movimientos, reaccionaron a las jugadas y tomaron decisiones en el campo por sí mismos.

De hecho, la IA desempeña un papel cada vez más importante en este deporte. En las principales ligas de fútbol, está redefiniendo la forma en que los equipos entrenan, compiten y planifican su estrategia.

Los entrenadores y analistas ahora pueden estudiar fácilmente miles de acciones de juego, desde la precisión en los pases y la intensidad de la presión hasta el posicionamiento de los jugadores y la estructura general del equipo. Esto supone un gran salto adelante con respecto a la revisión manual de vídeo, que solía ser lenta y tediosa. Con la IA, los equipos obtienen información rápida y basada en datos que les ayuda a detectar patrones, ajustar tácticas y mejorar el rendimiento de forma mucho más eficiente.

Un motor principal de este progreso es la visión por computador, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar información visual. Los modelos de visión por computador como Ultralytics YOLO11 y el próximo Ultralytics YOLO26 se pueden utilizar para analizar las imágenes de los partidos, rastrear a cada jugador, seguir el balón y detectar eventos clave en tiempo real.

Fig 1. Un ejemplo del uso de Ultralytics YOLO11 para detectar jugadores de fútbol y el balón. (Fuente)

Las competiciones de fútbol populares, como la Premier League, la MLS y la Copa Mundial de la FIFA, ya utilizan tecnologías como la visión por IA para el seguimiento del rendimiento y el análisis táctico. En este artículo, exploraremos la IA en el fútbol y la diferencia que está marcando. ¡Empecemos!

Comprender el impacto de la IA en el fútbol#

La tecnología de IA y el análisis de datos se están integrando ahora en muchas partes de los partidos de fútbol y de las sesiones de entrenamiento. Por ejemplo, muchos clubes de fútbol utilizan la IA para estudiar tácticas, planificar sesiones de entrenamiento y llevar a cabo análisis de rendimiento durante un partido.

Cada partido es una oportunidad para recopilar grandes cantidades de datos de los jugadores procedentes de cámaras, sensores y rastreadores GPS. Estos datos pueden procesarse para encontrar patrones que ayuden a los entrenadores a tomar mejores decisiones durante el entrenamiento y la competición.

Entonces, ¿cómo funciona todo esto realmente? En el núcleo de la IA en el fútbol se encuentran el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que permiten a los ordenadores aprender patrones a partir de enormes cantidades de datos. Los modelos de IA se entrenan utilizando amplios conjuntos de datos que incluyen grabaciones de partidos, movimientos de los jugadores, estadísticas de rendimiento y muchos ejemplos reales de partidos pasados.

A medida que el modelo se entrena, aprende a reconocer diferentes acciones y a entender cómo influyen en lo que sucede en el campo. Una vez completado el entrenamiento, los modelos de IA pueden analizar rápidamente nuevos clips de partidos o datos de jugadores y proporcionar información que normalmente tardaría horas o días en obtenerse.

Aquí tienes otras aplicaciones clave de la IA en el fútbol:

• Predicción de lesiones y gestión de la carga: Al realizar un seguimiento de cómo se mueven los jugadores y cuánto estrés físico experimentan, los equipos pueden detectar señales tempranas de fatiga o posibles lesiones mucho antes de que se vuelvan graves.
• Resúmenes automáticos y participación de los aficionados: La IA puede utilizarse para generar automáticamente resúmenes de los partidos y personalizar las actualizaciones, mejorando la experiencia general de los aficionados y haciéndola más atractiva.
• Ojeo y contratación: Se pueden revisar miles de clips y métricas de rendimiento en segundos, ayudando a los clubes a descubrir talentos ocultos que podrían pasarse por alto mediante el ojeo tradicional.

Una mirada más cercana a la visión por IA en el fútbol#

La IA en el fútbol abarca una amplia gama de aplicaciones, ya que es un término general para muchas tecnologías diferentes. Para entender mejor cómo se está utilizando en este deporte, centrémonos en un área clave: la visión artificial.

La visión por IA hace posible analizar las grabaciones de los partidos en tiempo real detectando jugadores, rastreando el balón e identificando momentos importantes a medida que ocurren. Puedes pensar en la visión artificial como un intento de imitar cómo los humanos ven y entienden el mundo, solo que sin cansarse ni distraerse nunca.

Considera un partido de fútbol profesional típico. Por lo general, se graba desde múltiples ángulos utilizando cámaras de alta calidad situadas alrededor del estadio, capturando cada pase, sprint y cambio táctico.

