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En Naukas: ¿Por qué no se usa el “Ojo de Halcón” en el fútbol?

Os traigo mi entrada de Naukas.



Como la mayoría de los lectores sabrán, el videoarbitraje (VAR) y el Ojo de Halcón son los sistemas que se utilizan en fútbol y tenis respectivamente, para ver ciertas jugadas repetidas y ayudar a tomar una decisión cuando la simple apreciación visual del árbitro no haya sido clara.

¿En qué consiste cada sistema? El VAR está compuesto por 12 cámaras colocadas estratégicamente en algunos puntos del terreno de juego, las cuales transmitirán su señal hacia una cabina de vídeo alejada del campo donde tres árbitros están monitorizando en todo el momento las acciones del partido a través de varios monitores. Por su parte, el Ojo de Halcón se compone de 10 cámaras situadas en la pista y conectadas a unos ordenadores que realizan los cálculos para conseguir el sitio exacto del bote de la bola.




Olvidémonos de las faltas en el fútbol, y centrémonos en el seguimiento de la pelota. La razón de que haya tantas cámaras en los dos sistemas es para poder seguir los movimientos de la bola en todo momento y en distintas partes del campo de juego, de manera que no quede oculta por situarse uno o varios jugadores en medio. Ahora bien, si las definiciones son tan parecidas, ¿por qué no se usa el Ojo de Halcón también en el fútbol?

En tenis, las cámaras capturan a unos 60 fotogramas por segundo la posición de la pelota en cada instante. Empleando la triangulación de imágenes con las cámaras repartidas por la pista, las capturas son procesadas por un software, el cual se encarga de generar el mapa 3D de la pista y la trayectoria de la bola. Y esto es lo que se ve en televisión cuando un jugador pide Ojo de Halcón. Debido a que la pelota va muy rápido y puede estar oculta por el jugador, este software realiza predicciones según leyes físicas para poder predecir dónde estará la bola en ciertos momentos. Es esencial destacar que el Ojo de Halcón es una solución comercial de la empresa Sony, por lo que los algoritmos que se emplean para calcular la trayectoria de la bola no son públicos.

En fútbol, voleibol o baloncesto el cálculo de la estela de bola no es tan sencillo, ya que hay mucha más incertidumbre. No es lo mismo el movimiento de la pelota cuando está en posesión del jugador, el cual en muchas ocasiones es impredecible, que cuando la lanza o pasa a un compañero. Se entenderá enseguida con un par de ejemplos. Una pelota de baloncesto no sigue la misma trayectoria si realizamos con ella un lanzamiento balístico, que si la hacemos rotar sobre sí misma en el tiro (efecto Magnus). Lo mismo ocurre en el fútbol, y esos efectos al balón no se capturan bien con las cámaras. Podría decirse que el Ojo de Halcón realiza la predicción con cálculos físicos mucho más limitados en tenis que los que existen en otros deportes.




Sin embargo, la innovación tenística hace un flaco favor al público al hacer pensar que siempre es infalible y calcula a la perfección el punto de bote de la bola. Hay fallos, incluso a pesar de que se emplean filtros como el de Kalman o el de partículas para seguir mejor la bola. De hecho, Sony garantiza una precisión mínima de ±6mm. La realidad es que ningún sistema será capaz de llegar nunca a una exactitud total.

La razón es muy sencilla: en ciencia, al hacer cualquier medición cometemos errores, y siempre hay que indicar el margen de error con el que trabajamos. Eso lo entienden muy bien en el cricket, ya que su sistema de repetición de jugadas indica la incertidumbre a los espectadores cuando es necesario.

Hemos explicado hasta ahora dos sistemas que se basan en captación visual y de cálculos físicos para monitorizar la posición de una pelota en el deporte. Sin embargo, hay más sistemas en otras actividades. Por ejemplo, en robótica es muy habitual instalar cámaras infrarrojas alrededor de una sala y colocar en partes concretas del robot, unos pequeños marcadores detectables por infrarrojos. De esta manera, un programa de ordenador puede saber la posición y orientación del robot. Los más habituales se llaman sistema Vicon y Optitrack. Y si necesitamos una precisión menor, también podemos usar sensores Bluetooth para posicionar a un objeto móvil en un espacio.

Por ejemplo, este sistema Bluetooth se emplea en algunos centros comerciales para saber dónde y cuánto tiempo está el cliente en cada sección del supermercado. En este caso, el emisor de ondas acostumbra a situarse en el carro de la compra. La ventaja de esta solución es que consume muy poca energía.



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