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Cómo el enfoque matemático puede cambiar su juego

UN ENFOQUE SOBRE EL ANÁLISIS MATEMÁTICO ESTÁ CAMBIANDO EL GOLF. AQUÍ LE MOSTRAMOS CÓMO PUEDE MEJORAR SU JUEGO.

»STEPHEN J. SMITH PARECÍA PERPLEJO ANTE LA HONORABLE LUCHA EN GOLF ENTRE LA RECOMENDACIÓN DEL CADDIE Y SU PROPIA OPINIÓN. EL CADDIE HABÍA SIDO CLARO: HIERRO 6. PERO SMITH, UN ABOGADO DE 43 AÑOS DE DUBLIN, OHIO, CON UN ÍNDICE DE HANDICAP 7,4 SE INCLINABA MÁS POR UN HIERRO 5. ASÍ QUE NATURALMENTE ÉL IGNORÓ AL CADDIE Y SIGUIÓ SU INSTINTO.

matemáticoEl hierro 5 voló medio palo demasiado lejos, alojándose detrás de una raíz de árbol y causando un furioso 6. El caddie conocía a Stephen J. Smith mejor de lo que Smith se conocía a sí mismo.

Pero el caddie no lo estaba regañando, tampoco le dio un abrazo consolador a su hombre camino al próximo tee. El caddie, resulta ser, no camina y tampoco es un él o ella. Es una clase de máquina llamada Arccos Caddie que puede habitar dentro de su smartphone. Y, habiendo procesado más de 70 millones de golpes y 368 millones de puntos geográficos, no solo conoce a Smith y sus tendencias, tiene el potencial para saber todo lo que hay que saber acerca de cada golfista y cada golpe que pueda ser ejecutado en cualquier situación, en cualquier cancha,  en cualquier asiento y en cualquier tipo de clima.

Este es el golf que se enfrenta cara a cara con los Grandes Datos (Big Data), una unión que puede llegar a cambiar el futuro del golf, en este caso restaurando el vínculo entre el jugador y su caddie de confianza aún cuando este sea artificialmente inteligente.

Desde el invento del lápiz, el golf ha estado inclinándose hacia sus números, y con el surgimiento de los Grandes Datos, aprendizaje en máquina e inteligencia artificial, el golf está a punto de ser más inteligente que nunca. Jugadores más inteligentes, operadores de canchas más inteligentes, fabricantes de equipamientos más inteligentes. La medida y el análisis de las cifras en golf eventualmente cambiarán cada elemento del juego.

Gracias a los rápidos avances en la ciencia de la computación, la I.A. ha estado en primera plana en todos los tipos de negocios y marketing desde su evolución a partir de la fantasía de la ciencia ficción apenas unas décadas atrás hasta la realidad de todos los días. La I.A. es el por qué Amazon sabe qué marca de papel higiénico necesita comprar antes de que usted lo haga, o cómo Netflix le encuentra la película perfecta para un viernes en la noche a pesar de que usted nunca ha escuchado hablar de Giovanni Ribisi. La I.A. es la base de las aplicaciones comerciales tales como Watson en IBM, esa caja negra estilo Stephen Hawking que aplastó a un par de campeones de “!Jeopardy!” en un partido especial entre el hombre y la máquina en 2011. La I.A. es la que dirige su sistema GPS y la que manejará su auto Google sin conductor en un futuro no tan lejano.

Lo que la I.A. dice es, nosotros somos nuestros datos y los números nunca mienten. Y ahora ha encontrado en el golf un lugar natural para sus destrezas. A pesar de ser un deporte conocido por sus volúmenes de palabras y montañas de imágenes, el golf es realmente un deporte de números. Y los números son enormes, la real encarnación de los Grandes Datos. No existe un ejemplo más evidente en golf que el sistema ShotLink del PGA Tour, el cual rastrea cada golpe ejecutado cada semana y produce datos de los jugadores en 653 categorías estadísticas, incluyendo la revolucionaria estadística de golpes ganados, un modelo de análisis predictivo que calcula cómo se está desempeñando un jugador desde cualquier lugar de la cancha comparado con el resto de los participantes.

Los datos a ese nivel han sido el dominio exclusivo de los profesionales del tour – hasta hace poco. En los últimos años, en programas de estadísticas durante rondas de golf, como los de los líderes Arccos y Game Golf, han rastreado casi tres millones de vuelas y más de 250 millones de golpes, brindándole a los golfistas aficionados perfiles estadísticos para cada palo en su bolsa. Sin embargo, dado que el sistema GHIN registra 50 millones de vueltas al año, está claro que el golf está apenas raspando la superficie de los Grandes Datos. Este aumento en la explosión de información puede ser la frontera más promisoria de este deporte.