Estas grabaciones en bruto contienen una enorme cantidad de información, pero revisarlas manualmente es lento y casi imposible durante un partido en directo. La visión artificial interviene procesando cada fotograma y transformando la grabación en información clara y procesable que los equipos pueden utilizar de inmediato.

Detrás de escena: Cómo funciona la visión por IA en el fútbol#

Ahora, echemos un vistazo más de cerca a cómo funcionan realmente las soluciones basadas en visión por IA en el fútbol.

Los modelos de visión por computador como YOLO11 admiten una variedad de tareas de visión, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes. Cada una de estas tareas puede desempeñar un papel específico para comprender lo que sucede en el campo.

Por ejemplo, la detección de objetos puede identificar dónde se encuentran los jugadores, los árbitros y el balón dentro de cada fotograma del vídeo. Esto hace posible detectar las posiciones de los jugadores, medir la separación entre líneas o seguir el movimiento del balón.

Fig 2. Detección de jugadores en un campo de fútbol usando YOLO. (Fuente)

La segmentación de instancias da un paso más al delinear la forma exacta de cada jugador u objeto en lugar de limitarse a marcarlos con una caja delimitadora. Tener este nivel de detalle permite a las soluciones de IA de visión distinguir a los jugadores en áreas concurridas, comprender la orientación corporal y separar los movimientos superpuestos durante momentos de ritmo rápido como entradas o barullo frente a la portería.

De manera similar, la clasificación de imágenes se centra en identificar lo que aparece en un solo fotograma asignándolo a una categoría predefinida. En lo que respecta al fútbol, esto puede utilizarse para etiquetar elementos visuales como si el balón está presente, si un árbitro está mostrando una tarjeta o si un jugador está realizando una acción específica y fácilmente reconocible.

Cuando estas tareas de visión artificial se combinan, la visión por IA puede analizar las grabaciones de los partidos en tiempo real y traducirlas en información significativa. Puede detectar jugadores, seguir sus movimientos, entender sus acciones y señalar eventos importantes a medida que ocurren.

Ejemplos de vanguardia de dónde se está utilizando la IA en el fútbol#

Ahora que hemos explorado cómo funcionan la IA y la visión artificial, recorramos casos de uso del mundo real donde la tecnología impulsada por IA está optimizando el juego y dando a los equipos una clara ventaja competitiva.

Hacer cumplir las reglas de un partido de fútbol usando IA#

El fútbol tiene muchas reglas que los jugadores y los árbitros tienen que tener en cuenta, incluyendo faltas, manos, tiros libres y penaltis. Una de las más importantes, y a menudo la más debatida, es la regla del fuera de juego.

Un jugador se encuentra en posición de fuera de juego si cualquier parte de su cabeza, cuerpo o pies está más cerca de la línea de meta del oponente que tanto el balón como el penúltimo oponente en el momento en que un compañero de equipo juega el balón. Debido a que los jugadores se mueven rápidamente y las líneas defensivas cambian constantemente, es difícil para los entrenadores principales y los árbitros acertar en todas las decisiones de fuera de juego.

Ahí es donde los sistemas de IA y visión artificial pueden echar una mano. Estas tecnologías pueden apoyar a los árbitros haciendo que las decisiones de fuera de juego sean más precisas y consistentes.

Investigaciones recientes ofrecen un vistazo de cómo se ve esto en el mundo real. En lugar de depender de decenas de cámaras especializadas, un estudio utilizó una sola cámara de retransmisión para la detección del fuera de juego.

El sistema mapea el campo detectando las líneas del terreno de juego y calculando el punto de fuga, que es el punto donde las líneas del campo parecen encontrarse. A continuación, utiliza la estimación de poses, una tarea de visión por computador, para señalar las partes del cuerpo de cada jugador que determinan la posición de fuera de juego, como los hombros, las rodillas y los pies.

La estimación de pose funciona identificando articulaciones clave en cada jugador y marcando su ubicación exacta en el fotograma. Con esta información, el modelo puede dibujar una línea de fuera de juego virtual en tiempo real.

Fig 3. Análisis de partidos impulsado por IA y visión por computador. (Fuente)

IA para la prevención de lesiones y la gestión de la carga#

Evitar riesgos de lesiones y mantenerse en forma durante toda la temporada es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los futbolistas. La fatiga, la sobrecarga y la tensión repetida pueden provocar lesiones graves si los problemas no se identifican a tiempo.

