Cómo la tecnología desarrollada por los ingenieros de BYU podría beneficiar a los futuros equipos del Super Bowl
Los ingenieros de BYU desarrollan un algoritmo de aprendizaje profundo para automatizar el proceso de análisis de imágenes del fútbol americano
El profesor de BYU D.J. Lee y los estudiantes Shad Torrie y Andrew Sumsion se sientan en el palco de prensa del estadio LaVell Edwards en Provo, Utah. Su tecnología de inteligencia artificial podría mejorar el estudio de las filmaciones de los equipos de fútbol americano universitario y de la NFL.
Nate Edwards, BYU
Cómo la tecnología desarrollada por los ingenieros de BYU podría beneficiar a los futuros equipos del Super Bowl
Los ingenieros de BYU desarrollan un algoritmo de aprendizaje profundo para automatizar el proceso de análisis de imágenes del fútbol americano
El profesor de BYU D.J. Lee y los estudiantes Shad Torrie y Andrew Sumsion se sientan en el palco de prensa del estadio LaVell Edwards en Provo, Utah. Su tecnología de inteligencia artificial podría mejorar el estudio de las filmaciones de los equipos de fútbol americano universitario y de la NFL.
Nate Edwards, BYU
Los entrenadores y jugadores de fútbol americano saben lo tedioso que puede resultar revisar manualmente horas y horas de grabaciones deportivas.
Los Kansas City Chiefs y los Philadelphia Eagles, por ejemplo, probablemente pasarán muchas horas en los próximos días estudiando detenidamente las filmaciones para estudiar jugadas, formaciones y puntos débiles antes de enfrentarse en el Super Bowl LVII el domingo, 12 de febrero.
Sin embargo, una nueva tecnología de inteligencia artificial desarrollada por D.J. Lee, profesor de ingeniería de la Universidad Brigham Young, Jacob Newman, estudiante de maestría y Andrew Sumsion y Shad Torrie, estudiantes de doctorado, podría ayudar a automatizar el proceso de análisis y anotación de imágenes en los partidos de fútbol.
El algoritmo de aprendizaje profundo se enfoca en detectar las ubicaciones de los jugadores, etiquetarlos con su posición de jugador (mariscal de campo, defensa profundo, etc.) e identificar la formación ofensiva, un proceso que actualmente requiere un grupo de asistentes de video.
El algoritmo de BYU — detallado en el artículo “Automated Pre-Play Analysis of American Football Formations Using Deep Learning” (en inglés) [Análisis automatizado previo al juego de las formaciones de fútbol americano mediante el aprendizaje profundo] publicado recientemente en una edición de “Advances of Artificial Intelligence and Vision Applications in Electronics” [Avances de las aplicaciones de la inteligencia artificial y visión en electrónica] — también podría tener aplicaciones en otros deportes, informaron Lee y Newman en un comunicado de prensa de BYU.
“Una vez que tengan estos datos, podrán hacer mucho más con ellos; pueden llevarlo al siguiente nivel”, dijo Lee. “Los macrodatos nos pueden ayudar a conocer las estrategias de este equipo o las tendencias de ese entrenador. Podría ayudarnos a saber si es probable que lo intenten en la cuarta oportunidad y dos, o si despejarán. La idea de usar la inteligencia artificial para los deportes es genial, y si podemos darles incluso un 1 % de ventaja, valdrá la pena”.
Lea más sobre cómo los ingenieros desarrollaron la tecnología aquí (en inglés).
