El futbol és, sens dubte, l’esport més popular del món. Segons FIFA.com, un total de 3.200 milions de persones es van sintonitzar per veure la Copa del Món de futbol del 2014. Però, sabíeu que la tecnologia juga un paper crucial per fer del futbol el que és avui? De fet, el futbol modern es pot considerar un sector de TI autònom a causa de les vastes aplicacions de les noves tecnologies existents en aquest esport.
Les tecnologies que s’utilitzen a la copa del món inclouen heretades com el reconeixement d’imatges i l’anàlisi de patrons i enfocaments de nova era com la intel·ligència artificial i la computació en núvol. De fet, per a qualsevol persona que tingui les habilitats necessàries i sigui apassionat pel joc, un treball tecnològic en el camp del futbol podria ser un somni fet realitat.
En aquest bloc, parlarem de cinc tecnologies principals que defineixen la forma de gaudir del futbol tal com la coneixem.
Big Data i Analytics
Hi ha moltes dades relacionades amb l’àmbit esportiu, especialment un torneig mundial com la FIFA. Per exemple, per analitzar i dissenyar algoritmes predictius de manera exhaustiva, necessitem 185 camps de dades, que són només el mínim per a cada jugador.
No totes les dades generades i utilitzades per a les anàlisis actuals no estan estructurades. Actualment, les dades inclouen components no estructurats, com ara vídeos, imatges, publicacions a les xarxes socials i molt més. Això s’anomena big data. Evidentment, es poden aconseguir anàlisis simples utilitzant dades textuals i numèriques, però quan es tracta d’algoritmes complexos com ara l’anàlisi del rendiment de l’equip, les prediccions d’estadístiques de salut dels jugadors, etc., les matemàtiques simples i les eines tradicionals com Microsoft Excel no són prou bones. Moltes analítiques del futbol actual impliquen eines com Apache Hadoop, Apache Spark i Apache Kafka per la naturalesa de les dades.
començar amb el banc de treball mysql
Si sou aficionat al futbol, potser sabreu que Alemanya va guanyar la Copa Mundial de la FIFA 2014 destruint la seva competició. Però, sabíeu que aquest equip nacional va obtenir els seus coneixements mitjançant un sistema d’anàlisi de big data complex? Christened Match Insights, aquesta eina es va llançar el 2012 i es va desenvolupar amb el director general de l'equip nacional alemany, Oliver Bierhoff, al capdavant del càrrec. Aquest extens projecte va començar a prendre forma quan un grup d’uns 50 estudiants de la Deutsche Sporthochschule Koeln van començar a crear una base de dades completa amb estadístiques de tots els jugadors participants al proper torneig. I, com era d’esperar, una important recopilació d’aquestes dades va ser el vídeo de vuit càmeres de camp diferents que envolten el to. Segons els creadors de les eines, el to es veu com una graella a la base de dades. En cada escenari, a cada jugador se li assigna un identificador únic. Això permet fer un seguiment digital dels seus moviments i accions, que al seu torn permet a qualsevol persona mesurar indicadors clau de rendiment, inclosos el nombre de tocs, velocitats de moviment i temps mitjà de possessió.
Utilitzant aquestes dades, els estudiants van dissenyar un algorisme que va idear un model final. Aquest model es va convertir en la base de les estratègies insensibles de l’equip alemany contra tots els seus oponents.
Si esteu interessats en conèixer més dades sobre l’anàlisi de dades, aquest és un bon lloc començar.
Business Intelligence (BI) i visualització de dades
Aquest és un camp de la tecnologia que és evident en gairebé tots els esports, ja que es troba al capdavant de l’espectador. Les taules derivades, gràfics, gràfics i mapes de calor, la visualització de dades i la intel·ligència empresarial són camps que han estat definint els esports moderns des de principis del segle XXI.csegle. Tothom coneix els gràfics de barres amb les puntuacions dels jugadors, els pastissos que mostren la distribució per equips i les taules de classificació. Tot això no és altra cosa que una descripció completa que utilitza la intel·ligència de dades.
Per entendre la diferència que presenta la visualització de dades, posem un exemple senzill del nombre de jugadors de cada país registrats per equip a la FIFA ara mateix. Aquí teniu les dades, primer en forma de taula i després en forma de mapa de calor del mapa del món.
Només hi ha dues preguntes:
- Quin és el que més agrada visualment?
- Quin d'aquests dos provoca més idees?
Amb diferència, la resposta a les dues preguntes són els mapes. La visualització de dades no només fa que sigui atractiva la seva visualització, sinó que també facilita la seva comprensió i obtenció d’estadístiques. Pel que fa a la visualització de dades a FIFA, s’utilitzen principalment eines com IBM Cognos, Tableau i QlikView.
Internet de les coses (IoT)
A les dues seccions anteriors, vam discutir l’anàlisi i l’informe de dades. Vegem ara com es poden recopilar aquestes dades.
La major part de la recopilació actual de dades es fa mitjançant enfocaments tradicionals, com ara el pla XY o l’anàlisi de quadrícula sobre el terreny per a la ubicació del jugador i la pilota, dispositius de seguiment externs per detectar el moviment i la velocitat, etc. hi ha hagut molta investigació i desenvolupament sobre les aplicacions d’aquestes tecnologies en l’esport.
Per entendre-ho millor, posem l’exemple de l’eina Match Insights de l’equip de futbol alemany que hem comentat anteriorment. Totes les dades recopilades per al model final es van derivar externament. De fet, com es va comentar, analitzar la posició i el moviment dels jugadors va requerir que l'equip treballés en un conjunt de codis complexos. A continuació, aquest programa va analitzar els canals de vídeo de vuit càmeres diferents i després va obtenir un resultat. Sincerament, és una tasca força agitada i que requereix molt de temps.
