Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
Reconocimiento de actividad deportiva (SAR) utiliza inteligencia artificial avanzada para identificar y analizar los movimientos deportivos, lo que ayuda a mejorar el rendimiento, prevenir lesiones y optimizar las estrategias. El aprendizaje profundo ha transformado el SAR al automatizar el análisis de datos complejos, lo que ha permitido alcanzar tasas de precisión superiores al 99% en algunos casos. Esto es lo que necesita saber:
El SAR está revolucionando el deporte con información en tiempo real y herramientas de toma de decisiones más inteligentes para atletas, entrenadores y emisoras.
En el mundo del reconocimiento de actividades deportivas (SAR), el aprendizaje profundo se ha convertido en un punto de inflexión. Estos modelos procesan datos deportivos complejos con una precisión impresionante y ofrecen capacidades únicas, desde analizar patrones espaciales en imágenes de vídeo hasta decodificar el flujo temporal de los movimientos de un atleta.
Las CNN son la mejor opción para el análisis visual de deportes porque se destacan en el aprendizaje de características jerárquicas directamente a partir de datos sin procesar. Ya se trate de transmisiones de vídeo o de datos de sensores, las CNN pueden identificar patrones que se mantienen constantes a pesar de los cambios de escala, rotación o traslación.
Estos son algunos ejemplos destacados de CNN en acción:
En comparación con los modelos tradicionales de aprendizaje automático, las CNN no solo ofrecen una mayor precisión, sino que también mejoran las capacidades de procesamiento en tiempo real.
Mientras que las CNN se centran en las características espaciales, las RNN y su contraparte avanzada, las LSTM, están diseñadas para gestionar secuencias temporales. Estos modelos son especialmente adecuados para analizar el flujo de los movimientos deportivos, ya que retienen información de etapas temporales anteriores. Los LSTM destacan por su capacidad de capturar dependencias a largo plazo mediante puertas especializadas.
Algunos ejemplos de su aplicación incluyen:
Sin embargo, los LSTM requieren importantes recursos computacionales y son más lentos de entrenar, lo que puede ser un inconveniente para las aplicaciones en tiempo real. En estos casos, las unidades recurrentes cerradas (GRU) ofrecen una alternativa más rápida y eficiente, a la vez que mantienen niveles de rendimiento similares.
Basándose en los métodos tradicionales, las arquitecturas más nuevas, como los transformadores y las redes neuronales gráficas (GNN), están ampliando los límites del SAR. Estos modelos están diseñados para capturar las dependencias espaciales y temporales, ofreciendo una visión más holística de las actividades deportivas.
Transformadores procesan datos en paralelo, lo que los hace ideales para analizar secuencias de juego completas o largas sesiones de entrenamiento. Por ejemplo, un modelo multiescala basado en Transformer logró un 94,6% de precisión en la clasificación a nivel de grupo y un 79,0% de precisión en las acciones a nivel de persona en el conjunto de datos de voleibol, superando en hasta un 2% los puntos de referencia anteriores.
«Los avances recientes en el aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales gráficas (GNN) y las arquitecturas basadas en transformadores, han mejorado el GAR al capturar relaciones jerárquicas y mejorar el modelado de interacciones».
GNN, por otro lado, sobresalen en modelar las relaciones entre jugadores, equipos y eventos del juego. Captan tanto las interacciones locales como las dinámicas globales, lo que las hace invaluables para los deportes de equipo. Por ejemplo, un estudio sobre las estrategias de formación del fútbol demostró que las recomendaciones basadas en la GNN superaban a los métodos tradicionales en áreas como la retención de la posesión, la defensa y el ataque. Estos modelos, basados en datos históricos y eventos del juego, proporcionan recomendaciones en tiempo real y adaptadas al contexto, lo que supone una mejora significativa con respecto a los sistemas estáticos basados en reglas.
Las arquitecturas ligeras como la X3D mejoran aún más la eficiencia al ofrecer un rendimiento comparable al de los modelos más grandes, como las CNN SlowFast, al tiempo que utilizan menos parámetros. Esto reduce el riesgo de sobreajuste, especialmente con conjuntos de datos más pequeños.
