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Inteligencia Artificial en el Deporte: una herramienta para la mejora de los procesos de toma de decisión en el deporte amateur y profesional

23 may 2024

La Universidad Europea ha celebrado una jornada en la que diferentes profesionales del mundo del deporte han analizado la irrupción de la IA en un sector en el que puede cambiar el paradigma en la toma de decisiones asociadas al rendimiento

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La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha supuesto un cambio de paradigma en muchos sectores de la sociedad, incluido el deporte. Reputados profesionales del mundo del deporte y el análisis de datos se han dado cita en la Jornada Inteligencia Artificial en el Deporte: una herramienta para la mejora de los procesos de toma de decisión en el deporte amateur y profesional.

En un evento inauguradO por Nicolás de la Plata, profesor en Derecho Deportivo de la Universidad Europea, ha contado con la presencia del doctor Iyán Iván – Baragaño, profesor de Estadística e investigador en Análisis de Indicadores de Rendimiento en Deportes de Equipo en la Universidad Europea; Anselmo Ruiz de Alarcón, analista de datos en el primer equipo del Chelsea FC y Ademar de León; y Javier Galeano, catedrático de la UPM y experto en Machine Learning y Análisis de Datos aplicados al bádminton. Los expertos han analizado cómo el uso de la Inteligencia Artificial sirve en el deporte amateur y profesional para predecir el rendimiento en el mundo del deporte.

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El doctor e investigador de la Universidad Europea, Iyán Iván – Baragaño ha analizado el desarrollo y aplicación de la IA en la toma de decisiones en el deporte. El experto también ha explicado el estado actual de la investigación en el ámbito del deporte que, como relata, “ha avanzado hacia la publicación de diferentes artículos científicos con unos objetivos orientadas a la clasificación de comportamientos o la de comportamientos o a la predicción de rendimiento, como la posibilidad de predecir el número de puntos, partidos o lesiones en base a diferentes variables”. Iyán Iván – Baragaño ha afirmado que “a día de hoy la IA generativa todavía está entrando de una forma muy embrionaria en el ámbito del deporte”. Finalmente, y concluyendo su ponencia, ha puesto en valor el análisis crítico de la Inteligencia Artificial: “La información por sí sola cada vez tiene menos poder. Lo importante es saber analizarla y entenderla”.

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El análisis de datos en la predicción de rendimiento en deportes en equipo ha sido la principal cuestión abordada por Anselmo Ruiz de Alarcón en la segunda ponencia del día. El experto en análisis de datos ha asegurado que “hay dos formas de afrontar un problema en el ámbito del deporte, el algorítmico y el heurístico, que es lo que un humano percibe durante la actividad deportiva y cómo podemos estructurarlo”. Como ha relatado, gracias al Machine Learning, “ahora lo que hacemos es entrenar a los modelos. Nosotros no programamos al modelo, le entrenamos, le damos datos y él empieza a trabajar”. Asimismo, ha explicado algunos retos del uso de la IUA en el deporte: “En deportes de equipo donde no hay un chip inserto en el balón tenemos mayor dificultad en determinar la velocidad real de la pelota”.

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El broche de oro a estas jornadas lo ha puesto Javier Galeano. El catedrático y experto en Machine Learning ha explicado las técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis del rendimiento deportivo en deportes individuales y de adversario. La IA, como ha asegurado, “es una herramienta muy útil y da mucha información sobre todo cuando hay un volumen tan grande de datos”. El experto en línea con el resto de ponentes, ha incidido en que si bien es cierto que la IA abre la posibilidad de mejorar en el rendimiento deportivo, es fundamental el análisis crítico de los datos.

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La Universidad Europea muestra una vez más su apuesta por la investigación aplicada, que permite cerrar el círculo de transferencia del conocimiento, impulsando proyectos que revierten de manera directa en diferentes ámbitos. La Institución cree en una investigación totalmente aplicada, no solo por los resultados inmediatos aplicables, sino por la motivación del docente y la incorporación de estudiantes a los proyectos de investigación que, quien sabe, puede que despierte su interés por la investigación y encuentren su vocación.