Un estudio sobre fútbol e inteligencia artificial realizado por Roberto Pons Anaya, titulado por el Máster de Investigación Matemática (INVESTMAT) de la Universitat Politècnica de València (UPV), afirma que, a la hora de iniciar el juego desde un saque de meta, es mejor salir jugando en corto ante los equipos con presión alta.
Por el contrario, se recomienda comenzar con desplazamientos largos ante equipos ‘menos agresivos’, es decir, con la línea de presión más baja.
La investigación, realizada a partir de los datos de eventing – goles, recuperaciones, faltas, etc.- de los partidos del Levante Unión Deportiva durante la temporada 2020-2021 -que el conjunto granota finalizó en 14ª posición en Primera División- forma parte del trabajo final de máster (TFM) de Pons, y se enmarca en el convenio de colaboración suscrito por la UPV y el Levante UD.
La clave, los espacios generados por una presión alta
“Inicialmente”, explica Pons, “utilizamos las técnicas de inteligencia artificial para establecer los diferentes tipos de rivales según sus características defensivas. A partir de ello, delimitamos tres grupos, uno de equipos más agresivos -con una presión más alta-, otro que denominamos de equipos más técnicos -más baja-, y un tercer bloque de equipos que calificamos de neutros”.
“Una vez analizados los datos”, prosigue el titulado UPV, “los resultados finales concluyeron que había un mayor porcentaje de éxito sacando el balón en corto, y por las bandas, cuando te enfrentabas a equipos más agresivos que cuando lo hacías ante conjuntos más técnicos. De hecho, contra los técnicos, lo ideal era salir con balones largos”.
“Los equipos agresivos” explica Pons, “habitualmente, dejan más espacios atrás, por lo que superar una primera línea de presión ya permite tener superioridad en el juego, y en más de la mitad de las salidas superadas con éxito, había opción de llegar al área rival con peligro. Además, si no se superaba, en muchos casos era porque te hacían falta, lo que te daba la posibilidad de reestructurar al equipo”.
“Por el contrario”, añade, “los equipos más técnicos, con una presión menos adelantada, roban más balones en tu propio campo, lo que te genera peligro de gol en contra. Para evitar esa posibilidad, los datos nos dirigían a salir con balones largos y, en caso de pérdida, tener al equipo defensivamente más ordenado”.
Dos tesis doctorales y dos TFM, fruto del convenio
El origen de la investigación, como indica José Manuel Calabuig, director del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la UPV, “es el convenio de colaboración firmado hace años por el Levante UD y la UPV para llevar a cabo investigaciones con inteligencia artificial utilizando datos facilitados y preguntas realizadas por el propio club”.
“En esa línea”, señala Calabuig, “tenemos en marcha dos tesis doctorales, la inicial de César Catalán, que utiliza datos de tracking -descripción de la situación de los jugadores en el campo en 25 frames por segundo-, y la de Roger Arnau, que va a utilizar seguramente datos de eventing; y además de eso, tenemos dos TFM, uno de ellos, el que acaba de terminar Roberto”.
Un área de investigación incipiente en España
A nivel de aplicación práctica, en cualquier caso, “estamos al principio”, afirma el director del IUMPA-UPV, “porque, como pasa en otros muchos ámbitos, sí hay muchos datos y los equipos de fútbol son conscientes de lo que tienen, pero carecen de la capacidad técnica para gestionar tal capacidad de datos. Ahí es donde las universidades tenemos cosas que aportar. Al final, los datos tienen una gran importancia, y el objetivo es sacarles un valor que te permita mejorar estratégicamente”.
En la misma línea se expresa Roberto Pons, que reconoce que, aunque le gustaría “darle continuidad al proyecto, la financiación que tiene este campo no es la que nos gustaría. Los equipos españoles no están invirtiendo tanto en ciencia de datos como, por ejemplo, los de la Premier League inglesa. Aún así, espero que en 2-3 años los equipos se den cuenta de la necesidad y las ventajas de disponer de un equipo técnico de análisis de datos y se produzca un boom en el sector”.
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