 “El golf es uno de los mejores deportes para los datos,” dice el fundador y CEO de Game Golf John McGuire. “Está muy orientado hacia los datos. Nuestro trabajo es reunirlos, ponerlos en un contexto y volverlos útiles. Los datos por sí solos no son buenos; los datos por sí solos son secos. Son las historias que surgen de los datos. Eso es lo relevante.”

Tal vez el paso más importante en la revolución de los Grandes Datos en golf llegó este mayo cuando Arccos lanzó Arccos Caddie como parte de una sociedad con Microsoft usando su Azure Cloud. El sistema Arccos 360 (UD$249.99) funciona con un smartphone y mide golpes usando sensores colocados en los grips de cada palo. La aplicación del Arccos es gratis y el Arccos Caddie está disponible con una tarifa adicional. Por ahora el Arccos Caddie brinda recomendaciones de palos solo desde el tee. ¿Por qué solo desde el tee? Porque dichas recomendaciones pueden hacerse antes de que se inicie la vuelta, algo legal a los ojos de la USGA. Si las recomendaciones digitales fueran “en vivo” durante una ronda, como en los golpes de aproximación, quebrantarían la Regla 14-3, que rige el uso de dispositivos artificiales y equipamiento inusual, dice Thomas Pagel, el director sénior de reglas y condición del aficionado  de la USGA.

“El golf sigue siendo un deporte de destreza y criterio y cualquier cosa que pueda proporcionarle a un jugador una ventaja y que disminuya ese criterio es un problema,” agrega Pagel. “La compilación de dos o más datos que provean alguna recomendación que exima al jugador de su criterio, es ahí donde empieza el problema.”


SI LAS RECOMENDACIONES DIGITALES FUERAN “EN VIVO” DURANTE UNA RONDA, COMO EN LOS GOLPES DE APROXIMACIÓN, QUEBRANTARÍAN LA REGLA 14-3.


El problema que tienen los que redactan las reglas es la interface pujante entre el conocimiento humano y los datos computados. En teoría el trabajo que hace Arccos Caddie podría ser hecho por un humano, pero no igual de rápido. Por ejemplo, Arccos Caddie analiza no solo los datos de un jugador sino los datos de todos los golfistas similares en su sistema y todos los golfistas que han jugado en ese hoyo en particular. Basándose en información del GPS, pronósticos del clima, mapas topográficos y algoritmos propios, calcula el terreno y el viento y temperatura pronosticados y evalúa sus efectos en su ubicación. Todo esto  ingresa a la mezcla antes de que escupa una recomendación de palo y le muestre el score predicho para usted, sus probabilidades de hacer par con ese palo y sus probabilidades de acertar el fairway o el green. Y hace todo eso en menos de tres segundos. Por ejemplo, mientras Smith jugaba el hoyo 14 de 175 yardas de nuestra prueba, Arccos Caddie eligió un hierro 7 con un 19 por ciento de probabilidades de fallarla por la izquierda o derecha. Las chances de hacer par: 52,3 por ciento. Él aceptó el consejo, acertó el green y anotó un 3. No lee los greens. Todavía.

“La base de conocimiento de Arccos Caddie está creciendo rápidamente, pero yo diría que incluso hoy, su interpretación de los datos de golf ya va más allá del entendimiento colectivo de los humanos,” dijo Sal Syed, co fundador y CEO de Arccos. “Está en otro planeta. Lo extraño del aprendizaje de las máquinas es que es muy difícil explicar cómo hacen lo que están haciendo. Hasta la gente que las fabrica no pueden hacerlo.”

Esta mente maquinaria está en todos lados alrededor nuestro, y este nuevo campo de análisis predictivo es lo que se llama comúnmente aprendizaje de máquina. En resumen, es un uso súper rápido de algoritmos, árboles de decisiones basados en computadoras, propuestas y reglas si/entonces que eventualmente apuntan hacia una decisión.

 “Esto puede complicarse mucho y muy rápido,” dice Raghu Machiraju, director interino del profesorado de análisis traslacional de datos de la Universidad de Ohio State. “No existe un modelo matemático explícito que pueda decirle que en este día y en este hoyo debería usar este palo, porque hay mucha aleatoriedad en el proceso. Así que se crean elementos de computación que estén realmente inspirados por las neuronas de su cerebro. Requiere una tremenda cantidad de datos, pero eventualmente mucho del aprendizaje en este contexto no es distinto a la forma en que usted aprendería cualquier cosa.”

