UNA APP PER CONVERTIR-SE EN ESTRELLA DE L’NBA

Aquella tarda en què en David Lee practicava els seus tirs a cistella mentre la seva dona i la seva filla l’observaven, va fallar tots els llançaments. Amb l’amor propi ferit, es va enregistrar en vídeo per demostrar-los que a soles no era tan dolent. Però en visualitzar l’enregistrament, aquest enginyer informàtic es va començar a preguntar si, a més, podria analitzar el joc enregistrat mitjançant intel·ligència artificial, i determinar per què unes vegades l’encertava, i d’altres fallava. Així és com va començar la creació de HomeCourt, una app tan eficient que l’NBA ha decidit utilitzar-la en la prospecció dels seus futurs professionals.

És molt fàcil d’utilitzar. N’hi ha prou amb un iPhone o un iPad amb la càmera de vídeo encesa, situat a la línia de mig camp. Pot emprar-se un trípode o un pal Selfie per subjectar-lo, però també serveix una simple ampolla d’aigua. El més important és que el jugador s’enregistri practicant els tirs lliures a cistella, perquè a partir d’aquestes imatges l’aplicació elabora una estadística personal, basada en mètriques d’anàlisi del seu joc. Primer determina el tipus de tir que s’ha realitzat, i llavors en mesura quatre variables: temps de conservació, angle de tir, velocitat del jugador i angle de flexió de les seves cames.

Així proporciona les dades HomeCourt

L’elecció d’aquestes variables no és casual. Com més ràpid tiri a cistella el jugador, des de la recepció, menys possibilitats té de ser bloquejat. El seu angle de tir determinarà l’arc que descrigui el seu llançament, i com més gran sigui l’arc, més puntuació obtindrà en entrar la pilota dins la cistella. La velocitat amb què es mou també s’enregistra, igual que l’angle de les seves cames: com menys flexioni els genolls, més estable serà la seva posició per guiar la pilota. Les mètriques de cada un d’aquests factors es registren individualment per a cada tir, la qual cosa permet generar la mitjana d’aquella sessió d’entrenament i la de totes les sessions anteriors. D’aquesta manera, el jugador pot consultar l’anàlisi del seu joc i la seva evolució. Però també pot revisar les seves jugades individuals, fent-hi un zoom o reproduint-les en càmera lenta. I, a més, compartir aquestes dades amb el seu entrenador o preparador, i amb la resta de l’equip, si forma part d’algun.

Tal com afirma el mateix David Lee, HomeCourt es basa en la “ciència del tir”. Una disciplina iniciada fa una dècada, gràcies al treball de l’enginyer aeroespacial Larry M. Silverberg. Molt aficionat al bàsquet, va voler aplicar la seva especialitat científica a aquest esport. I ho va fer estudiant milers de simulacions en 3D que recreaven situacions de joc real. Va arribar a la conclusió que existien una sèrie de variables que determinen l’èxit del tir a cistella. Publicades en l’article “Optimal release conditions for the free throw in men’s basketball”, són les mateixes que analitza aquesta aplicació.

Sobre aquesta base científica, l’app ha afegit un desenvolupament tecnològic mixt, que uneix intel·ligència artificial i realitat augmentada (RA), amb una aplicació al rendiment esportiu, de la qual ja vam parlar anteriorment. Mitjançant la realitat augmentada (RA), HomeCourt explota la capacitat de reconèixer objectes, integrada en els dispositius intel·ligents. S’hi afegeix també una funció capaç d’identificar dos objectes dominants en la imatge: la pilota i el jugador, i descartar tota la resta. El paper de la intel·ligència artificial és capturar aquestes imatges i acumular-ne informació en una xarxa neuronal, que permet que l’algoritme aprengui. A aquestes altures, i quan suma ja 10 milions de tirs procedents dels 150 països on s’utilitza, les seves mètriques han esdevingut molt exactes.

Fins aquí els avantatges de l’app. Una de les primeres limitacions amb què es troba l’usuari és que està dissenyada únicament per a productes Apple. Segons explica en David Lee, no pot haver-hi versió per a Android, perquè de moment aquest sistema no disposa de xips capaços de fer funcionar a una velocitat suficient els algoritmes d’intel·ligència artificial de HomeCourt. Superat aquest inconvenient, i si es disposa d’un iPhone6, o un iPad de les últimes generacions, ens enfrontem al problema dels camps. El camp ha de tenir les línies clares i una visió lliure d’obstacles. És a dir, els clàssics camps urbans dins de “gàbies” poden impedir que l’aplicació identifiqui correctament el jugador i la pilota. Un altre factor fonamental és que la pilota sigui com més oficial millor, i, especialment, que respecti el color taronja.

Pel que fa a la privacitat —una preocupació creixent—, no s’ha de perdre de vista que aquesta app, fins i tot sent de pagament, necessita els vídeos de les jugades dels usuaris per seguir enriquint la precisió de les seves mètriques. Per tant, l’empresa utilitza els vídeos de cada jugador, encara que no els relacioni amb les seves dades. Per protegir-se, cada usuari pot escollir un perfil públic o privat, i aprovar o descartar seguidors. Tanmateix, com que una de les utilitats d’aquesta app és atraure l’atenció de buscadors de l’NBA, compartir esdevé gairebé obligat per a l’aspirant a professional.

Per la seva capacitat d’anàlisi, l’aplicació va cridar l’atenció de Steve Nash, el millor llançador de tirs lliures de la història de l’NBA. Avui retirat, el seu percentatge d’encerts va ser del 90%, molt superior a la mitjana dels professionals, habitualment situada entre el 70% i el 75%. Nash va ser un dels principals inversors en la ronda inicial de finançament d’aquesta app, que va obtenir 4 milions de dòlars. Ho va fer perquè, en la seva opinió, demostrava que un magnífic jugador com ell no era fruit de la casualitat: podia formar-se a partir de l’anàlisi del seu joc i la correcció dels seus errors.

També tindria un paper fonamental en el seu desenvolupament l’executiu de l’NBA Sam Hinkie, a qui li va semblar que HomeCourt podia proporcionar la solució, buscada durant dècades, a dos problemes del bàsquet. El primer, el cost de formar un gran jugador, en què és imprescindible l’observació directa de l’entrenador sobre el seu jugador, i les anàlisis del seu joc amb llapis i paper, o amb costosos sensors, cosa que no tots els amateurs es poden permetre. I el segon, la capacitat de les grans lligues per identificar les joves promeses. Si el jugador decideix compartir les seves mètriques i destaca, atraurà l’atenció dels mànagers de l’NBA, que ara, i gràcies a l’acord entre l’empresa desenvolupadora i la lliga, tenen en aquesta app una eina de prospecció més.

Tot i que és possible que la clau que hi ha darrere de l’èxit de HomeCourt passi desapercebuda, ja que pel seu desenvolupament i característiques reflecteix una realitat fonamental del món de l’esport avui dia: la unió necessària entre aficionats, desenvolupadors tecnològics i professionals de l’esport. Només estan aconseguint avenços els equips multidisciplinaris que comparteixen objectius comuns. En el desenvolupament de HomeCourt han estat fonamentals els enginyers informàtics com en David Lee, els aficionats que han enriquit la xarxa neuronal amb el seu joc i els jugadors i executius de la Lliga NBA. El futur de l’esport? Més aviat n’és el present.

Martín Sacristán