Marcar goles de forma más inteligente con la ayuda de la AI en el fútbol

Los aficionados al fútbol de todo el mundo coinciden en que es un deporte precioso. Y gracias a los avances recientes de la tecnología, especialmente la inteligencia artificial (IA), se está volviendo más entretenido y emocionante que nunca. Un gran ejemplo es un reciente torneo de fútbol robótico en China, donde unos robots equipados con IA reconocieron movimientos, reaccionaron a las jugadas y tomaron decisiones sobre el terreno de juego completamente por sí mismos.

De hecho, la IA está desempeñando 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 sus estrategias.

Ahora, los entrenadores y analistas pueden estudiar fácilmente miles de acciones de los partidos, desde la precisión de los pases y la intensidad de la presión hasta la posición de los jugadores y la estructura general del equipo. Esto supone un gran avance frente a la revisión manual de vídeos, que antes era lenta y requería mucho tiempo. Con la IA, los equipos obtienen rápidamente información basada en datos que les ayuda a detectar patrones, ajustar tácticas y mejorar el rendimiento de forma mucho más eficiente.

Uno de los principales impulsores 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, pueden utilizarse para analizar grabaciones de partidos, seguir a cada jugador, rastrear el balón y detectar eventos clave en tiempo real.

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

Competiciones de fútbol populares, como la Premier League, la MLS y la Copa Mundial de la FIFA, ya utilizan tecnologías como la IA visual 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 ya se están integrando en muchas partes de los partidos de fútbol y las sesiones de entrenamiento. Por ejemplo, muchos clubes de fútbol utilizan la IA para estudiar tácticas, planificar sesiones de entrenamiento y realizar análisis del rendimiento durante un partido.

Cada partido es una oportunidad para recopilar grandes cantidades de datos de los jugadores mediante cámaras, sensores y dispositivos de seguimiento 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 en realidad? En el núcleo de la IA aplicada al fútbol se encuentran el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que permiten a los ordenadores aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos. Los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos extensos que incluyen grabaciones de partidos, movimientos de los jugadores, estadísticas de rendimiento y muchos ejemplos reales de partidos anteriores.

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

Estas son algunas otras aplicaciones clave de la IA en el fútbol:

• Predicción de lesiones y gestión de la carga: Al hacer un seguimiento de cómo se mueven los jugadores y del estrés físico al que están sometidos, los equipos pueden detectar signos tempranos de fatiga o posibles lesiones mucho antes de que se agraven.
• Resúmenes automatizados 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 captación de jugadores: Se pueden revisar miles de clips y métricas de rendimiento en cuestión de segundos, lo que ayuda a los clubes a descubrir talentos ocultos que podrían pasar desapercibidos con el ojeo tradicional.

Un análisis más detallado de la IA visual en el fútbol#

La IA en el fútbol abarca una amplia variedad de aplicaciones, ya que engloba muchas tecnologías diferentes. Para comprender mejor cómo se utiliza en este deporte, centrémonos en un área clave: la visión por computador.

La IA visual permite analizar las grabaciones de los partidos en tiempo real detectando jugadores, siguiendo el balón e identificando momentos importantes a medida que ocurren. Puedes pensar en la visión por computador como un intento de imitar la forma en que los seres humanos ven y comprenden el mundo, pero sin cansarse ni distraerse nunca.

Piensa en un partido de fútbol profesional típico. Normalmente se graba desde múltiples ángulos utilizando cámaras de alta calidad situadas por todo el estadio, que capturan cada pase, sprint y cambio táctico.

Estas grabaciones en bruto contienen una enorme cantidad de información, pero revisarlas manualmente es lento y prácticamente imposible durante un partido en directo. La visión por computador interviene procesando cada fotograma y transformando las grabaciones en información clara y útil que los equipos pueden utilizar de inmediato.

Entre bastidores: cómo funciona la IA visual en el fútbol#

Ahora, veamos más de cerca cómo funcionan realmente las soluciones basadas en IA visual en el fútbol.

Los modelos de visión por computador, como YOLO11, permiten realizar diversas 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 a la hora de comprender qué está sucediendo sobre el terreno de juego.

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

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

La segmentación de instancias va un paso más allá al delinear la forma exacta de cada jugador u objeto, en lugar de limitarse a marcarlos con un cuadro delimitador. Este nivel de detalle permite a las soluciones de IA visual distinguir a los jugadores en zonas concurridas, comprender la orientación corporal y separar movimientos superpuestos durante momentos de ritmo intenso, como las entradas o las jugadas embarulladas en el área.

Del mismo modo, la clasificación de imágenes se centra en identificar lo que aparece en un solo fotograma asignándolo a una categoría predefinida. En el fútbol, puede utilizarse para etiquetar elementos visuales, como determinar 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 por computador se combinan, la IA visual puede analizar las grabaciones de los partidos en tiempo real y convertirlas en información significativa. Puede detectar jugadores, seguir sus movimientos, comprender sus acciones y señalar eventos importantes a medida que ocurren.

Ejemplos de vanguardia del uso de la IA en el fútbol#

Ahora que hemos explorado cómo funcionan la IA y la visión por computador, repasemos casos de uso reales en los que la tecnología basada en IA está optimizando el deporte y proporcionando a los equipos una clara ventaja competitiva.