A pesar de estos avances, los desafíos persisten. Problemas como la oclusión en escenas con mucha gente, las altas exigencias computacionales y la limitada diversidad de conjuntos de datos siguen siendo obstáculos. Sin embargo, la investigación en curso continúa refinando estos modelos, lo que promete una mejor comprensión del contexto y un análisis en tiempo real en el futuro.
Los modelos de aprendizaje profundo exitosos se basan en gran medida en conjuntos de datos diversos y de alta calidad. En el campo del reconocimiento de actividades deportivas (SAR), los investigadores se basan en conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados que reflejan la complejidad de los movimientos atléticos en diversos deportes y entornos.
Los primeros conjuntos de datos, como KTH y Weizmann, introducidos a principios de la década de 2000, incluían acciones relacionadas con el deporte, pero su tamaño era limitado y se registraban en condiciones de laboratorio controladas. Sin embargo, los conjuntos de datos modernos son mucho más amplios y representan mejor los escenarios del mundo real. Por ejemplo:
Si bien estos conjuntos de datos proporcionan una gran cantidad de datos, también presentan sus propios desafíos.
Los conjuntos de datos de actividad deportiva suelen enfrentarse a problemas como el desequilibrio de clases y las anotaciones inconsistentes. El desequilibrio de clase se produce cuando algunas actividades están sobrerrepresentadas en comparación con otras, lo que puede llevar a que los modelos destaquen a la hora de reconocer las acciones comunes, pero tengan dificultades con las más raras.
La calidad de los datos es otro problema, ya que el ruido, la falta de datos y las inconsistencias en las anotaciones son problemas comunes. La anotación manual es un proceso que requiere mucha mano de obra y los errores pueden propagarse por el conjunto de datos. Para abordar estos problemas, los investigadores utilizan técnicas como:
Un desafío importante es la adaptación del dominio, donde los modelos entrenados en un conjunto de datos pueden funcionar mal en diferentes entornos o tipos de sensores. Técnicas como la adaptación profunda de dominios ayudan a alinear las distribuciones de características entre los conjuntos de datos. Por ejemplo, el algoritmo de adaptación de dominio profundo sin supervisión (UDDAA) obtuvo resultados impresionantes, al lograr:
Para abordar el desequilibrio de clases, los investigadores suelen utilizar enfoques a nivel de datos, como la técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas (SMOTE), el submuestreo aleatorio o las estrategias híbridas. Los estudios sugieren que los métodos híbridos pueden mejorar las puntuaciones de la F1 entre 9 y 20 puntos porcentuales en comparación con los enfoques de un solo método.
Abordar estos desafíos es esencial para garantizar un rendimiento y una evaluación confiables del modelo.
La evaluación de los modelos SAR requiere algo más que una precisión general, ya que las métricas estándar pueden pasar por alto cuestiones críticas como la fragmentación de eventos, la fusión o las compensaciones temporales, problemas que suelen surgir en el reconocimiento continuo de la actividad. Por ejemplo, se ha descubierto que la validación cruzada multiplicada por K sobreestima la precisión de las predicciones hasta en un 13% en algunos conjuntos de datos.
Para obtener una imagen más clara del rendimiento de un modelo, a menudo se utilizan la precisión y la recuperación:
La elección de la métrica a menudo depende de la aplicación. Por ejemplo, los sistemas de prevención de lesiones pueden priorizar la retirada del mercado para garantizar que no se pase por alto ningún movimiento peligroso, mientras que los sistemas de transmisión automatizados pueden hacer hincapié en la precisión para evitar la detección de eventos falsos.
Las métricas basadas en eventos ofrecen información aún más profunda al identificar tipos de error específicos, como inserciones, eliminaciones, fragmentación y fusiones. En el caso de los datos de series temporales, los métodos tradicionales de validación cruzada suelen ser insuficientes. En cambio, técnicas como la validación cruzada con un día de espera son más adecuadas para preservar la estructura temporal de los datos, lo que se traduce en estimaciones de rendimiento más confiables.
