Enrique Antonio Pedroza Santiago, egresado del Centro Universitario Valle de México de la Universidad Autónoma del Estado de México, utilizó herramientas de inteligencia artificial para predecir resultados de partidos de la Liga MX.
El universitario refirió que, con el propósito de ayudar a entrenadores a mejorar el funcionamiento de sus equipos y perfeccionar tácticas, utilizó la lógica difusa para pronosticar el porcentaje de probabilidad que tiene un conjunto de ganar.
Esta metodología, precisó, se basa en reglas, así como diversidad de niveles y factores para obtener resultados probables. Por medio de ella, dijo, se asignan diversas variables a cada equipo; por ejemplo, las condiciones climáticas de la ciudad donde juegan, si son locales o visitantes, alineación, la hora de juego, los jugadores que disputarán el partido, así como sus habilidades.
El universitario abundó que tomó como referencia los torneos que se diputaron durante 2016, 2017 y el primero de 2018. “El software tuvo una efectividad de 60 por ciento. La probabilidad es buena si se considera que estudios realizados en otros deportes han tenido una certeza de 40 por ciento”.
Entre los aspectos que no pudo predecir, indicó el especialista, se encuentra la lesión de algún jugador durante el partido. Además, la base de datos debe actualizarse cada seis meses, ya que los equipos acostumbran a cambiar jugadores.
Puntualizó que este tipo de investigaciones permitirían mejorar la alineación de los equipos, hacer correcciones en las tácticas, cambiar algún jugador en caso de ser necesario o buscar un nuevo sistema de juego para lograr mejores resultados.
El estudio, afirmó Enrique Antonio Pedroza Santiago, se materializó en el artículo “Creación de reglas difusas para pronósticos de encuentros de la Liga MX del futbol mexicano”, escrito en colaboración con los académicos del Centro Universitario UAEM Valle de México, Maricela Quintana López, Héctor Rafael Orozco Aguirre y Víctor Manuel Landassuri Moreno.
Cabe destacar que fue publicado en la revista Programación Matemática y Software, indexada en Latindex. El texto está disponible en http://ri.uaemex.mx/handle/20.500.11799/106250.