VALÈNCIA. Un estudio sobre fútbol e inteligencia artificial realizado por Roberto Pons, de la Universitat Politècnica de València (UPV), afirma que, a la hora de iniciar el juego desde un saque de meta, es mejor jugar en corto ante los equipos con presión alta y, por el contrario, recomienda los desplazamientos largos ante equipos con la línea de presión más baja.

La investigación de Pons, titulado por el Máster de Investigación Matemática (INVESTMAT), está realizada a partir de los datos de eventing (goles, recuperaciones, faltas, etc.) de los partidos del Levante durante la temporada 2020-2021, en la que el conjunto valenciano finalizó en decimocuarta posición en Primera División.

“Inicialmente utilizamos las técnicas de inteligencia artificial para establecer los diferentes tipos de rivales según sus características defensivas y delimitamos tres grupos, uno de equipos más agresivos -con una presión más alta-, otro que denominamos de equipos más técnicos -más baja-, y un tercer bloque de equipos que calificamos de neutros”, explicó.

Una vez analizados los datos, el titulado UPV señaló que los equipos agresivos, habitualmente, dejan más espacios atrás, por lo que superar una primera línea de presión ya permite tener superioridad en el juego, y en más de la mitad de las salidas superadas con éxito, había opción de llegar al área rival con peligro.

“Además, si no se superaba, en muchos casos era porque te hacían falta, lo que te daba la posibilidad de reestructurar al equipo. Por el contrario, los equipos más técnicos, con una presión menos adelantada, roban más balones en tu propio campo, lo que te genera peligro de gol en contra. Para evitar esa posibilidad, los datos nos dirigían a salir con balones largos y, en caso de pérdida, tener al equipo defensivamente más ordenado”, agregó.

El origen de la investigación, como indica José Manuel Calabuig, director del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la UPV, es el convenio de colaboración firmado hace años por el Levante UD y la UPV para llevar a cabo investigaciones con inteligencia artificial utilizando datos facilitados y preguntas realizadas por el propio club.