Detrás de los éxitos del equipo de judo de
Israel en los Juegos Olímpicos de Río se encuentra una iniciativa que reúne el
mundo de la alta tecnología con el del entrenamiento deportivo. Aviv Hatzir,
empresario y ex judoka, impulsó el desarrollo de Boost, un sistema informático
que analiza los comportamientos de los atletas.
Se suponía que el sistema podía ser
comercializado a finales de este año, pero como parte de los preparativos de
Río y con un empujón de la Asociación de Judo Israel y el Comité Olímpico de
Israel, su desarrollo se aceleró en beneficio de la competencia de los
israelíes en Río.
Boost está desarrollando una herramienta de
análisis en la forma de un chat-bot, que permite a los atletas y sus
entrenadores hacer preguntas sobre el propio atleta, su formación o sus rivales
en una próxima competencia.
El sistema, explica Hatzir, analiza la
pregunta usando la inteligencia artificial y le da al interrogador una
respuesta inmediata. En los casos en que la respuesta no pueda ser proporcionada
de forma automática, ya que requiere más investigación, la pregunta se refiere
a un analista humano, que da una respuesta adaptada a la pregunta, lo que ayuda
a mejorar las capacidades del sistema en el futuro.
Boost se une a una ola de nuevas empresas
que están explotando la revolución del Big Data para desarrollar herramientas
analíticas para todo tipo de organizaciones. El mundo del deporte – en
particular los equipos de baloncesto y fútbol – es un usuario intensivo de
herramientas para analizar diversos datos. Los equipos de la NBA, por ejemplo,
tienen equipos de analistas que procesan todo tipo de datos recogidos de los
dispositivos y sensores en la cancha.
Boost desarrolló un motor que recoge toda
la información que existe en la web acerca de cada judoka, a partir de la
información técnica disponible como características físicas, logros y diversas
estadísticas, y luego analiza todos los partidos del rival, basado en miles de
videos fueron codificados de forma automática y manualmente. La siguiente etapa
consiste en el procesamiento de la información utilizando algoritmos capaces de
producir un perfil exacto de cada atleta rival, con un énfasis en la predicción
de tendencias futuras y en la identificación de sus puntos fuertes y puntos
débiles potenciales.
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