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Ecuaciones, mapas de calor y un juego de probabilidades

 

Los que ya hemos pasado la treintena, tenemos un recuerdo del fútbol base, asociados a una libreta, un bolígrafo y un ayudante del entrenador que se quebraba los sesos porque nada se le escapara a lo largo y ancho del partido. Y así empezó anotando sin parar las tarjetas, los minutos jugados, las faltas tanto cometidas como recibidas y algún detalle más sobre lo que acompañaba el juego. Más adelante, con el paso de los años, se democratizó el uso de los ordenadores y los diversos programas de recogida de datos que nos permitían en cierta medida llevar un control más o menos cercano (o alejado) del comportamiento de nuestros jugadores. Ahora, ya tenemos cientos de opciones y recursos para la toma de datos in-situ y a posteriori que en principio, nos ayuda a mejorar el rendimiento de nuestro equipo. Las fórmulas evolucionan, por delante si cabe del propio juego, por delante aún más de los procesos que permiten mejorar el aprendizaje del jugador. Y es que lo medible, cuantificable y palpable, siempre es más cómodo y sencillo de objetivar; que los intangibles comportamientos de nuestros jugadores y las sinergias creadas con nuestros compañeros.

 

El juego está antes que el dato. La ecuación o el mapa de calor siempre al servicio del juego, un juego de probabilidades. Observar sabiendo dónde hay que mirar, dar sentido a lo recopilado, ¿Acaso aquellas notas de los años 90, servían para tomar alguna decisión?  Si bien, los algoritmos creados a través de las diversas aplicaciones que encontramos en el mercado nos permiten anticipar decisiones (una mayor probabilidad de que aparezca una lesión, por ejemplo), no debemos alejarnos de manejar el fútbol como deporte impredecible y altamente complejo de predecir. Una vez que se agita el cocktail del 105×68, 90 minutos de juego y 22 jugadores divididos en dos equipos de 11, controlar y prever lo que va a suceder es imposible. Por eso, jugamos con aproximaciones de lo que podría ocurrir. Comportamientos recurrentes, patrones de movimiento, sinergias o posibilidades de acción, ahí debemos incidir. Anticipar para posibilitar al jugador y ofrecer instrumentos para facilitar la conducta sobre el juego. Del conocimiento individual de cada jugador sobre el propio fútbol debe emanar una sinergia colectiva que esté asociada a un plan, sin olvidar claro está, el propósito adverso del equipo que tenemos enfrente. En fin, mucho de incertidumbre y poco de certeza. No sé vosotros, pero a mí todo esto me lleva a pensar en cómo dirigir el entrenamiento para favorecer esta mejora en la realidad tan confusa y voluble que nos ofrece la competición. 


En definitiva, los números no mienten, pero es el entrenador quien debe obtener la verdad de ellos. Saber darle forma a la información que tiene entre manos para favorecer la toma de decisiones del jugador. La idea es que la información suponga un medio para facilitar la anticipación en el juego, supone también que el entrenador tenga herramientas para elegir entre su plantel, así como confeccionar el plan de juego en base a sus cartas y las que tiene el oponente. Y para todo ello, se antoja imprescindible conocer lo importante, el juego y su dinámica, el jugador y su desarrollo sistémico. 

Firmado: Dr. Iván Rivilla

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“El fútbol es un deporte en el que se piensa con los pies y se juega con la cabeza” 

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Asier Rodríguez

Formación:

Graduado en Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de la Información por la Universidad del País Vasco obteniendo el premio al mejor expediente académico de la promoción. Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid, con especialización en el aprendizaje automático.

Intereses:

Modelos gráficos probabilísticos, redes neuronales profundas, innovación en técnicas de aprendizaje automático y su aplicación al ámbito profesional y deportivo.

Experiencia

Científico de datos en Olocip desde 2018, diseñando y desarrollando soluciones en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos para el deporte profesional. Parte activa en todas las fases del planteamiento de propuestas para minimizar la incertidumbre en la toma de decisiones a través de modelos de inteligencia artificial.

 

Científico de datos en el grupo de investigación CIG (Computational Intelligence Group) de la Universidad Politécnica de Madrid donde desarrolló su Tesis Fin de Máster de aplicación de modelos de aprendizaje automático al scouting futbolístico.