La Premier League Inglesa Abandona la Polémica Tecnología VAR para Adoptar un Ejercito de iPhones

Esto se debe a que el nuevo sistema de detección de fuera de juego de la liga aparentemente es capaz de detectar la posición de un jugador en el campo y declarar el fuera de juego con mayor precisión que nunca, todo gracias a iPhones.

La implementación de esta nueva tecnología semiautomatizada para detectar el fuera de juego, que se introducirá más adelante en la temporada 2024–25, no solo proporcionará el alivio tan esperado para jugadores y aficionados frustrados por años de problemas con los sistemas anteriores de árbitros asistentes de video (VAR), como retrasos extensos y errores humanos, sino que también abordará las preocupaciones sobre la precisión de las decisiones en los juegos debido a las limitaciones de la tecnología existente.

La empresa Genius Sports y su subsidiaria Second Spectrum, conocidas por su trabajo en el seguimiento óptico y basado en datos en la NBA, serán las encargadas de debutar este sistema basado en smartphones, conocido internamente como «Dragon».

Dragon: La Tecnología que Revolucionará el Fuera de Juego

El sistema «Dragon» utiliza docenas de iPhones, empleando sus cámaras para capturar video de alta velocidad desde múltiples ángulos. El software de inteligencia artificial personalizado de Dragon permite que los smartphones se comuniquen y trabajen juntos de manera efectiva para procesar todos los datos visuales recopilados por las múltiples cámaras.

Además de su uso en los partidos de fútbol, este sistema podría servir como impulsor de nuevos modelos de captura de movimiento e inteligencia artificial en muchos otros deportes. WIRED obtuvo acceso exclusivo al desarrollo de Dragon y su inminente despliegue en la Premier League.

Los primeros sistemas de captura de movimiento en deportes no eran muy complejos y requerían poca potencia informática. Querías saber cuántas millas había corrido un atleta en un juego determinado, cuál fue su velocidad máxima o promedio, o con qué frecuencia realizaba ciertas acciones básicas. Con entre una y media docena de cámaras, más un software especializado, se podían responder este tipo de preguntas simples con suficiente precisión para satisfacer cualquier necesidad realista.

Sin embargo, cuando las consultas se vuelven más complejas, también lo hace la carga tecnológica. «En los deportes suceden todo tipo de situaciones extrañas», dice Mike D’Auria, vicepresidente ejecutivo de asociaciones de deportes y tecnología en Genius, quien pasó años en Second Spectrum, ahora integrada en el paraguas más amplio de Genius Sports. «Los jugadores se amontonan, se apilan unos sobre otros».

Esto causa «oclusión», como lo llama la industria. Incluso con una docena o más de cámaras, el ángulo correcto no siempre es visible para ver las jugadas completas. Históricamente, los sistemas de aprendizaje automático han llenado esos vacíos con lo que equivale a conjeturas informadas sobre dónde es probable que se encuentren los elementos no capturados. Para muchos casos de uso, ese tipo de conjeturas son suficientes. Pero una vez que te encuentras en una situación donde las conjeturas no son suficientes, como cuando los árbitros del juego dependen de tu tecnología para juzgar una decisión en el campo, se debe imponer un estándar más alto de rendimiento.

Introducida en 1883 para evitar que los jugadores merodearan cerca de la portería del oponente, la regla del fuera de juego en el fútbol es un ejemplo llamativo y a menudo controvertido. Llamar con precisión un fuera de juego requiere conocer el momento preciso en que se juega el balón, además de si un jugador atacante estaba posicionado detrás del último defensor del oponente en ese instante. Los sistemas semiautomatizados de fuera de juego anteriores, como el utilizado en la Copa Mundial de la FIFA 2022 y en el Campeonato Europeo de este verano en Alemania, utilizan entre 10 y 15 cámaras y un sensor dentro del balón para rastrear algunas docenas de puntos del cuerpo de cada jugador. Pero con demasiada frecuencia caen víctimas de la oclusión y no pueden analizar con precisión estos momentos fugaces.

Dragon, según Genius, inicialmente utilizará al menos 28 cámaras de iPhone en cada estadio de la Premier League. (Más cámaras pueden ser utilizadas en ciertos estadios a lo largo del año, dice la compañía). El sistema utiliza las cámaras integradas de los modelos iPhone 14 y más recientes. Los iPhones están alojados en carcasas impermeables personalizadas adornadas con ventiladores de enfriamiento y están conectados a una fuente de alimentación. El equipo diseñó soportes que pueden sostener hasta cuatro iPhones agrupados.

