Cómo la IA monitoriza el rendimiento de los futbolistas
El seguimiento de jugadores mediante IA se ha convertido en un componente importante del análisis del rendimiento en el fútbol moderno. En lugar de depender únicamente de la observación manual, los analistas pueden utilizar cámaras, dispositivos GPS/GNSS, sistemas de posicionamiento local y sensores portátiles para registrar cómo se desplazan los futbolistas durante los entrenamientos y los partidos.
Estos sistemas pueden registrar la posición del jugador, la distancia recorrida, la velocidad, las aceleraciones, las desaceleraciones y las acciones de alta velocidad. Cuando los datos de tracking se combinan con datos de eventos y aprendizaje automático, también pueden ayudar a los analistas a comprender los patrones de movimiento, la carga física y las exigencias físicas de las diferentes fases del juego.
En resumen
En resumen: la IA realiza el seguimiento de los futbolistas mediante cámaras ópticas, dispositivos portátiles GPS/GNSS y sensores inerciales. La visión por computador detecta a los jugadores, mantiene sus trayectorias entre fotogramas y transforma sus desplazamientos en métricas como distancia recorrida, carrera de alta velocidad y aceleraciones.
Para los clubes, el valor del seguimiento de jugadores no consiste simplemente en saber cuánto ha corrido un futbolista. El objetivo es convertir los datos de movimiento en información útil para el análisis del rendimiento, la preparación física, el trabajo de los entrenadores, el desarrollo de jugadores y el scouting.
¿Qué es el seguimiento de futbolistas?
El seguimiento de futbolistas es el proceso de registrar de forma continua la posición y los desplazamientos de los jugadores sobre el terreno de juego.
Un sistema de tracking suele generar datos de posición con una frecuencia elevada, creando una secuencia de coordenadas que muestra dónde estaba un jugador y cómo fue cambiando su posición con el paso del tiempo.
A partir de estos datos, los sistemas de rendimiento pueden calcular métricas como:
- Distancia total recorrida
- Distancia recorrida por minuto
- Velocidad máxima
- Carrera de alta velocidad
- Distancia de sprint
- Número de aceleraciones
- Número de desaceleraciones
- Intensidad de los desplazamientos
- Ritmo de trabajo
- Ocupación espacial
- Distancias entre jugadores
- Estructura y separación del equipo
Las métricas disponibles dependen de la tecnología de tracking, la frecuencia de los datos, la metodología empleada y la plataforma de análisis.
Por tanto, el seguimiento de jugadores es un componente importante del análisis del rendimiento futbolístico, aunque solo representa una parte del proceso más amplio de análisis de fútbol.
Cómo la IA realiza el seguimiento de los futbolistas
Los sistemas modernos de tracking suelen seguir una serie de etapas:
- Capturar los datos de movimiento
- Detectar a los jugadores
- Identificar a cada jugador
- Seguir sus desplazamientos a lo largo del tiempo
- Calcular métricas físicas y posicionales
- Analizar los patrones de movimiento
- Interpretar los resultados dentro del contexto futbolístico
La tecnología utilizada varía según el sistema, ya que puede basarse en cámaras, dispositivos portátiles o una combinación de diferentes tecnologías.
1. Captura del movimiento de los jugadores
La primera etapa consiste en recopilar información sobre los desplazamientos de los futbolistas.
Los sistemas de tracking óptico utilizan cámaras instaladas alrededor del estadio o de las instalaciones de entrenamiento. Los algoritmos de visión por computador procesan los fotogramas de vídeo e identifican a los jugadores según sus características visuales y su posición sobre el campo.
Los sistemas portátiles utilizan dispositivos que los jugadores llevan consigo. Los sistemas GPS y GNSS estiman la posición y el movimiento de los jugadores en exteriores, mientras que los sistemas de posicionamiento local pueden determinar la posición dentro de un entorno definido.
Las unidades de medición inercial también pueden incorporar acelerómetros y giroscopios capaces de registrar diferentes aspectos del movimiento físico.
Por ello, cada tecnología mide el movimiento de una manera diferente y sus resultados no deben considerarse automáticamente equivalentes.
2. Detección de los jugadores
En los sistemas basados en cámaras, la IA debe identificar primero a los jugadores presentes en cada fotograma.
