Un grupo de físicos de la Universidad de Cornell logró un cruce insólito entre la ciencia teórica y el deporte profesional. Utilizando principios de la mecánica cuántica, adaptaron una teoría originalmente usada para estudiar electrones en sistemas complejos, y la aplicaron con éxito al análisis de jugadores de básket.
La herramienta en cuestión es la teoría de fluctuación funcional de la densidad (DFFT), una variante de un modelo usado en física de muchos cuerpos, que ahora se emplea para predecir las posiciones más probables de los jugadores en cancha y evaluar sus aportes defensivos, así como para cuantificar la llamada “gravedad” del jugador, es decir, el grado en que atrae a los defensores incluso sin tener el balón.
De los electrones al parquet
El proyecto está liderado por el físico Tomás Arias, quien identificó que las ecuaciones usadas para analizar multitudes o insectos sociales también se podían aplicar al comportamiento en cancha. El modelo analiza datos de posicionamiento de los jugadores en tiempo real, como los generados durante la temporada 2022–23 de la NBA, para inferir patrones de defensa y ataque.
¿Qué es la "gravedad" de un jugador?
El concepto, común en el lenguaje técnico del baloncesto, describe cuán peligrosos perciben los defensores a ciertos jugadores, al punto de que su mera presencia condiciona el posicionamiento del equipo rival.
La investigación validó este concepto empíricamente, mostrando cómo Stephen Curry, estrella de los Golden State Warriors, atrae tanta atención defensiva sin el balón como la mayoría de los jugadores con él. En cambio, Nikola Jokic, pívot de los Denver Nuggets, ejerce una “gravedad no local”, desplazando la defensa hacia zonas donde podría pasar el balón, no solo hacia su ubicación física.
¿Un coeficiente intelectual defensivo?
Los investigadores también avanzan hacia una métrica que permita evaluar la capacidad anticipatoria y posicional de los jugadores defensivos, lo que podría abrir nuevas líneas para el scouting y la estrategia.
“Estamos tratando de encontrar qué elementos tácticos aún no captan por completo los entrenadores”, comentó Arias.
Este estudio, publicado en Scientific Reports, demuestra cómo la física teórica y el aprendizaje automático pueden converger para ofrecer análisis avanzados del deporte profesional, con aplicaciones posibles tanto en la NBA como en otras ligas del mundo.
Con información de Europa Press
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