La ubicación de los sensores también desempeña un papel crucial en la precisión del modelo. Por ejemplo, un modelo de Random Forest logró:
Estos resultados se basaron en el reconocimiento de cuatro movimientos específicos del lanzamiento, destacando cómo la ubicación del sensor puede afectar significativamente al rendimiento.
La evaluación eficaz de un modelo implica comparar los resultados con bases de referencia simples, validar las opciones métricas mediante conjuntos de pruebas inexistentes y sopesar cuidadosamente las compensaciones entre los diferentes métodos de evaluación. Estos pasos son cruciales para construir sistemas SAR confiables y prácticos.
Los sistemas SAR están haciendo olas en los deportes al ofrecer beneficios prácticos en la radiodifusión, el análisis del rendimiento y la prevención de lesiones. Ya sea para mejorar las transmisiones en directo o para reducir el riesgo de lesiones, estos análisis en tiempo real están cambiando la forma en que los atletas, los entrenadores y los fanáticos interactúan con los deportes.
La tecnología SAR ha transformado la retransmisión deportiva al identificar los momentos clave de los eventos en directo. Puede detectar ángulos de cámara específicos y reconocer acciones de alto nivel, como golpes, jugadas en red y rallyes de fondo. Esto permite a las emisoras crear momentos destacados de forma eficiente e incluso ofrecer resúmenes personalizados adaptados a los intereses de los espectadores.
Un ejemplo destacado es la detección de interrupciones de juego. Esta función no solo ayuda a las emisoras a optimizar las tasas de compresión, sino que también les permite reemplazar las secuencias menos atractivas por anuncios u otro contenido relevante. En un estudio en el que se utilizaron imágenes reales de partidos de hockey, un método jerárquico en dos etapas logró una impresionante precisión del 90% a la hora de detectar las interrupciones del juego. Durante la Premier Badminton League de 2019, se implementó un marco de análisis del movimiento de los jugadores en tiempo real, que ofrecía información instantánea a los comentaristas y locutores.
Los sistemas SAR se están volviendo indispensables para los entrenadores y equipos que buscan mejorar el rendimiento a través de los datos. Al recopilar información de sensores y rastreadores portátiles, estos sistemas descubren patrones que mejoran el entrenamiento y reducen el riesgo de lesiones. Los equipos que utilizan estos análisis han registrado una mejora media del rendimiento del 7,3%.
Los ejemplos del mundo real destacan el impacto de la analítica basada en SAR. Liverpool Football Club utilizaron un modelo de lanzamiento impulsado por la IA entre 2018 y 2023, lo que aumentó su tasa de retención de lanzamientos del 45,4% al 68,4% con Jürgen Klopp. El Rockets de Houston identificó los lugares de rodaje óptimos mediante IA, mientras que el Rays de Tampa Bay empleó la IA para la evaluación de los jugadores y las estrategias del juego, manteniéndose competitivo a pesar de tener un presupuesto limitado.
La tecnología biométrica es otro punto de inflexión, ya que ofrece un monitoreo continuo de las métricas de rendimiento. Al crear repositorios de datos históricos, los entrenadores pueden vincular los marcadores fisiológicos con los resultados de rendimiento, lo que hace que los programas de entrenamiento sean más personalizados y efectivos.
Más allá del rendimiento, los sistemas SAR son fundamentales para la prevención de lesiones. Dado que casi el 50% de los atletas profesionales se enfrentan a lesiones evitables, los dispositivos portátiles basados en la inteligencia artificial analizan las métricas de rendimiento para identificar los riesgos de forma temprana. Los estudios muestran que estos sistemas pueden reducir las lesiones de los tejidos blandos en un 20%, y algunos modelos logran una precisión de hasta el 94,2% a la hora de predecir el riesgo de lesiones.
Las ligas profesionales están adoptando estas tecnologías con notable éxito. La NFL, por ejemplo, usa el sistema de detección de impactos InSite de Riddell para monitorear la magnitud y la ubicación de los impactos en la cabeza en tiempo real, lo que ayuda a los equipos a gestionar los riesgos de colisión. En la NBA, los dispositivos portátiles de Catapult Sports rastrean la carga y la fatiga de los jugadores, lo que permite a los entrenadores intervenir antes de que se produzcan lesiones. Del mismo modo, los clubes de fútbol europeos confían en los dispositivos portátiles basados en el GPS para monitorear los movimientos de los jugadores y ajustar la carga de trabajo para evitar lesiones.