Los modelos de visión por computador pueden distinguir a los futbolistas de otros elementos como el terreno de juego, las vallas publicitarias, los árbitros y el balón.
Esto es más complejo que simplemente reconocer que hay una persona en la imagen. Durante un partido hay numerosos jugadores desplazándose simultáneamente, cambios frecuentes de dirección y un alto grado de solapamiento visual.
Además, un jugador puede quedar temporalmente oculto por otro futbolista.
3. Mantener la identidad de cada jugador
Después de detectar a los jugadores, el sistema debe determinar qué jugador detectado corresponde a cada jugador identificado en los fotogramas anteriores.
Este proceso se conoce como seguimiento de múltiples objetos o multi-object tracking.
El sistema intenta mantener una trayectoria continua para cada futbolista mientras se desplaza por el terreno de juego.
Esto resulta especialmente importante cuando dos jugadores se cruzan o cuando uno de ellos queda parcial o completamente oculto.
Por tanto, un sistema de tracking fiable necesita combinar información sobre la posición, el movimiento, la apariencia y la continuidad temporal, en lugar de tratar cada fotograma como una imagen independiente.
4. Cálculo de las métricas de movimiento
Una vez establecida la trayectoria de un jugador, el sistema puede calcular diferentes métricas de movimiento.
Por ejemplo, los cambios de posición a lo largo del tiempo pueden utilizarse para estimar la velocidad y la aceleración. La trayectoria acumulada permite calcular la distancia total recorrida.
Esto permite a los analistas dividir los desplazamientos en diferentes zonas de intensidad.
Un club puede analizar, por ejemplo:
- Movimiento de baja intensidad
- Carrera de intensidad moderada
- Carrera de alta velocidad
- Sprints
- Aceleraciones
- Desaceleraciones
- Distancia recorrida por minuto
Estas mediciones ofrecen una visión cuantitativa de las exigencias físicas a las que están sometidos los futbolistas.
Tecnologías de seguimiento de futbolistas
Existen varias tecnologías utilizadas para realizar el tracking de jugadores.
| Tecnología de tracking | Cómo funciona | Uso habitual |
|---|---|---|
| Tracking óptico | Las cámaras utilizan visión por computador para identificar y seguir a los jugadores sobre el campo. | Posición, velocidad, distancia y movimientos tácticos |
| GPS/GNSS | Los dispositivos portátiles estiman el movimiento y la posición mediante sistemas de posicionamiento por satélite. | Distancia, aceleración, velocidad y carga física |
| LPS | Los sistemas de posicionamiento local utilizan infraestructura instalada en el recinto para localizar a los jugadores. | Posicionamiento de alta frecuencia en entornos controlados |
| Sensores inerciales | Los acelerómetros y giroscopios registran diferentes aspectos del movimiento del jugador. | Aceleraciones, desaceleraciones y carga de movimiento |
| Tracking de vídeo de retransmisión | La IA analiza el vídeo disponible de los partidos para identificar y seguir a los jugadores. | Análisis pospartido y análisis de vídeo a gran escala |
Tracking óptico
El tracking óptico utiliza varias cámaras y visión por computador para seguir los desplazamientos de los jugadores.
El sistema puede generar información posicional sin necesidad de que los futbolistas lleven un dispositivo de tracking. Esto hace que el tracking óptico sea especialmente útil para el análisis de partidos.
Por ejemplo, SkillCorner utiliza tecnología de tracking basada en visión por computador para proporcionar datos de seguimiento y movimiento de futbolistas.
Los sistemas ópticos pueden utilizarse para analizar tanto los movimientos individuales como los colectivos, incluyendo la posición de los jugadores, las distancias entre futbolistas y los cambios en la estructura del equipo.
Sin embargo, el rendimiento del tracking óptico depende en gran medida de la cobertura de las cámaras, la calibración, la calidad de la imagen y la capacidad del sistema para mantener la identidad de cada jugador.
Seguimiento mediante GPS y GNSS
Los sistemas GPS y GNSS utilizan normalmente dispositivos portátiles para registrar los desplazamientos de los futbolistas.
El dispositivo registra información sobre la posición y puede calcular métricas como distancia, velocidad y aceleración.
