El pasado domingo, tuve la oportunidad de disfrutar en vivo y en directo del NFL Madrid Game, que ha celebrado este año su segunda edición. El partido de fútbol americano entre los Cincinnati Bengals y los Atlanta Falcons se disputó en un Bernabéu vestido de gala para la ocasión (plagado de controles de seguridad, por cierto) y acabó con un 34-17 a favor de los Bengals.
Pero el resultado, para mí, fue lo de menos. Era mi primera vez en un partido de la NFL y, como en Xataka nos gusta buscar el lado tech de cualquier evento, acudí al estadio acompañada del equipo de AWS (Amazon Web Services). ¿Por qué AWS? Pues porque es el socio tecnológico de la NFL desde hace más de una década.
Con AWS, la NFL ha pasado de medir estadísticas básicas a analizar cada movimiento en el campo en tiempo real y traducirlo en lo que ellos denominan ‘Next Gen Stats’ (NGS), unas métricas avanzadas que ayudan a los espectadores a entender el juego, a los equipos a planificar estrategias y a los jugadores a prevenir lesiones.
Imagen: Xataka
La irrupción de los chips en el terreno de juego. Durante más de un siglo, el fútbol americano solo se medía por resultados, como las yardas ganadas, los touchdowns o los placajes, pero esos datos no mostraban todo lo que ocurría realmente en el campo. Y ahí es donde aparece AWS, que se alió con la NFL en 2015.
A raíz de ese acuerdo, se empezaron a colocar pequeños chips de rastreo (RFID) en las hombreras de los jugadores, dentro del balón y en los marcadores, además de instalar más de 20 antenas en cada estadio. Así nació ‘Next Gen Stats’ (NGS), que registraban la posición exacta (con precisión de centímetros) de los jugadores 10 veces por segundo y del balón 25 veces por segundo.
La explosión de los datos. Al principio, los datos obtenidos por los chips solo servían para medir cosas sencillas, como la velocidad máxima de un jugador o cuánto tardaba el quarterback en lanzar el balón. Pero en 2018, la NFL amplió su alianza con AWS y entró en juego el aprendizaje automático (machine learning).
A partir de ahí, la NFL y AWS convirtieron todos esos datos de seguimiento de jugadores en una plataforma de datos en tiempo real que hoy en día puede reconocer patrones, generar estadísticas avanzadas y ofrecer una visión mucho más amplia de lo que ocurre en el campo.
Imagen: AWS
Más de 200 estadísticas por jugada. Uno de los mejores ejemplos de esas estadísticas avanzadas es la métrica de ‘probabilidad de pase completado’ (Catch Probability). En ella, un algoritmo analiza en tiempo real factores como la presión sobre el pasador, la distancia del lanzamiento o la cercanía del defensor al receptor para calcular el porcentaje de dificultad del pase y mostrarlo en la retransmisión del partido.
Para hacernos una idea de la evolución, en la última década, Next Gen Stats ha pasado de medir únicamente la velocidad a ofrecer más de 40 modelos estadísticos, como Pressure Probability (probabilidad de presión) o Tackle Probability (probabilidad de placaje), que permiten generar más de 200 estadísticas distintas por jugada.
La revolución en la retransmisión del fútbol americano. Actualmente, 75 modelos de inteligencia artificial procesan millones de datos por partido en menos de un segundo. Con toda esa información, las retransmisiones de televisión muestran a los aficionados gráficos y estadísticas avanzadas al instante que ayudan a entender la dificultad de cada jugada. Y eso es algo que, personalmente, agradecí bastante durante el partido de los Bengals y los Falcons.
Además de ser útil para las retransmisiones, los entrenadores usan toda esa información para, por ejemplo, evaluar fichajes, diseñar estrategias y preparar los partidos. Y la NFL también combina los datos con simulaciones basadas en IA para analizar los impactos y el esfuerzo físico que sufren los jugadores, y reducir así el riesgo de lesión. Ellos lo llaman ‘NFL Digital Athlete’.
Imagen: AWS
Una misión imposible que ya no es imposible. Otro de los aspectos que más me llamó la atención es la dificultad que entraña elaborar el calendario de la NFL. Según AWS, es uno de los retos computacionales más complejos del deporte profesional porque, para distribuir 272 partidos en 18 semanas, la NFL debe tener en cuenta más de 26.000 factores: desplazamientos, disponibilidad de estadios, rivalidades de división, partidos en horario de máxima audiencia, criterios de competición…
Dicho así, no suena exagerado, pero cada temporada, más de 4.000 instancias de Amazon EC2 ejecutan unas 1.000 permutaciones al día que permiten a la NFL analizar más de 100.000 calendarios posibles de entre unos mil billones de combinaciones. Casi nada.
Imagen de portada | Xataka, AWS
–
La noticia
Vi la NFL en el Bernabéu y llegué a una conclusión: el fútbol americano se ha convertido en un ‘videojuego’ lleno de datos
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Laura Sacristán
.
