体育将自身托付给人工智能：这就是塞维利亚将如何利用它来签约| 技术

塞维利亚最新的签约在球场上并不常见：他不会跑动、防守或终结，而且他的体格来自另一个领域。 然而，他正在取得进展，并将自己定位为即将到来的关键球员。 据该研究公司称，这就是人工智能（AI）在体育领域的应用 魔多情报到2026年将增长28.72%。英国利物浦、西班牙瓦伦西亚、德国沙尔克04、墨西哥美洲俱乐部或美国主要联赛的众多球队已经 他们用它来签名分析运动员表现、制定训练模式、解决伤病并确定有效的比赛模式。

为了进入这一技术团队联盟，塞维利亚与 IBM 合作，IBM 是与微软和谷歌一起引领人工智能竞赛的跨国公司之一。 俱乐部和科技公司基于包含20万份报告的体育数据库开发了一种工具，可以通过自然语言与机器交互，根据球员的特点来选择球员。 “其他俱乐部拥有更多资源，这迫使我们采取不同的做法，”塞维利亚数据部门负责人埃利亚斯·萨莫拉解释道。

该工具使用生成人工智能，与搜索受限来源并返回有限结果的传统系统不同，该工具可以通过预训练和机器学习公式从复杂的数据库创建未发布的内容（机器学习）。 结果更加精确，并且可以通过与机器直接对话进行分析或微调。

在介绍这款名为“Scout Advisor”的工具时，该工具旨在帮助根据塞维利亚球探的报告选择球员，人工智能证明它可以在几秒钟内扫描俱乐部的 200,000 份报告，并根据要求生成球员名单。特征，包括他们所在球队的识别、他们的价格、当前合同的到期时间、与所寻求的理想的相似度的百分比以及基于所有使用的参数的平均等级。

费尔南多·苏亚雷斯，导演 IBM 计划解释说，签约是俱乐部最复杂的行动之一，因为它结合了高投资和高度不确定性。 “到目前为止，它是基于人们观察和分析有限的数据。 “人工智能弥补了这一差距。”

结果凉了。 “机器无法检测到领导力或魅力，”苏亚雷斯承认。 因此，最终决定权在人。 “这是一个信息来源。 人工智能不会告诉我们：“注册” [Kylian] 姆巴佩 13 岁的时候，”萨莫拉在谈到巴黎圣日耳曼想要的前锋时开玩笑说。

但塞维利亚球探负责人埃米利奥·德迪奥斯认为，这是一个彻底改变管理层的工具：“我们从帆船转向了电力。 将以前需要 500 小时的搜索时间减少到几秒钟。 “这使我们的最终选拔工作变得更加容易，并使我们能够选择更好的球员。” 第一个有效的考验将是在下赛季的转会战役中。

风险

但人工智能的应用并非没有风险，在体育领域也是如此。 庞培法布拉大学教授、该领域法律和道德框架的作者阿尔贝托·卡里奥·桑普雷德罗 (Alberto Carrio Sampredro) 在 你的调查：“对运动员和比赛的操纵可能是最紧迫的。 但还有其他一些事情，例如体育和体育比赛管理的彻底修改，将完全由这种颠覆性技术来调节。”

Javier Pérez Triviño，同样来自 Peompeu Fabra，详细信息请参见 另一份工作 人工智能对运动员的主要威胁是：失去对其表现的自主权、那些无法获得技术的人的不平等、运动实践中人为因素的丧失、优点比较的破坏以及比赛兴奋感的丧失竞赛。 他表示：“人工智能可以在体育领域被接受，但无论如何，必须制定措施来区分改进的类型，并保证尊重自然人才在体育成就和平等方面的首要地位。”

IBM 技术项目负责人费尔南多·苏亚雷斯 (Fernando Suárez) 承认谨慎态度：“并非任何类型的人工智能都是有效的。” 从这个意义上说，塞维利亚的计划得到了公司平台的支持 沃森X 确保系统“开放、准确、可扩展、可治理”。

尽管谨慎，但与其他领域一样，体育领域的人工智能正在蓬勃发展。 利物浦是最早聘请 DeepMind（谷歌）服务来帮助教练做出决策的球队之一。

他们幸灾乐祸, LaLiga Tech 和微软联手开发与足球、篮球、橄榄球和网球相关的项目。 技术方面 斯巴达科学 利用人工智能，通过从运动员身体收集多达 3000 条数据的模型来监测运动员的身体关键点。 克利夫兰骑士队 (NBA) 篮球队和科罗拉多洛矶队棒球队使用它，并声称已将其球员的受伤情况减少了近 40%。

的节目 第二光谱 它们可以评估个人和团队的表现，并就策略决策向教练提供建议。 NBA 采用了通过自动图形向观众提供信息的系统。

在一级方程式赛车中，与最新技术进步的关联来自于比赛的起源和公司的人工智能 例如AWS（亚马逊）、戴尔和甲骨文 设计职业策略已经变得很普遍。

您可以关注 EL PAÍS 技术 在 Facebook y X 或在这里注册以接收我们的 时事通讯。

_