La inteligencia artificial 'made in Spain' que predice los resultados más difíciles en el fútbol

La Universidad de Almería (UAL) ha dado un nuevo paso en la unión entre las matemáticas y el fútbol con un estudio que aplica la ciencia de datos a la gran cantidad de información que genera este deporte. Los investigadores Antonio Salmerón y Nicolás Pérez han publicado su trabajo en la revista 'Progress in Artificial Intelligence', donde abordan la incertidumbre asociada a los resultados de los partidos.

Predecir lo impredecible en el fútbol

La investigación ha utilizado modelos estadísticos conocidos como clasificadores bayesianos para anticipar factores complejos en los partidos. El objetivo se ha centrado en predecir la probabilidad de empate, considerado el resultado más difícil, y el número de faltas que se cometerán.

Para ello, el equipo ha empleado datos históricos de La Liga desde la temporada 2010/2011. Una de las claves del estudio es que los modelos se han entrenado exclusivamente con datos de libre acceso en internet, lo que demuestra su potencial de aplicación a gran escala.

Aplicaciones en apuestas y otros campos

Por la propia naturaleza de los modelos, los investigadores han conseguido desarrollar una estrategia aplicable a contextos de apuestas en función de la ganancia esperada. Además, el método de agrupación de datos puede emplearse en cualquier otro problema de predicción donde el interés sea, precisamente, predecir sucesos raros o poco habituales.

La principal ventaja de usar clasificadores bayesianos frente a otros modelos como las redes neuronales es que son "fácilmente interpretables por humanos". Según explican, gracias a ellos "es posible trazar el proceso que lleva al modelo a realizar una determinada predicción".

Es posible trazar el proceso que lleva al modelo a realizar una determinada predicción"

 Antonio Salmerón y Nicolás Pérez

Investigadores