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La IA llega a los entrenamientos de fútbol

Google DeepMind está desarrollando Tactic AI, asistente para ayudar a los entrenadores a entrenar los saques de esquina.

Google DeepMind está desarrollando Tactic AI, un asistente para ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.

Esta herramienta incorpora un componente predictivo y otro generativo, lo que permite a los entrenadores muestrear y explorar eficazmente configuraciones alternativas de jugadores para cada rutina de córner y seleccionar aquellas con mayor probabilidad de éxito.

En las pruebas realizadas, TacticAI fue capaz de predecir con precisión el primer receptor del balón tras el saque de esquina y el resultado directo del mismo. El sistema también pudo evaluar los posibles resultados con diversas configuraciones de los jugadores y generar variaciones tácticas que mejoraran los resultados del partido.

La IA precisará energía como Países Bajos o Irlanda

Implementarla IA en Google podría requerir tanta electricidad como la que gasta toda Irlanda, señala un nuevo estudio.

Solo la implementación de la IA en Google podría requerir tanta electricidad como la que gasta toda Irlanda, señala un nuevo estudio.

La investigación fue realizada por Alex De Vries, candidato a doctor en la Escuela de Negocios y Economía de VU Amsterdam. También es fundador de Digiconomist, una empresa dedicada a exponer las consecuencias no deseadas de las tendencias digitales. De Vries toma en cuenta varios parámetros, como el ritmo al que crece esta tecnología, la disponibilidad de chips de inteligencia artificial y el gasto de energía de los servidores hasta ahora.

Impacto ambiental del uso del agua por los centros de datos

ChatGPT fue el detonante de todo. Desde que el famoso chatbot irrumpió en el mercado en noviembre pasado, las grandes tecnológicas como Microsoft y Google concentraron sus esfuerzos en poner a punto sus propias herramientas de inteligencia artificial. Todo, a una velocidad frenética, con el consecuente impacto ambiental.

Otro estudio reveló en abril que las compañías estaban utilizando una cantidad impresionante de agua dulce para enfriar los servidores vinculados con productos como ChatGPT. El entrenamiento de GPT-3 —uno de los modelos detrás de ChatGPT— en los centros de datos de Microsoft en EE. UU. llegó a consumir directamente 700.000 litros de agua dulce limpia. Es lo mismo, por ejemplo, que demandaría producir 370 coches BMW o 320 vehículos eléctricos Tesla.