Una vez que los iPhones están posicionados alrededor del campo, capturan una corriente constante de video desde múltiples ángulos. Los soportes de las cámaras pueden moverse para cambiar las zonas de cobertura en ciertas instalaciones, según Genius, pero normalmente estarán estacionarios durante el juego real para garantizar una cobertura adecuada y evitar la necesidad de recalibración sobre la marcha. Esta gran cantidad de imágenes le da a Dragon la capacidad de rastrear entre 7,000 y 10,000 puntos en cada jugador en todo momento.

La Precisión del Sistema Dragon

Con las cámaras de iPhone, Dragon puede rastrear entre 7,000 y 10,000 puntos de datos en cada jugador en todo momento. «Estás pasando de 30, 40, 50 puntos de datos en un jugador a, no, en realidad voy a rastrear los contornos de tu cuerpo», dice D’Auria. Cosas como la masa muscular, las diferencias en la estructura ósea e incluso la forma de caminar, todas las cuales pueden ser importantes para decisiones de fuera de juego ultra precisas, se registran y pueden analizarse en lo que equivale a una verdadera recreación virtual de eventos reales.

Dragon aprovecha la capacidad de los iPhones para capturar video a velocidades de fotogramas ultra altas, mitigando instancias complicadas de oclusión que pueden oscurecer el punto preciso de patada del balón.

D’Auria ofrece un ejemplo simple: Mira algunos videos de transmisiones de balones de fútbol siendo pateados, pero ralentiza los clips lo suficiente como para que veas la acción progresar cuadro por cuadro. «En muchas instancias perderás el punto de patada», dice D’Auria. «El punto de patada estará entre dos cuadros de video… Pasas de un cuadro donde el balón aún no está en el pie al siguiente cuadro, y el balón ya ha dejado el pie y se ha ido en la otra dirección».

La mayoría de los videos de transmisión actuales se capturan a 50 o 60 cuadros por segundo. Dragon puede capturar hasta 200 cuadros por segundo, lo que reduce potencialmente esos vacíos entre cuadros en un 75 por ciento. (El sistema inicial de la Premier League estará limitado a 100 fps para equilibrar latencia, precisión y costos). El sistema puede detectar automáticamente eventos importantes inminentes, como una posible llamada de fuera de juego, y aumentar temporalmente la velocidad de fotogramas de ciertas cámaras, luego reducirla nuevamente cuando sea apropiado para ahorrar potencia informática.

Facilitando esta automatización está la otra característica clave de Dragon: Un sistema de inteligencia artificial que funciona en el backend conocido internamente como «malla semántica de objetos». Utilizando años de conversión de datos ópticos en baloncesto por parte de Genius, este programa de aprendizaje automático ha sido entrenado en eventos o situaciones comunes del fútbol durante varias temporadas. No solo está capturando movimientos, sino que los contextualiza en tiempo real e incluso, en algunos casos, aprende de ellos.

«En la comunidad de IA, ese no es un enfoque muy novedoso, tener este tipo de comprensión semántica», dice D’Auria. «No es solo una imagen o una representación, sino que es algo sobre lo que puedes razonar y puedes interrogar».

No te preocupes por una toma total de poder por parte de nuestros señores robot, sin embargo. Aunque tanto la Premier League como Genius declinaron proporcionar detalles específicos (algunos de los cuales, incluido el cronograma, aún se están determinando antes del lanzamiento de Dragon en medio de la temporada), fuentes familiarizadas con la configuración confirmaron que los humanos tomarán la decisión final en todas las llamadas de fuera de juego, con la asistencia de estas herramientas de IA.

La Espera por Smartphones Inteligentes

Dado lo baratos y potentes que son los smartphones hoy en día, uno debe preguntarse por qué ha tardado tanto en que alguien en el mundo del deporte explorara este potencial.

Los iPhones actuales son tan poderosos como los mejores superordenadores del mundo hace 20 años. Mientras que otros sistemas modernos de seguimiento óptico requieren cables de fibra óptica costosos y servidores para conectar cámaras sofisticadas a ordenadores encargados de gestionar los datos recopilados, los smartphones actuales de $1,000 pueden manejar ambas tareas en gran medida por sí solos.

Es probable que la Premier League no sienta la necesidad de ser frugal; es la liga más rica en el deporte más popular del mundo. Pero Genius dice que otras grandes ligas de fútbol han mostrado interés en Dragon, y mantener los costos bajos puede ser una prioridad más alta en el futuro. La capacidad de Dragon para escalar hacia arriba o hacia abajo garantiza su preparación para cualquier presupuesto o necesidad. D’Auria dice que el equipo ha probado un sistema con tan solo 10 cámaras o hasta 100 en un solo recinto.