El tracking mediante GPS/GNSS está ampliamente presente en los entornos de entrenamiento y rendimiento porque puede proporcionar información detallada sobre la carga física individual.
Por ejemplo, Catapult One forma parte del ecosistema de tecnologías de monitorización de jugadores y rendimiento basadas en GPS.
El tracking mediante dispositivos portátiles también ofrece la ventaja de poder utilizarse durante sesiones de entrenamiento en las que no existe una infraestructura de cámaras ópticas que cubra todo el campo.
Sistemas de posicionamiento local
Los sistemas de posicionamiento local, conocidos como LPS, utilizan infraestructura instalada en un entorno concreto para determinar la posición de los jugadores.
En lugar de depender principalmente de los satélites, estos sistemas establecen la posición utilizando puntos de referencia locales.
Por ello, los LPS pueden ser útiles en centros de entrenamiento y entornos controlados en los que se necesita información posicional de alta frecuencia.
Sensores inerciales
Los sensores inerciales pueden incluir acelerómetros y giroscopios.
Estos sensores proporcionan información sobre el movimiento y sus cambios. Cuando se combinan con otras tecnologías de seguimiento, pueden contribuir a obtener una visión más detallada de la carga física.
La información resultante puede ayudar al departamento de rendimiento a comprender la exigencia física que ha supuesto una sesión de entrenamiento o un partido para un determinado futbolista.
Cómo convierte la IA los datos de tracking en información de rendimiento
Los datos de tracking en bruto no son automáticamente información útil.
Un sistema de seguimiento puede generar miles de observaciones de posición para un solo jugador durante un partido. Los sistemas de IA y análisis transforman esas observaciones en información estructurada sobre el rendimiento.
El proceso puede representarse así:
Posición → movimiento → velocidad → aceleración → intensidad → carga → interpretación del rendimiento
Por ejemplo, la trayectoria de un jugador puede analizarse para determinar cuánta distancia recorrió a diferentes velocidades.
La misma trayectoria también puede estudiarse junto con las posiciones de sus compañeros y rivales para comprender cómo se desplazó dentro de la estructura táctica del equipo.
Aquí es donde el seguimiento de jugadores deja de ser simplemente una medición de la distancia recorrida.
IA y reconocimiento de patrones de movimiento
El aprendizaje automático puede utilizarse para identificar patrones dentro de grandes volúmenes de datos de tracking.
En lugar de analizar manualmente cada acción de movimiento, los algoritmos pueden procesar secuencias repetidas a lo largo de diferentes partidos o sesiones de entrenamiento.
Esto puede ayudar a identificar patrones como:
- Acciones repetidas de alta intensidad
- Cambios en el comportamiento de carrera
- Tendencias posicionales
- Patrones de movimiento colectivo
- Cambios en la carga física
- Diferencias entre las exigencias del entrenamiento y del partido
- Secuencias de movimiento recurrentes
El objetivo no tiene por qué ser sustituir al analista.
La IA puede facilitar el procesamiento de grandes conjuntos de datos y ayudar a los analistas a detectar patrones que resultarían difíciles de identificar manualmente.
Combinación de datos de tracking y datos de eventos
Los datos de tracking adquieren mayor utilidad cuando se combinan con los datos de eventos del partido.
Los datos de tracking describen dónde se movieron los jugadores y cómo lo hicieron.
Los datos de eventos describen qué ocurrió durante el partido.
Dependiendo del proveedor de datos, estos eventos pueden incluir acciones como pases, disparos, entradas, intercepciones, conducciones y otras acciones de juego.
La combinación de ambos conjuntos de datos permite situar el movimiento físico dentro de un contexto futbolístico.
Por ejemplo, en lugar de registrar únicamente que un jugador realizó una carrera a alta velocidad, los analistas pueden estudiar si esa carrera se produjo:
- Antes de recibir un pase
- Durante una transición
- Para generar espacio
- Para presionar a un rival
- Para acompañar una acción ofensiva
- Durante una recuperación defensiva
Esta distinción es importante porque una misma acción física puede tener significados tácticos muy diferentes.
Puedes encontrar una introducción más amplia al componente analítico de este proceso en ¿Qué es el análisis de fútbol?.
