No todos los deportes se adaptan tan bien a la implementación de la IA como el tenis. El deporte se basa en datos en todos los niveles y, debido a su naturaleza técnica, los datos verdaderos y precisos se están volviendo más importantes que nunca.
Con los atletas en la cima de su juego buscando obtener todas las ventajas posibles, la IA podría marcar la diferencia. Esto se debe a que, con la ayuda de la IA, de repente podemos detectar patrones dentro de los datos de partidos que un humano nunca podría ver. Debido a que el tenis produce tantos puntos de datos en un solo partido, el deporte no ha tenido reparos en acceder a los datos para alimentar los sistemas de aprendizaje automático para acelerar la precisión de la IA en el deporte.
“Debido a que el tenis produce tantos puntos de datos en un solo partido, el deporte no ha tenido reparos en acceder a los datos para alimentar los sistemas de aprendizaje automático para acelerar la precisión de la IA en el deporte”.
También es un momento emocionante para los jugadores de tenis recreativos que buscan mejorar su juego. Con la tecnología de IA cada vez más disponible, los jugadores disfrutan de una línea completa de nuevas ofertas impulsadas por IA que brindan soluciones innovadoras y creativas para que los jugadores mejoren su juego tanto física como mentalmente.
Estas son algunas de las emocionantes tecnologías de IA que se utilizan actualmente en el juego:
Llamada de línea electrónica (ELC)
La pandemia ha acelerado la implementación de sistemas electrónicos de llamada de línea que utilizan tecnología de inteligencia artificial y cámaras para determinar si una pelota está dentro o fuera, con una precisión de 3.6 milímetros. La tecnología destacada que se usa actualmente en la gira se llama Hawk-Eye.
Utiliza una red de cámaras colocadas alrededor de la cancha junto con IA y datos para proyectar un estimación de donde rebotará la pelota recreando un modelo 3D del tiro, que es lo que los fanáticos ven en las pantallas de televisión en casa y en la cancha.
La gira profesional masculina, la ATP, se comprometió recientemente a implementar llamadas de línea electrónicas en todos los torneos para 2025, eliminando por completo a los jueces de línea humanos. Si bien la tecnología ha alcanzado el nivel deseado de precisión en césped y canchas duras, las pruebas aún están finalizando en canchas de arcilla.
Esto se debe a que esta superficie está "suelta" y se mueve, lo que hace que a veces sea más difícil determinar la precisión. Compañías rivales de Hawk-Eye, como Foxtenn, han estado probando sistemas que pueden ofrecer una mejor opción para la tierra batida en los próximos dos años.
Herramientas de formación virtual
Los avances de IA también se han implementado en herramientas de entrenamiento virtual que están inundando el mercado para jugadores en todos los niveles del juego. Uno de los más emocionantes y potencialmente más beneficiosos es sentido arena, Que utiliza la realidad virtual para permitir a los jugadores simular escenarios reales de tenis fuera de la cancha.
En particular, el producto está orientado a apoyar el desarrollo mental de un jugador. Lo hace ofreciendo una variedad de sesiones de entrenamiento que simulan diferentes habilidades necesarias para ganar un partido de tenis. Por ejemplo, supongamos que sabe que está jugando contra un jugador al que le gusta mucho llegar a la red.
En Sense Arena, puedes practicar golpes de pase a la velocidad del juego, todo desde la comodidad de tu propia casa. Entonces, no solo puede usar esto para prepararse para los partidos, sino que los jugadores lesionados también pueden usar esta tecnología para mantener su juego en forma mientras se recuperan, algo que suele ser extremadamente difícil de simular.
SwingVision es otra tecnología disponible para jugadores de todos los niveles que utiliza tecnología de IA y una simple cámara de teléfono. La IA de SwingVision procesa el video en tiempo real para ofrecer tres beneficios clave. En primer lugar, la aplicación crea momentos destacados personalizados que reducen automáticamente el tiempo entre puntos y hacen que un partido de 2 horas se pueda ver en 30 minutos.
Con filtros inteligentes, puede revisar todos sus golpes de derecha o solo sus golpes de revés o solo peloteos de 5 golpes, entre otras cosas. También puede ver la velocidad de la bola, el tipo de giro utilizado, la ubicación de su tiro, el porcentaje de ganancias y más. La última versión también presenta una integración con su Apple Watch para desafiar las llamadas de línea en tiempo real y ver una repetición de la toma en su reloj.
Los investigadores de la Universidad de Stanford también están trabajando en un emocionante modelo de IA que simula el estilo de juego de los mejores tenistas del mundo. Usando máquina de aprendizaje, los investigadores pudieron usar imágenes de juegos de jugadores como Roger Federer y Serena Williams para simular un partido real en un mundo virtual.
La IA aprende sobre las estrategias típicas y los patrones de tiro de cada jugador y puede recrearlos en un entorno similar al de un partido. Incluso puede extrapolar cómo un partido podría haberse desarrollado de manera diferente si un solo disparo hubiera aterrizado en un diferente ubicación. La tecnología podría usarse para crear una herramienta de entrenamiento similar a un videojuego que le permita practicar virtualmente contra ciertos jugadores importantes.
Análisis en el juego y posterior al partido
Las capacidades de IA y Watson de IBM están conectando a los fanáticos y periodistas con el juego de maneras más profundas e íntimas que nunca. Las dos nuevas innovaciones interactivas habilitadas para IA son Preguntas abiertas con Watson y Coincidencia de conocimientos con Watson Discovery.