Aplicación de las reglas de un partido de fútbol mediante IA#

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

Un jugador está en posición de fuera de juego si cualquier parte de su cabeza, cuerpo o pies está más cerca de la línea de meta rival que el balón y el penúltimo adversario en el momento en que un compañero de equipo juega el balón. Como los jugadores se mueven rápidamente y las líneas defensivas cambian constantemente, a los entrenadores principales y los árbitros les resulta difícil acertar en todas las decisiones de fuera de juego.

Ahí es donde los sistemas de IA y visión por computador pueden echar una mano. Estas tecnologías pueden ayudar a los árbitros a tomar decisiones sobre el fuera de juego con mayor precisión y coherencia.

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

El sistema cartografía el campo detectando las líneas y calculando el punto de fuga, que es el punto en el que parece que se encuentran las líneas del campo. Después utiliza la estimación de la pose, una tarea de visión por computador, para localizar con precisión 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 la pose funciona identificando las articulaciones clave de cada jugador y marcando su ubicación exacta en el fotograma. Con esta información, el modelo puede dibujar una línea virtual de fuera de juego en tiempo real.

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

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

Evitar el riesgo 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 el esfuerzo repetitivo pueden provocar lesiones graves si no se identifican los problemas a tiempo.

Hoy en día, los sistemas de IA visual comienzan a ayudar a los entrenadores y a los equipos médicos convirtiendo las grabaciones de partidos y entrenamientos en datos relevantes sobre salud y rendimiento. Por ejemplo, unos investigadores desarrollaron un sistema llamado DeepImpact que utiliza vídeo de retransmisiones y aprendizaje profundo para detectar cuándo los jugadores rematan de cabeza.

En otras palabras, el sistema puede analizar las grabaciones de vídeo y localizar cada remate de cabeza de un partido identificando el movimiento de la cabeza del jugador y el momento en que entra en contacto con el balón. Esto es importante porque revisar manualmente las grabaciones completas de un partido para localizar los remates de cabeza puede llevar horas, y los sensores de impacto portátiles son caros y, a menudo, poco precisos.

DeepImpact ayuda a automatizar este proceso identificando la mayoría de los remates de cabeza con una alta sensibilidad, lo que permite a los investigadores medir con qué frecuencia los jugadores golpean el balón con la cabeza y crear grandes conjuntos de datos sobre la exposición a impactos en la cabeza. Estos conjuntos de datos son esenciales para estudiar los posibles efectos a largo plazo de los remates de cabeza repetidos en la salud cerebral.

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

Convertir las grabaciones en datos útiles mediante visión por computador#

Para lograrlo, DeepImpact combina varios pasos de visión por computador que funcionan conjuntamente entre bastidores:

• Detección del balón: El sistema utiliza Ultralytics YOLOv5 para detectar el balón en cada fotograma del vídeo.
• Seguimiento del movimiento: Un filtro de Kalman sigue el balón de un fotograma a otro, incluso cuando está parcialmente oculto o queda fuera de la imagen durante unos instantes.
• Centrarse en la zona adecuada: Cada fotograma se recorta alrededor de la posición estimada del balón para que el modelo pueda concentrarse en la acción relevante en lugar de en el fondo.
• Comprensión del movimiento: Una red de aprendizaje profundo analiza tanto los detalles visuales como el movimiento a lo largo del tiempo para comprender qué está sucediendo en la jugada.
• Identificación de un remate de cabeza: Por último, el sistema señala los momentos en los que la cabeza de un jugador entra en contacto con el balón y los clasifica como remates de cabeza.

Ventajas e inconvenientes de la IA en el análisis del fútbol#

Estas son algunas ventajas de utilizar algoritmos de IA visual en el análisis del fútbol:

• Información en tiempo real: Los entrenadores pueden acceder a los datos durante los partidos en lugar de esperar a los informes de análisis posteriores. Esto permite tomar decisiones tácticas más rápidamente y mejorar la comunicación con los jugadores.
• Análisis objetivo: Los modelos de IA evalúan los eventos basándose en datos y no en juicios personales, lo que ayuda a los equipos a fundamentar sus decisiones en información coherente y medible.
• Coherencia y escalabilidad: Una vez entrenados, los sistemas de IA analizan los partidos y las sesiones de entrenamiento de la misma manera cada vez, algo que puede resultar difícil de reproducir para los analistas humanos al trabajar con grandes volúmenes de grabaciones.

Aunque la IA visual ofrece muchas ventajas, también presenta algunos desafíos. Estas son algunas limitaciones del uso de la visión por computador y la IA en el fútbol:

• Sesgo de los datos: Como los modelos de IA aprenden a partir de grabaciones históricas, cualquier sesgo o desequilibrio en los datos de entrenamiento puede influir en sus predicciones y clasificaciones. Las consideraciones éticas son fundamentales.
• Interpretabilidad limitada: Algunos modelos de aprendizaje profundo funcionan como «cajas negras», lo que dificulta que los entrenadores comprendan por qué un modelo ha llegado a una conclusión concreta.
• Dependencia de la calidad de los datos: Los ángulos de cámara deficientes, la baja resolución o las vistas obstruidas pueden reducir la precisión de los modelos de visión por computador y limitar la fiabilidad de la información que generan.

Conclusiones clave#

La IA visual está transformando la forma en que los equipos de fútbol analizan, entrenan y rinden. Proporciona a entrenadores y analistas una visión clara del rendimiento del equipo, la estructura táctica y la dinámica del partido en tiempo real. Al convertir los datos visuales en información medible, la IA visual ayuda a los clubes de fútbol a tomar decisiones dentro y fuera del terreno de juego.

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