Análisis de las relaciones tácticas
El tracking de jugadores también resulta útil para analizar las relaciones entre futbolistas.
Como el sistema registra las posiciones de los jugadores a lo largo del tiempo, los analistas pueden estudiar:
- Distancias entre compañeros
- Altura de la línea defensiva
- Anchura del equipo
- Longitud del equipo
- Compacidad
- Distancias entre líneas y unidades
- Movimientos durante las transiciones
- Rotaciones posicionales
Esto crea un vínculo entre el análisis del rendimiento físico y el análisis táctico.
Por ejemplo, un jugador puede recorrer relativamente poca distancia y, aun así, desempeñar una función táctica importante al mantener su posición correcta y controlar determinados espacios.
Por este motivo, la distancia recorrida por sí sola no debe considerarse una medida completa del rendimiento de un futbolista.
Comparación de diferentes periodos del partido
Los sistemas de tracking basados en IA también pueden ayudar a los analistas a comparar diferentes fases de un partido.
El departamento de rendimiento puede comparar la primera parte con la segunda, o analizar periodos concretos posteriores a cambios tácticos o sustituciones.
Algunas preguntas pueden ser:
- ¿Ha disminuido la intensidad de los desplazamientos?
- ¿Ha cambiado la actividad de alta velocidad?
- ¿Ha cambiado la estructura espacial del equipo?
- ¿Ha cambiado el comportamiento posicional del jugador?
- ¿Ha aumentado la carga después de un ajuste táctico?
Estas comparaciones pueden aportar un contexto adicional al analizar el rendimiento durante un partido.
Monitorización de la carga de entrenamiento
El seguimiento de jugadores resulta especialmente útil fuera de los partidos oficiales.
Durante los entrenamientos, los clubes pueden monitorizar la carga de las diferentes sesiones y comparar las exigencias de distintos ejercicios.
Por ejemplo, un departamento de rendimiento puede comparar:
- Carga de entrenamiento entre sesiones
- Carga individual respecto a sesiones anteriores
- Intensidad del entrenamiento antes y después de los partidos
- Exposición a carreras de alta velocidad
- Exigencias de aceleración y desaceleración
- Carga del partido frente a la carga de entrenamiento
Esta información puede contribuir a la preparación física y ayudar al cuerpo técnico a diseñar sesiones que reflejen mejor las exigencias de la competición.
¿Qué precisión tiene el tracking de jugadores mediante IA?
La precisión del tracking depende de la tecnología utilizada y de las condiciones en las que funciona.
En los sistemas ópticos, factores como la ubicación de las cámaras, la calibración, la calidad de imagen, las oclusiones y la metodología de seguimiento pueden influir en los datos obtenidos.
En los sistemas portátiles, la colocación del dispositivo, la calidad de la señal, las características de muestreo y la tecnología de posicionamiento utilizada también pueden afectar a las mediciones.
Por ello, los datos de tracking deben interpretarse teniendo en cuenta cómo fueron recopilados.
Las pruebas independientes y los procesos de validación también son importantes al comparar sistemas de seguimiento. Una métrica producida por una determinada tecnología no debe considerarse automáticamente idéntica a la misma métrica generada por otro sistema.
Limitaciones del tracking de fútbol mediante IA
A pesar de sus capacidades, el tracking mediante IA no ofrece por sí solo una visión completa del rendimiento de un futbolista.
La calidad de los datos importa
Los datos posicionales deficientes pueden afectar a los cálculos posteriores.
Pequeños errores en la posición del jugador pueden influir en métricas derivadas como la velocidad, la aceleración y la distancia, especialmente al analizar acciones cortas y de alta intensidad.
El rol del jugador importa
Un extremo, un central y un portero tienen perfiles de movimiento naturalmente diferentes.
Una menor distancia recorrida no significa necesariamente un peor rendimiento.
Por tanto, las métricas deben interpretarse en relación con la posición del jugador, su función táctica y el contexto del partido.
El contexto táctico importa
Las estadísticas de movimiento no pueden explicar por completo por qué se desplazó un jugador.
Un sprint puede representar una carrera ofensiva eficaz, una acción de recuperación defensiva o un movimiento provocado por una rotación táctica.
