Crean un modelo que predice cuándo un futbolista puede dar su pase más fiable

Científicos de la Universidad Pompeu Fabra (UPF), con la colaboración del FC Barcelona, han desarrollado dos modelos computacionales que, aplicados al fútbol, calculan la orientación de los jugadores y predicen cuál es el pase más fiable de balón.

Los dos modelos han sido desarrollados por los investigadores de la UPF Adrià Arbués, Coloma Ballester, Gloria Haro y Adrian Martín, con la colaboración de los investigadores vinculados al FC Barcelona Carlos Rodríguez y Javier Fernández.

Utilizando una base de datos con imágenes de más de 6.000 pases, los resultados demuestran que el modelo es bastante "robusto y fiable" y que revela por primera vez que la orientación es clave para tomar decisiones sobre el pase.

 La ciencia de datos en el mundo del fútbol está avanzando a pasos agigantados y los equipos más punteros ya disponen de técnicos analíticos que trabajan con nuevas métricas para intentar optimizar el rendimiento de cada jugador con sus estadísticas.

"Estas estadísticas provienen de datos de 'tracking' de los jugadores que indican su posición en el campo en cada instante, a partir de los cuales se pueden construir modelos predictivos o agrupar jugadas similares a partir de patrones que se producen mediante interacción de los jugadores en el campo", ha explicado Adrià Arbués, doctorando en el Grupo de Investigación en Procesamiento de la Imagen (GPI) de la UPF.

Pero a estos modelos predictivos, algunos ya empleados actualmente, les faltaban variables que pueden afectar al desenlace de la jugada, como la orientación del jugador, que, en el fútbol actual, es ​​una habilidad que deben dominar los jugadores para dar o recibir un pase en condiciones y anticiparse a la defensa.

Los datos de 'tracking' no incluyen este tipo de información, por lo que la investigación de la UPF ha consistido en crear dos modelos: uno que encuentra la orientación de los jugadores en función de su posición corporal y otro que predice qué pase tiene más o menos riesgo en un momento dado según la orientación de todos los jugadores.

Arbués ha explicado que este nuevo modelo computacional calcula la orientación de los jugadores mapeando la parte superior del torso (cadera y hombros) en un plano bidimensional, "lo que permite extraer un vector normal sobre el plano, que nos dirá cual es su orientación".

"En aquellos casos en los que no identificamos la cadera o los hombros, la posición de las partes faciales juega un rol importante", ha aclarado Arbués, que revela que un modelo de aprendizaje automático señala si el jugador está de cara o de espaldas al balón.

Para hacer el trabajo, el FC Barcelona ha facilitado los datos e imágenes, donde los investigadores han comparado la orientación obtenida con el nuevo modelo con datos reales de partido y han comprobado que sólo tiene un error medio de menos de 30 grados.

Los investigadores también han definido una nueva métrica que mide la viabilidad de los acontecimientos de pase, es decir, cuando se está a punto de dar un pase, qué jugador puede recibir el balón en mejores condiciones.

"Para responder a esta pregunta, hemos combinado tres estimaciones independientes de viabilidad de pase: la distancia entre pasador y posibles receptores, la presión defensiva sobre pasador y receptor, y la compatibilidad de orientaciones entre pasador y receptor, obtenida mediante una solución geométrica", ha precisado Arbués.

Para estimar la fiabilidad del pase el modelo desarrolla una solución geométrica en la que define el campo de visión de cada jugador (condicionada por la orientación) y busca potenciales intersecciones entre el pasador y los posibles receptores y así sugiere cuál es el mejor pase.