Simplificar-ho és tan senzill com colpejar un rastrejador intel·ligent al braç de cada jugador. De fet, aquests rastrejadors intel·ligents no només es poden utilitzar per obtenir la ubicació del jugador, sinó que també es poden utilitzar per registrar altres estadístiques com ara la distància recorreguda, la velocitat de moviment, la freqüència cardíaca i molt més. Partint d’aquesta mateixa idea, s’han introduït el seguiment de pilotes, el seguiment de línies i altres innovacions de la nova era en el futbol.
Font de la imatge: IBM
L’IoT és un camp tan vast que IBM compta amb un equip dedicat que treballa en un ampli projecte que utilitza IoT cognitiu, com ells en diuen. L’equip ha ideat diverses solucions de maquinari i programari basades en la famosa intel·ligència artificial d’IBM, IBM Watson.
La computació en núvol
- Recopilació de dades: comprovació
- Anàlisi de dades: comprovació
- Informes de dades: comproveu
Hem cobert tres de les principals activitats relacionades amb les dades que hi ha, però falta un altre pilar crucial: l’emmagatzematge de dades.
Si era el 2003, només hi hauria algunes opcions: màquines locals o instàncies remotes. Però, com ja sabem, la quantitat de dades recopilades per a qualsevol joc actual és massa alta perquè un petit equip pugui manipular-la. A més, no són dades estructurades simples. La millor solució per emmagatzemar aquest tipus de dades al núvol. El núvol no només és un sistema fàcil d’instal·lar, sinó que també és econòmic quan es tracta d’emmagatzemar grans quantitats de dades no estructurades.
La computació en núvol permet l’emmagatzematge remot de dades. A més, la majoria de les solucions al núvol actuals proporcionen eines integrades que també poden ajudar-vos a fer anàlisis i informes. Un altre gran avantatge d’utilitzar un sistema de núvol en lloc d’una màquina local són els problemes de seguretat i privadesa que aborda la informàtica en núvol. La majoria d’instàncies en núvol estan encriptades amb claus privades, cosa que dificulta el pirateig o l’accés injustificat a elles. I, com que l’emmagatzematge pot ser elàstic, mai no caldrà suprimir les dades antigues per deixar lloc a les més noves. D’aquesta manera, es garantirà una alta qualitat i un major valor en les anàlisis històriques. Finalment, es pot accedir a les dades emmagatzemades al núvol des de qualsevol dispositiu i qualsevol ubicació. Aquesta flexibilitat també fa que el cloud computing sigui l’elecció ideal per a l’emmagatzematge de dades esportives.
Les solucions al núvol més populars que s’utilitzen avui inclouen Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix i Google Cloud Platform.
Intel·ligència artificial (IA) i aprenentatge automàtic (ML)
Quan es tracta de tendències tecnològiques, n’hi ha molt poques que puguin provar la intel·ligència artificial i l’aprenentatge automàtic pels seus diners. Amb la quantitat de dades generades, no és tan difícil dissenyar intel·ligència de màquina que pugui predir literalment el futur. Fa uns anys, el bombo de la FIFA era al voltant del pop Paul, que podia predir els guanyadors de cada partit. És clar, la criatura orgànica va tenir una taxa d’èxit per sobre del 85 per cent, però ara ens estem movent cap a un món digital i l’endevinació no en forma part.
Per compensar la pèrdua d’aquesta extraordinària criatura, un grup d’analistes de dades de Google van treballar en un sistema d’aprenentatge automàtic que va obtenir informació històrica del valor de la generació de jocs de futbol i va predir el resultat de cada partit a la Copa Mundial de la FIFA 2014. El sistema va poder predir amb èxit 14 de 16 coincidències en què es feia servir, cosa que el va fer gairebé un tres per cent més eficient que la criatura marina emprada anteriorment. A més, segons els seus creadors, les dues faltes es van produir a causa d'errors i inconsistències en les dades.
Per ser completament honest, un algoritme d’intel·ligència artificial o d’aprenentatge automàtic no prediu realment un guanyador, només aplega els favors per ordre, donant-nos la probabilitat que cada equip guanyi el partit.
Mitjançant un algorisme d’aprenentatge automàtic senzill però elegant, podem arribar al següent resultat de la Copa Mundial de la FIFA d’aquest any: * Alerta de spoiler *
Font d'algorisme: Kaggle
P.S: Com més baix sigui el nombre, millors són les probabilitats per a aquest equip.
La intel·ligència artificial i l’aprenentatge automàtic no només es poden utilitzar per a aquest tipus d’anàlisis, sinó que també es poden utilitzar per millorar el rendiment dels jugadors, automatitzar solucions d’intel·ligència empresarial dirigides diàriament i molt més.
Ja arriba la Copa del Món de futbol 2018! Per molt que a tots ens agradi l’esport, esperem que aprendre sobre les tecnologies que fan que l’esport sigui el que ens ajuda a apreciar-lo més.
Aquestes són les cinc tecnologies populars de la FIFA que estan canviant el joc tal com el coneixem. Cadascun d’ells ofereix una bona part d’avantatges que fan que l’esport sigui millor del que era abans, tant per a jugadors com per a aficionats. El que és més és que si disposeu de les habilitats necessàries, fins i tot podríeu entrar en una feina relacionada amb la informàtica en el camp de l’esport.
__en ell mateix)
Esperem que us hagi agradat la nostra cobertura de tecnologies a la FIFA, si coneixeu alguna aplicació més de les tendències tecnològiques a la FIFA o als esports, en general, feu-nos-ho saber, escrivint-nos a la secció de comentaris següent. Assegureu-vos de subscriure-us al nostre bloc per obtenir més cobertura relacionada amb la FIFA i la tecnologia.