Los datos de tracking proporcionan evidencia sobre el movimiento, pero sigue siendo necesaria la experiencia futbolística para interpretar su significado.
Tracking no significa rendimiento
Un futbolista que recorre una mayor distancia no está necesariamente rindiendo mejor.
El rendimiento futbolístico incluye la ejecución técnica, la toma de decisiones tácticas, el posicionamiento, la comunicación y muchos otros aspectos que no pueden reducirse a una única métrica física.
Por ello, los datos de tracking deben complementar, no sustituir, el análisis de vídeo y el conocimiento futbolístico.
Cómo utilizan los clubes la IA para el tracking de jugadores
El seguimiento de jugadores puede apoyar diferentes áreas de la estructura deportiva de un club.
Análisis del rendimiento
Los analistas pueden utilizar los datos de tracking para cuantificar los desplazamientos y comparar el rendimiento físico entre partidos y sesiones de entrenamiento.
Preparación física
El departamento de rendimiento puede monitorizar la carga y evaluar cómo las sesiones de entrenamiento exponen a los futbolistas a diferentes exigencias de movimiento.
Trabajo del cuerpo técnico
Los entrenadores pueden utilizar la información de movimiento junto con el vídeo y los datos de eventos para analizar comportamientos tácticos y la estructura colectiva.
Desarrollo de jugadores
Los datos de tracking longitudinales pueden ayudar a los clubes a monitorizar cómo evoluciona el perfil físico de un futbolista con el paso del tiempo.
Scouting y captación
La información de tracking puede contribuir al perfilado y análisis de jugadores dentro de los procesos de scouting, especialmente cuando se combina con datos de eventos, vídeo y contexto.
Las herramientas y plataformas del ecosistema de rendimiento y scouting pueden ayudar a los clubes a combinar diferentes fuentes de información dentro de flujos de trabajo más amplios. La categoría de análisis y scouting de fútbol ofrece una visión general de las tecnologías y plataformas relacionadas.
¿Puede el tracking mediante IA predecir lesiones?
El seguimiento de jugadores puede contribuir a la monitorización de la carga y al análisis del riesgo de lesión, pero los datos de tracking por sí solos no pueden determinar de forma fiable si un futbolista sufrirá una lesión.
Las cargas elevadas, las acciones repetidas de alta intensidad y los cambios en la carga de entrenamiento pueden ser variables útiles para que los departamentos de rendimiento y médicos las monitoricen.
Sin embargo, el riesgo de lesión está condicionado por muchos factores que van más allá de los datos externos de movimiento.
Entre ellos pueden encontrarse las características físicas individuales, los antecedentes de lesiones, la recuperación, la exposición al entrenamiento y otros factores disponibles para los equipos médicos y de rendimiento del club.
Por tanto, la IA puede contribuir a la evaluación del riesgo de lesión, pero no debe considerarse un sistema independiente capaz de predecir lesiones.
Qué no puede decirte el tracking de jugadores mediante IA
Los datos de tracking son potentes, pero tienen límites claros.
Pueden indicar dónde se desplazó un jugador, a qué velocidad lo hizo y cómo cambió su movimiento con el paso del tiempo.
Sin embargo, por sí solos no pueden determinar:
- Si la decisión del jugador fue tácticamente correcta
- Por qué el jugador eligió realizar un determinado movimiento
- Si un pase fue ejecutado técnicamente de forma correcta
- Si un jugador siguió las instrucciones del entrenador
- Si un jugador tomó la decisión adecuada bajo presión
- Si un futbolista estaba mentalmente fatigado
- Si un determinado movimiento provocó directamente una lesión
Estas cuestiones requieren información adicional y la interpretación de profesionales.
Por ello, los mejores procesos de análisis del rendimiento combinan los datos de tracking con vídeo, datos de eventos, información del cuerpo técnico y análisis experto.
El futuro del tracking de jugadores mediante IA
El tracking de jugadores mediante IA avanza hacia análisis cada vez más automatizados y detallados.
La visión por computador puede reducir la cantidad de trabajo manual necesaria para obtener datos de tracking a partir de vídeo. Posteriormente, el aprendizaje automático puede aplicarse a conjuntos de datos cada vez mayores para identificar patrones y relaciones de movimiento.