Los sistemas SAR también analizan métricas como las anomalías en la marcha y la frecuencia cardíaca elevada para detectar posibles riesgos de lesiones. Este paso de las evaluaciones retrospectivas a la monitorización proactiva está revolucionando la gestión de la salud de los atletas, ya que permite a los equipos abordar los problemas antes de que se agraven.
El reconocimiento de actividades deportivas (SAR) ha registrado avances increíbles, pero el proceso dista mucho de ser sencillo. El campo se enfrenta a obstáculos como los problemas de calidad de los datos y la adaptación de los modelos a diferentes entornos. Al mismo tiempo, las tecnologías emergentes están cambiando la forma en que evoluciona el SAR, lo que abre las puertas a oportunidades interesantes.
Crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad no es poca cosa. Etiquetar los movimientos deportivos complejos requiere mucho esfuerzo manual, especialmente cuando las actividades implican movimientos intrincados, entornos diversos o varios participantes. El éxito de los sistemas de reconocimiento de actividades humanas (HAR) depende en gran medida de la calidad y la cantidad de estos datos.
Otro desafío proviene de la adaptación del dominio. Los modelos que se basan en un conjunto de datos suelen fallar cuando se aplican a nuevos escenarios. Las aplicaciones del mundo real añaden otro nivel de dificultad, con requisitos estrictos para los dispositivos, formatos y estructuras de recopilación de datos. Incluso las pequeñas variaciones, como la posición de un smartphone durante la recopilación de datos, pueden afectar considerablemente al rendimiento de un modelo.
Los investigadores están encontrando maneras de abordar estos problemas. Por ejemplo, las técnicas de adaptación de dominios aplicadas a conjuntos de datos como mHealth, PAMAP2 y TNDA han logrado tasas de precisión del 98,88%, 98,58% y 97,78%, respectivamente. Estos resultados muestran que la adaptación de dominios puede mejorar la flexibilidad del modelo, incluso con datos limitados. Los avances en esta área están allanando el camino para una mejor integración de los diversos tipos de datos y el análisis en tiempo real, tendencias clave que configuran el SAR.
El impulso hacia la integración de datos multimodales y el procesamiento en tiempo real está transformando la analítica deportiva. Los sistemas SAR modernos ahora combinan datos de diversas fuentes, como dispositivos portátiles para atletas, sensores ambientales y transmisiones de vídeo. Un buen ejemplo es el modelo ST-Transbay, que utiliza redes convolucionales de grafos espaciotemporales, la arquitectura Transformer y la optimización bayesiana para procesar datos de múltiples fuentes del Internet de las cosas (IoT). Cuando se probó en conjuntos de datos UCI HAR y WISDM, alcanzó tasas de precisión del 95,4% y el 94,6%, con tiempos de inferencia ultrarrápidos de 5,2 ms y 6,1 ms.
La visión artificial es otro punto de inflexión, ya que automatiza la extracción de información clave de las imágenes de vídeos deportivos. Esta adopción cada vez mayor se refleja en las tendencias del mercado: se espera que el mercado mundial de la IA en el deporte alcance los 29 700 millones de dólares en 2032, con un crecimiento anual del 30,1% entre 2023 y 2032. Mientras tanto, los sensores portátiles, como los acelerómetros y los giroscopios, proporcionan a los atletas una retroalimentación instantánea, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático profundizan en los datos recopilados.
El campo también está pasando del aprendizaje automático tradicional al aprendizaje profundo. Una revisión sistemática reveló que 46 de los 72 artículos sobre la IA en el deporte se publicaron en los últimos cuatro años, lo que subraya el rápido auge de los métodos de aprendizaje profundo. Estas técnicas son excelentes para manejar datos ruidosos con menos necesidad de preprocesamiento, lo que las convierte en una opción natural para el SAR.