Hoy en día, los sistemas de visión artificial están empezando a ayudar a los entrenadores y a los equipos médicos convirtiendo las imágenes de los partidos y entrenamientos en datos significativos sobre salud y rendimiento. Por ejemplo, los investigadores desarrollaron un sistema llamado DeepImpact que utiliza vídeo de retransmisión y aprendizaje profundo para detectar cuándo los jugadores golpean el balón con la cabeza.

En otras palabras, el sistema puede analizar grabaciones de vídeo y señalar cada cabezazo en un partido identificando el movimiento de la cabeza del jugador y el momento en que se conecta con el balón. Esto es significativo porque revisar manualmente las grabaciones de partidos completos en busca de cabezazos puede llevar horas, y los sensores de impacto portátiles son costosos y a menudo inexactos.

DeepImpact ayuda a automatizar este proceso identificando la mayoría de los eventos de cabezazos con alta sensibilidad, lo que significa que los investigadores pueden medir con qué frecuencia los jugadores cabecean el balón y construir grandes conjuntos de datos sobre la exposición al impacto en la cabeza. Estos conjuntos de datos son cruciales para estudiar los posibles efectos a largo plazo de los cabezazos repetidos en la salud cerebral.

Fig 4. Detección de eventos de remates de cabeza mediante visión por computador. (Fuente)

Convertir grabaciones en datos procesables utilizando visión artificial#

Para lograr esto, DeepImpact reúne algunos pasos de visión artificial que trabajan juntos detrás de escena:

• Detección del balón: El sistema utiliza Ultralytics YOLOv5 para detectar el balón en cada fotograma del vídeo.
• Rastrear su movimiento: Un filtro de Kalman sigue el balón fotograma a fotograma, incluso cuando está parcialmente oculto o brevemente fuera de la vista.
• Centrarse en el área correcta: Cada fotograma se recorta alrededor de la posición estimada del balón para que el modelo pueda concentrarse en la acción relevante en lugar del fondo.
• Entender el movimiento: Una red de aprendizaje profundo analiza tanto los detalles visuales como el movimiento a lo largo del tiempo para entender qué está pasando en la jugada.
• Identificar un cabezazo: Finalmente, el sistema marca los momentos en los que la cabeza de un jugador entra en contacto con el balón y los clasifica como eventos de cabezazo.

Pros y contras de la IA en el análisis futbolístico#

Aquí tienes algunos beneficios de usar algoritmos de visión por IA en el análisis futbolístico:

• Información en tiempo real: Los entrenadores pueden acceder a los datos durante los partidos en lugar de esperar a los informes de análisis posteriores al juego. Esto permite decisiones tácticas más rápidas y una mejor comunicación con los jugadores.
• Análisis objetivo: Los modelos de IA evalúan los eventos basándose en datos en lugar de en el juicio personal, ayudando a los equipos a basar las decisiones en información consistente y medible.
• Consistencia y escalabilidad: Una vez entrenados, los sistemas de IA analizan los partidos y las sesiones de entrenamiento de la misma manera siempre, algo que puede ser difícil de replicar para los analistas humanos en grandes volúmenes de grabaciones.

Aunque la visión por IA ofrece muchas ventajas, también conlleva algunos desafíos. Aquí tienes algunas de las limitaciones de utilizar la visión artificial y la IA en el fútbol:

• Sesgo de datos: Debido a que los modelos de IA aprenden de grabaciones históricas, cualquier sesgo o desequilibrio en los datos de entrenamiento puede influir en sus predicciones y clasificaciones. Las consideraciones éticas son clave.
• Interpretabilidad limitada: Algunos modelos de aprendizaje profundo funcionan como "cajas negras", lo que dificulta que los entrenadores entiendan por qué un modelo llegó a una conclusión en particular.
• Dependencia de la calidad de los datos: Ángulos de cámara deficientes, baja resolución o vistas obstruidas pueden reducir la precisión de los modelos de visión artificial y limitar la fiabilidad de la información que producen.

Conclusiones clave#

La visión por IA está remodelando la forma en que los equipos de fútbol analizan, entrenan y rinden. Ofrece a los entrenadores y analistas una visión clara del rendimiento del equipo, la estructura táctica y la dinámica de los partidos en tiempo real. Al convertir datos visuales en información medible, la visión por IA ayuda a los clubes de fútbol en la toma de decisiones dentro y fuera del campo.

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