Miembros del equipo de Olocip asistieron el pasado sábado al programa ‘Tablero Deportivo’ de Radio Nacional de España para analizar el partido entre el FC Barcelona y el Atlético de Madrid.

El análisis, desde la Inteligencia Artificial y los modelos predictivos propios de Olocip, permitieron conocer todos los detalles sobre los estados de forma de cada equipo y de sus jugadores, posibles sustitutos ideales basados en predicciones de rendimiento y probabilidades de victoria de cada equipo, entre otras.

De esta forma, Ander Alcón y Asier Rodríguez, especialistas en Inteligencia Artificial de Olocip, compartieron por ejemplo, los porcentajes de victoria de ambos equipos establecidos a partir de los de modelos predictivos.

Con Messi en el campo: 48% victoria del F.C. Barcelona – 23% empate – 29% victoria del Atlético de Madrid.

Sin Leo Messi en el campo: 38% victoria del F.C. Barcelona – 30% empate – 32% victoria del Atlético de Madrid.

“Establecemos predicciones de cada una de las variables y estadísticas de cada jugador, por ejemplo, en base a un modelo propio desarrollado con más de tres millones de tiros podemos predecir por ejemplo, cuál es el estado de forma de cara a gol de cada jugador y por parte de ambos equipos”, explica Asier Rodríguez, especialista en IA.

El resultado final fue 2-0 a favor del FC Barcelona, por lo que las predicciones se alinearon con lo sucedido durante el encuentro.

“Tenemos un flujo de gran cantidad de datos continuo procedentes de diferentes fuentes que nos permiten construir cerebros de IA adaptados a cada una de dichas fuentes y con el objetivo de obtener soluciones y respuestas, que permitan la reducción de incertidumbre desde las dimensiones predictivas y prescriptivas”, argumenta Ander Alcón, especialista en IA.

Respecto a jugadores similares, destacaron como candidatos ideales a Griezzman, y considerando algunas de sus variables más significativas como asistencias, construcción de juego, pases verticales, regates, gol esperado entre otras, jugadores como Gareth Bale, con un 30% de similitud, Andrej Kramaric 30%, Luis Suarez 29%, Iago Aspas 29%, Edinson Cavani 29% o Ciro Immobile 29% entre otros.

O por ejemplo, jugadores similares a Lucas, teniendo en cuenta algunas de sus variables más destacadas y que definen al jugador, como balones recuperados, ratio de pases, intercepciones, fueras de juego provocados, construcción de juego entre otras y considerando ambas posibles posiciones, Lateral izquierdo y Defensa central, destacaron Terence Kongolo (LI/DFC) (Huddersfield Town (28%), Tin Jedvaj (LI/DFC) – Bayer 04 Leverkusen (28%), Presnel Kimpembe (DFC) – PSG (28%) o Sebastiano Luperto – Napoli (28%) entre otros..

“Para explicar nuestra herramienta similarity cabe matizar que la Inteligencia Artificial permite situar la base de datos de los jugadores en el club destino y establecer predicciones de rendimiento de cada uno de ellos. Gracias a esta contextualización podemos establecer los grados de similitud con el jugador referente basado en predicciones de rendimiento, y no considerando únicamente su similutud basada en estadísticas pasadas y en sus clubs de origen. La inquietud radica en conocer si el jugador candidato es similar al referente y deseado, en mi club y en un contexto futuro, y no la similitud considerando sus estadísticas pasadas, lo cual entendemos que no es una comparativa honesta, añadió Mario Garrido, responsable del desarrollo de negocio de Olocip.

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