«Lo que hemos comenzado a hacer es modular la respuesta al número de cámaras que necesitamos

en función de los problemas que queremos resolver», dice D’Auria. Si el problema a resolver es un sistema para detectar si un jugador está en fuera de juego, unas pocas docenas de iPhones bien posicionados deberían ser suficientes.

Más Allá del Fútbol: El Futuro del Seguimiento Deportivo

Este tipo de escalabilidad también trae a la mesa el concepto del «gemelo digital» en deportes. Al capturar flujos de video y datos de posicionamiento mientras un jugador se mueve en el campo, ese jugador puede ser recreado virtualmente, sus movimientos, su semejanza y gestos, todo renderizado digitalmente en tiempo real. Esto es algo que típicamente solo ha sido posible con los tipos de cámaras de alto precio y sistemas informáticos utilizados en Hollywood y en la creación de videojuegos.

Si se pueden crear gemelos digitales en deportes, sus usos van más allá del arbitraje. Los locutores pueden usarlos en superposiciones digitales que muestren estadísticas en tiempo real o en realidad virtual, para que puedas ver un juego dentro de tu visor de VR.

El fútbol es solo el primer campo de pruebas para esta tecnología. Casi cualquier deporte puede beneficiarse de la creación de gemelos digitales, y Genius espera abrirse camino en el baloncesto y el fútbol americano pronto.

Pero por muy intrigante que suene un gemelo digital en el fútbol, ¿puede Dragon realmente resolver los problemas de detección de fuera de juego en el juego? Después de todo, los problemas constantes con los sistemas VAR anteriores no han inspirado confianza en la tecnología de captura de movimiento entre los principales actores del fútbol ni entre los aficionados.

Genius dice que ha estado probando Dragon durante varios años, tanto en la Premier League como en otros recintos, en múltiples formatos. La compañía emplea a varios analistas internos que proyectan datos de seguimiento en un formato de video y luego van cuadro por cuadro junto con el video de la transmisión para detectar cualquier discrepancia. Esto permite que el equipo reentrene continuamente sus modelos hasta que tales errores sean, en teoría, eliminados. Los analistas de Genius consideran esto el nivel de prueba fundamental, una base sobre la cual se superponen otros.

Los aportes de Dragon se han comparado lado a lado con los sistemas VAR y de detección para validar su precisión básica. También han sido validados manualmente: Los ingenieros pasaron largas horas con varios actores del deporte (entrenadores, jugadores, directivos), revisando jugadas complejas y confirmando que las salidas del sistema tienen sentido. Cada cliente que considere el uso de Dragon también tiene equipos internos que examinan el sistema y validan sus resultados.

«Hemos hecho esto con grupos como la FIFA, donde hemos pasado por pruebas exhaustivas», dice D’Auria. «El sistema Dragon está validado por la FIFA. Realizan pruebas donde los jugadores usan un sistema Vicon (captura de movimiento), y nosotros los rastreamos, y comparan los conjuntos de datos y buscan errores. Hemos pasado por cinco o seis iteraciones de esto».

Es importante señalar que tanto Genius como los representantes de la Premier League se negaron a proporcionar cualquier información o resultados específicos de las pruebas a WIRED, afirmando que, a pesar de evaluar el sistema de iPhone lado a lado con VAR, las comparaciones con los sistemas de captura de movimiento anteriores son difíciles debido a las diferencias de orden de magnitud en la cantidad y calidad de los datos creados. Curiosamente, tanto la Premier League como Genius se negaron nuevamente a dar alguna indicación sobre cuán más precisa es su tecnología de smartphones en comparación con el VAR.

Por supuesto, la evaluación real la harán los aficionados y jugadores, quienes deberán ver Dragon en acción para creer que realmente marca una diferencia. Los últimos años de absurdidades con VAR han dejado un mal sabor de boca en muchos con respecto a los sistemas de seguimiento óptico.

Pero cuando se haga la primera llamada de fuera de juego semiautomatizada esta temporada en el Reino Unido, recuerda que este no es solo el mismo sistema de siempre con un nuevo envoltorio. Es la próxima generación de captura de movimiento, una que los actores en el deporte y la comunidad de IA observarán de cerca. Los aficionados no tendrán mucha, si es que tienen alguna, tolerancia para más problemas con sistemas basados en captura de movimiento. Genius y la Premier League están seguros de estar a la altura del desafío. Veremos. Que comiencen los juegos.

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Fuentes: WIRED