Las plataformas avanzadas de IA están interviniendo para simplificar el desarrollo de SAR. Tomemos prompts.ai, por ejemplo. Esta plataforma ofrece herramientas que abordan muchos de los desafíos de SAR, como gestionar diversos conjuntos de datos y permitir el análisis en tiempo real, a través de sus flujos de trabajo interoperables y sus capacidades de inteligencia artificial multimodal.
Una característica destacada es su capacidad para integrar varios modelos de lenguaje de IA en un solo ecosistema, lo que ayuda a los usuarios a experimentar con diferentes enfoques y, al mismo tiempo, mantener los costos bajo control. De hecho, los usuarios han informado de que han ahorrado hasta un 98% en suscripciones al consolidar sus herramientas de inteligencia artificial.
Para los proyectos SAR, prompts.ai permite la colaboración en tiempo real, lo que permite a los equipos distribuidos trabajar sin problemas en tareas de análisis complejas. Sus flujos de trabajo multimodales facilitan la combinación del análisis de vídeo, los datos de los sensores y el modelado predictivo en soluciones cohesivas.
La plataforma también admite la creación de prototipos de bocetos a imágenes, lo que resulta inestimable para visualizar los análisis deportivos. Los equipos pueden crear representaciones visuales de los movimientos de los jugadores o incluso herramientas de entrenamiento inmersivas. Por ejemplo, en 2025, los profesionales utilizaron prompts.ai para desarrollar visualizaciones complejas, incluido un prototipo de BMW, que demostraba la capacidad de la plataforma para crear prototipos e ilustrar ideas complejas con rapidez.
Por último, prompts.ai prioriza la seguridad de los datos con capacidades de almacenamiento cifrado y bases de datos vectoriales. Esto garantiza que los datos confidenciales sobre el rendimiento de los atletas permanezcan protegidos y, al mismo tiempo, permite el análisis avanzado mediante aplicaciones de generación aumentada (RAG). Para las organizaciones deportivas profesionales, este equilibrio entre seguridad y análisis sofisticados es crucial a la hora de gestionar las métricas de rendimiento confidenciales.
El aprendizaje profundo ha rediseñado la forma en que funciona el reconocimiento de actividades deportivas, haciendo que la ingeniería manual de funciones sea cosa del pasado. Al permitir que los sistemas detecten automáticamente patrones directamente a partir de los datos sin procesar de los sensores, no solo ha simplificado los procesos, sino que también ha ofrecido niveles de precisión impresionantes, que a menudo superan el 95% en diversas aplicaciones deportivas.
El mercado mundial de la IA en el deporte está en auge, y las proyecciones muestran un crecimiento de 2.200 millones de dólares en 2022 a la asombrosa cifra de 29.700 millones de dólares en 2032, impulsado por una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 30,1%. Este aumento pone de manifiesto cómo las organizaciones están aprovechando la IA para todo tipo de aspectos, desde el análisis del rendimiento de los atletas hasta la prevención de lesiones y la participación de los aficionados.
Las implementaciones actuales van desde la detección automática de eventos en retransmisiones deportivas hasta el seguimiento en tiempo real del rendimiento de los atletas durante el entrenamiento. El uso de datos de sensores multimodales, como acelerómetros, giroscopios y pulsómetros, ha creado sistemas capaces de ofrecer información que antes era imposible obtener de forma manual. Estos avances no solo validan la eficacia de las tecnologías actuales, sino que también allanan el camino para futuros avances.
De cara al futuro, el futuro del reconocimiento de actividades deportivas pasa por la hiperpersonalización y la toma de decisiones en tiempo real. La IA está diseñada para ofrecer programas de entrenamiento adaptados a los objetivos únicos de fisiología, estado mental y rendimiento de cada atleta. Al mismo tiempo, el procesamiento de datos en tiempo real permitirá a los entrenadores tomar decisiones informadas en fracciones de segundo durante los partidos.