Preguntas abiertas with Watson emplea capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en Watson Discovery de IBM, IBM Project Debater y algoritmos de inteligencia artificial personalizados para generar y moderar una conversación pública durante el torneo sobre preguntas como "¿Es Serena Williams la mejor jugadora de tenis?" y "¿Pete Sampras tiene el mejor juego de tenis en general?"
Match Insights with Watson ahora proporciona a los fanáticos una "hoja de consejos" para cada partido. Utilizó la tecnología Watson Discovery NLP y algoritmos de generación de lenguaje natural personalizados para estudiar detenidamente millones de artículos escritos de noticias, periodismo deportivo y otras fuentes, para recopilar los hechos y las ideas más relevantes, y escribir artículos breves y ricos en datos para aumentar la telón en cada enfrentamiento.
La tecnología es lo suficientemente inteligente como para vigilar hasta 18 partidos individuales a la vez y puede clasificar los puntos más entretenidos de cada partido analizando las reacciones de los jugadores y escuchando el sonido de la reacción de la multitud.
Este tipo de recopilación de datos puede darnos respuestas a preguntas que nunca creímos posibles de determinar. Por ejemplo, ¿el rendimiento de los jugadores se ve afectado por el silencio de la cancha en Wimbledon o por el constante parloteo y alboroto en el US Open?
Por supuesto, esta cantidad de recopilación y análisis de datos también puede beneficiar a los jugadores, no solo a los fanáticos. Investigadores de la Universidad Tecnológica de Queensland (QUT) en Australia están utilizando la recopilación de datos de los torneos de tenis para ir un paso más allá y predecir los tiros y los jugadores que podría usar un jugador.
El algoritmo llamado Red adversaria generativa semisupervisada La arquitectura puede imitar los cerebros de los mejores jugadores que ya estaban tratando de predecir el próximo tiro de su oponente. El sistema puede predecir unos 1,000 disparos en 30 segundos.
El sistema, dados los datos de un jugador en particular, podría predecir cómo golpearía la pelota ese jugador en el punto de quiebre si un servidor se fue por la línea o se fue de par en par. También podría predecir la probabilidad de que un jugador en particular intente vencer a un oponente en la red con un globo o un tiro de pase, y cómo esa selección de tiros podría cambiar en diferentes etapas de un partido. A medida que la tecnología mejora, las posibilidades en cuanto a la información que ofrece a los jugadores en la preparación de sus partidos son infinitas.
Protección del jugador
No es ningún secreto que las personalidades públicas suelen ser víctimas de ciberacoso y acoso. Con más atletas expresando su preocupación por la salud mental en torno al deporte, los torneos finalmente están comenzando a tomar medidas para apoyar a los jugadores en sus mundos virtuales, así como cuando están compitiendo en la cancha.
En Roland Garros (Abierto de Francia) de este año, el torneo ha lanzado un nuevo software impulsado por IA creado por BodyGuard.ai. Los jugadores pueden integrar la tecnología BodyGuard con sus cuentas de redes sociales para filtrar comentarios abusivos y bloquear comentarios abusivos.
La empresa afirma que un equipo de lingüistas ha creado patrones de palabras que se puede actualizar en tiempo real, lo que ayudaría a filtrar los comentarios abusivos, y agrega: “El objetivo es no dejar que nada se escape de la red y tener cuidado de no ser demasiado censurador”.
Se espera que la introducción de esta tecnología se implemente en más torneos y Grand Slams en el futuro para contribuir a un entorno en línea más positivo y de apoyo para los jugadores durante las competencias.
Evolución del equipo
La integración de la IA también se puede ver en la evolución del equipo más esencial del deporte. El fabricante líder de raquetas, Babolat, ha lanzado una serie de raquetas que cuentan con sensores integrados que se pueden conectar al teléfono de una persona para recibir información dinámica sobre el rendimiento.
Un acelerómetro calcula la dirección y la velocidad de la raqueta, el giroscopio mide su rotación para brindarle más información sobre la velocidad de giro y el sensor piezoeléctrico mide las vibraciones que se sienten a través de la raqueta que indican con qué precisión un jugador golpea el "punto dulce". Estos datos se pueden usar para detectar rápidamente patrones y discrepancias para ayudar a mejorar el rendimiento del jugador. Esta evolución en el equipo es un ejemplo perfecto de IoT e IA que se combinan para brindar soluciones en el deporte.
Otro ejemplo de IA que se abre camino en nuestro equipo es el uso de amortiguadores "inteligentes". Los demapeners se usan tradicionalmente para reducir la vibración que se siente en la raqueta, pero sus beneficios reales se debaten en gran medida y algunos expertos sugieren que es más una elección estética que cualquier otra cosa. Entonces, si va a usar un amortiguador, ¿por qué no hacerlo inteligente?
Qlipp es un sensor que se coloca en el cuerpo de las cuerdas como un amortiguador tradicional. Al igual que los sensores en las raquetas de Bablot, Qlipp se conecta a través de Bluetooth a su teléfono y recopila datos sobre los golpes, la velocidad, la precisión y las vibraciones del punto dulce de un jugador. También se puede programar para realizar un seguimiento de las estadísticas durante el juego. Es probable que esto no sea un complemento que usarían los profesionales, pero para los jugadores recreativos, tener acceso a estas estadísticas y puntos de datos es como tener un entrenador en el bolsillo trasero.
En resumen, el tenis es un deporte primordial para los casos de uso de IA. El deporte genera millones de puntos de datos por partido que se pueden utilizar para mejorar el juego en todos los niveles. A medida que la IA continúa progresando, podemos esperar que la IA marque una diferencia clave para aquellos que buscan acercarse a los niveles más elitistas del deporte.
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- Fuente: https://www.iotforall.com/5-exciting-ways-ai-can-be-used-in-tennis
