El Milan previene las lesiones con el empleo de inteligencia artificial
La tecnología de redes neuronales facilita la previsión de problemas físicos
El Milan utiliza business intelligence para reducir el riesgo de lesiones y mejorar las condiciones físicas de sus futbolistas. El software empleado es Cleverpath, de Computer Associates con tecnología Neugents.
Estos componentes, basados en redes neuronales desarrollados en el ámbito de la inteligencia artificial, se utilizan en modelos matemáticos complejos, como el análisis de mercado o la gestión de grandes sistemas informáticos. Neugents comenzó a aplicarse en el club italiano a principios de 2001 para el análisis predictivo de los datos obtenidos por el equipo técnic...
El Milan utiliza business intelligence para reducir el riesgo de lesiones y mejorar las condiciones físicas de sus futbolistas. El software empleado es Cleverpath, de Computer Associates con tecnología Neugents.
Estos componentes, basados en redes neuronales desarrollados en el ámbito de la inteligencia artificial, se utilizan en modelos matemáticos complejos, como el análisis de mercado o la gestión de grandes sistemas informáticos. Neugents comenzó a aplicarse en el club italiano a principios de 2001 para el análisis predictivo de los datos obtenidos por el equipo técnico y médico del Club y prevenir las lesiones entre sus deportistas.
El sistema funciona en un servidor Windows NT y utiliza como periféricos de entrada diversas máquinas usadas en el entrenamiento deportivo, de las que se obtienen los datos, que se suman a los que obtiene manualmente el personal del equipo médico y técnico durante las sesiones de entrenamiento y en partidos oficiales y envía a través de aparatosd inlámbricos. Su análisis intenta identificar los factores que se repiten en la aparición de lesiones y alertar cuando cree que un jugador está en situación de riesgo. 'Como el cerebro humano, las redes neuronales pueden extraer patrones de los datos, aprender y mejorar el resultado de sus predicciones con la introducción de nuevos datos', explica Marco Lusardi, responsable del proyecto en CA.
Además de disminuir las posibilidades de lesión, el sistema puede mejorar la optimización de estrategias y tácticas, la modificación de las dietas de los jugadores y, la mejora de la selección de nuevos jugadores.
Según Daniele Tognaccini, preparador físico del club, el porcentaje de casos en los que el sistema fue capaz de reconocer los patrones que precedieron a una lesión real es 'lo suficientemente significativo' como para adoptar esta metodología.