En una charla TED de hace dos años, el científico de datos Jeremy Howard notó que la I.A. ya es mucho mejor en algunos casos para diagnosticar el cáncer que los patólogos expertos. “Sabemos que las computadoras pueden aprender a hacer cosas que de hecho no sabemos hacer nosotros mismos… A medida que las computadoras perfeccionen las actividades intelectuales, podrán fabricar más y mejores computadoras para que tengan mejores capacidades intelectuales, por ende esto será el tipo de cambio que el mundo nunca ha experimentado antes.”

Ese es precisamente el precipicio informativo sobre el cual están paradas las reglas de golf en este momento. Existe una explosión virtual de datos que podría permitirle a los golfistas saber no solo cuán lejos pegan cada palo sino si pueden jugar mejor un chip con un wedge de 50 grados o con uno de 54 grados. Saben con certeza cibernética que un handicap 25 en un corto par 4 anotará en promedio medio golpe menos si pega un híbrido 3 en vez de driver desde el tee, si bien su híbrido 3 recorre 42 yardas menos que su driver (ver gráfico, arriba). ¿Es esa una ventaja desleal? Las entidades rectoras quieren mantener el elemento humano en las decisiones estratégicas del juego, dice Pagel.

“Cada vez existirán más y más datos que puedan combinarse,” dice, “¿entonces qué significa eso al jugar al golf? Las reglas no deberían verse como un impedimento para la tecnología e innovación. Ellas brindan estructura para que podamos evaluar hacia dónde va el golf y asegurarse de que no se vuelva robótico.”

 Aún así, delinear qué tipo de información está permitida puede ser turbio y se corre el riesgo de alienar una generación que consume más datos en una sola mañana que lo que consumieron sus ancestros del siglo pasado en toda una vida.

 “Creo que a medida que introducimos los datos y, más importante aún, el análisis de datos, yo lo veo como mayor eficacia,” dice Mike Downey, director de gerenciamiento tecnológico del deporte para Microsoft. “No se trata de hacer más fáciles las cosas; se trata de que su tiempo sea más eficiente. El golf está atrasado con respecto a los demás deportes cuando se trata de esas eficiencias. Entiendo la cautela de no querer que la tecnología convierta a todos en grandes golfistas, pero eso no va a suceder.”

Tal vez, tal vez no. La explosión de los datos de golf crea una información poderosa, un auto conocimiento que puede tener un efecto profundo no solo en sus scores sino en el disfrute del juego. Grandes Datos, I.A., aprendizaje de máquinas son todas maneras de, si se las explota adecuadamente, aumentar el interés en el golf. (La explotación de datos y el aprendizaje de máquinas ya están delineando cómo se mantienen las canchas, cómo miden los patrocinantes el uso de sus dólares para mercadeo, incluso cómo se diseñan las pelotas de golf.) Y esto es sin siquiera considerar los aspectos sociales de la comunidad golfística vinculada a los datos, características clave de las aplicaciones de Arccos y Game Golf. Estas aplicaciones ya tienen competencias virtuales entre golfistas jugando en canchas de todo el mundo al mismo tiempo. Arccos hasta le permite enviar mensajes de texto a sus amigos con un diagrama de cómo acaba de jugar su último hoyo.

“Llevar la Nube al golf ayuda a que se mantenga relevante a los tiempos,” dice Syed. “Si el golf resiste estos desarrollos, entonces el golf no será una parte de nuestras vidas. Parecería un poco retrógrado pensar que eso debería ser rechazado.”

De vuelta al Sr. Smith y su prueba con el Arccos Caddie. Fue fácil verlo crear una relación con los números fríos y duros de la aplicación, deseoso de ver qué recomendaría en cierto momento, confrontándolo en el siguiente. Luego de pegarle un gancho al agua con la madera 3, Smith sintió que no estaba solo: “Estoy sintiendo algo de decepción de mi teléfono en este momento,” dijo, bromeando un poco.

Como mínimo, el efecto de confirmación del consejo de la aplicación era palpable – y Smith quería todavía más. “Me hubiese gustado tenerla conmigo la semana pasada en Myrtle Beach,” dijo. También se vio a sí mismo deseando que hubiera algunas recomendaciones para los approach, particularmente después de que un golpe de salida disperso lo dejara con un approach ciego y con agua en juego.

Syed dice que esas destrezas expandidas están llegando a Arccos Caddie, tal vez antes de fin de año. Sin embargo, por ahora está claro que la USGA no está apoyando esta idea. Pero Syed piensa que tiene una solución: “He visto las reglas y en ningún lado dice que el caddie tiene que ser humano,” dice. “Así que tal vez haya un vacío legal.”