Los sistemas futuros probablemente darán mayor importancia a la combinación de diferentes fuentes de datos en lugar de analizar el tracking de forma aislada.
Esto puede incluir la integración de:
- Tracking óptico
- Datos GPS/GNSS
- Sistemas de posicionamiento local
- Sensores inerciales
- Datos de eventos
- Vídeo
- Información biométrica
- Información táctica
El resultado es una representación más completa del rendimiento del futbolista.
El principal reto no consiste simplemente en recopilar más datos. Consiste en determinar qué información es fiable, relevante y significativa dentro del contexto del fútbol.
Preguntas frecuentes
¿Qué precisión tiene el tracking de fútbol mediante IA?
El tracking de fútbol mediante IA puede proporcionar información muy detallada sobre la posición y los movimientos de los jugadores, pero su precisión depende de la tecnología utilizada, la calibración, la cobertura de las cámaras, la calidad de la señal y la metodología de procesamiento. Los diferentes sistemas pueden generar mediciones distintas, por lo que los datos deben interpretarse teniendo en cuenta las características del sistema que los ha producido.
¿Puede la IA seguir a los jugadores a partir de una retransmisión normal?
Sí, la visión por computador basada en IA puede realizar el seguimiento de jugadores a partir de vídeo de retransmisiones en determinadas circunstancias. Sin embargo, las imágenes de retransmisión presentan dificultades como el movimiento de la cámara, los ángulos de visión limitados, las oclusiones entre jugadores y los cambios en la calidad de imagen. Los sistemas de tracking específicos con una cobertura de cámaras controlada pueden ofrecer información más consistente.
¿Cuál es la diferencia entre el tracking GPS y el tracking óptico?
El tracking GPS/GNSS utiliza normalmente dispositivos portátiles para estimar los desplazamientos de los jugadores, mientras que el tracking óptico utiliza cámaras y visión por computador para identificar y seguir a los futbolistas. El GPS/GNSS resulta especialmente útil para la monitorización mediante dispositivos portátiles y los entrenamientos, mientras que el tracking óptico puede proporcionar información detallada sobre la posición durante los partidos sin necesidad de que el jugador lleve un dispositivo de tracking.
¿La FIFA aprueba los sistemas de tracking de jugadores?
La FIFA cuenta con el FIFA Quality Programme for Electronic Performance and Tracking Systems (EPTS), que establece procesos de prueba y certificación para tecnologías relevantes. El marco EPTS de la FIFA contempla sistemas de seguimiento portátiles y basados en cámaras. La certificación y las pruebas deben distinguirse de una afirmación general de que todos los sistemas de tracking están “aprobados por la FIFA”.
¿Pueden los datos de tracking predecir lesiones?
Los datos de tracking pueden contribuir a la monitorización de la carga y al análisis del riesgo de lesión, pero por sí solos no pueden predecir de forma independiente si un determinado futbolista sufrirá una lesión. El riesgo de lesión depende de múltiples factores físicos, médicos y contextuales, por lo que los datos de tracking deben analizarse junto con otra información.
Reflexiones finales
El tracking de jugadores mediante IA proporciona a los clubes de fútbol una forma detallada de medir los desplazamientos, la carga física y el comportamiento posicional de los futbolistas.
Las cámaras ópticas, los dispositivos GPS/GNSS, los sistemas de posicionamiento local y los sensores inerciales pueden capturar diferentes aspectos del movimiento de los jugadores. La IA y la visión por computador pueden transformar posteriormente esos datos en información estructurada de tracking y métricas de rendimiento.
El verdadero valor aparece cuando estas mediciones se combinan con el contexto futbolístico.
La distancia, la velocidad y la aceleración son métricas útiles, pero adquieren mucho más valor cuando se relacionan con el comportamiento táctico, los acontecimientos del partido, las exigencias del entrenamiento y la función específica del futbolista.
Para los clubes modernos, el tracking mediante IA no consiste simplemente en contar cuánto corre un jugador. Se trata de convertir los datos de movimiento en información que ayude a mejorar el análisis, la preparación, el trabajo del cuerpo técnico y la toma de decisiones.
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DataMB
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