La alta tecnología detrás del éxito israelí en judo

17 agosto, 2016
Foto: Facebook de Ori Sasson

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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