Los desarrollos emergentes en 2025 ya están guiando a la industria hacia estos objetivos. Los sistemas de entrenamiento personalizados basados en la inteligencia artificial, la gestión automatizada de contenido para organizaciones deportivas e incluso el arbitraje asistido por la IA en competiciones profesionales son cada vez más comunes. Plataformas como prompts.ai están a la vanguardia de estos avances, ya que ofrecen capacidades de IA multimodales y flujos de trabajo fluidos.
Otra oportunidad interesante reside en la democratización del descubrimiento de talentos. Las plataformas de inteligencia artificial ayudan a descubrir talentos ocultos en las regiones subrepresentadas de todo el mundo. Por ejemplo, Globo ocularLa plataforma de IA evalúa actualmente el rendimiento de más de 180 000 atletas jóvenes de 28 países.
Para las organizaciones, el primer paso es explorar cómo la IA puede adaptarse a sus procesos existentes. Empezar con API de nube accesibles para aplicaciones más sencillas y avanzar gradualmente hacia soluciones de IA personalizadas para necesidades más complejas puede facilitar la transición. Ha llegado el momento de actuar: los primeros usuarios pueden obtener una ventaja competitiva en áreas como el desarrollo de los atletas, la participación de los fanáticos y la eficiencia operativa.
Modelos de aprendizaje profundo como Redes neuronales convolucionales (CNN) y Redes neuronales recurrentes (RNN) cada uno aporta puntos fuertes únicos al reconocimiento de la actividad deportiva.
Las CNN se destacan en el análisis de datos espaciales, como fotogramas de vídeo o imágenes de sensores, al extraer características de fotogramas individuales a través de sus capas convolucionales. Esto las convierte en la opción ideal para las tareas que implican la identificación de patrones estáticos o espaciales.
Los RNN, por otro lado, están diseñados para manejar datos secuenciales y temporales. Su capacidad para mantener los estados internos les permite captar el flujo de acciones a lo largo del tiempo, lo que las hace ideales para comprender los movimientos dinámicos en los deportes.
Cuando se combinan, las CNN y las RNN crean un dúo poderoso. Las CNN se centran en la extracción de características espaciales, mientras que las RNN se encargan de analizar las secuencias temporales. Esta colaboración es especialmente eficaz para reconocer actividades deportivas complejas con mayor precisión.
Los conjuntos de datos de reconocimiento de actividades deportivas suelen presentar dos obstáculos principales: calidad de datos y desequilibrio de clases.
Cuando la calidad de los datos es deficiente, por lo general se debe a problemas como el ruido, la falta de entradas o los procesos de recopilación inconsistentes. Estos problemas pueden afectar gravemente al rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo y hacerlos menos fiables y precisos.
El desequilibrio de clases es otra gran preocupación. Es posible que algunas actividades deportivas aparezcan con mucha menos frecuencia en el conjunto de datos, lo que crea un sesgo en el modelo. Como resultado, al modelo le resulta más difícil identificar correctamente estas actividades subrepresentadas. Para abordar este problema, se emplean métodos como el muestreo híbrido, el submuestreo y el sobremuestreo para igualar el conjunto de datos.
Superar estos desafíos es imprescindible si queremos crear modelos de reconocimiento de actividades que sean confiables y aplicables en una variedad de deportes.
La IA está preparada para revolucionar la forma en que los atletas abordan el entrenamiento personalizado al profundizar en los datos de rendimiento individual, la biomecánica y las métricas en tiempo real. Con esta información, puede elaborar planes de ejercicio personalizados, ajustar las cargas de trabajo y optimizar las estrategias de recuperación. Además, los algoritmos avanzados de la IA pueden incluso anticipar los posibles riesgos de lesiones y adaptar los programas de entrenamiento para priorizar la seguridad y la eficiencia.
La integración de sensores portátiles y sistemas de reconocimiento de movimiento lleva esto al siguiente nivel. Estas herramientas permiten a la IA ajustar los programas de entrenamiento sobre la marcha, utilizando información en tiempo real para garantizar que los atletas siempre estén trabajando para alcanzar su máximo potencial. Este método no solo aumenta el rendimiento, sino que también minimiza los riesgos de lesiones, lo que hace que todo el proceso de entrenamiento sea más inteligente y eficaz.
