El «Atleta Digital» de la NFL, desarrollado con la ayuda de Amazon Web Services, crea una réplica digital de un atleta de la NFL en un entorno virtual. Utilizando el aprendizaje automático y la tecnología de visión por computadora, identifica impactos y lesiones y ayuda a encontrar formas de hacer que los jugadores estén más seguros.
“Hacer que las computadoras entiendan cuántas veces un jugador golpea su casco durante un juego”, dice el vicepresidente ejecutivo de la NFL, Jeff Miller, “[helps] encontrar formas de reducir el número de contactos con el casco”.
Dentro de este entorno virtual, se puede ejecutar una cantidad infinita de escenarios de juego y situaciones ambientales, «lo que brinda la capacidad de probar nuevos equipos de seguridad, probar cambios en las reglas y predecir eventos y trayectorias de lesiones de los jugadores». dice la Dra. Priya Ponnapalli, Científico principal en Amazon Machine Learning Solutions Lab.
Traumatismo craneoencefálico en los juegos de la NFL ya ha sido vinculado con daño cerebral en exfutbolistas. Como resultado, los riesgos de lesiones para los atletas que participan en deportes de colisión se han reportado más prominentemente durante los últimos años.
Un estudio de 2017 de 111 cerebros obtenidos de exjugadores de la NFL fallecidos, el 99% padecía encefalopatía traumática crónica, una enfermedad neurodegenerativa. «Lo que hemos demostrado, diría bastante definitivamente, es la relación entre los años de juego y el riesgo de enfermedad», dijo Jesse Mez, profesor asociado de neurología en la Universidad de Boston. Mez espera que la NFL ponga a disposición más datos para el estudio, «en este momento, no hay datos del sensor del casco [is] a disposición de todos los investigadores universitarios. Creo que serían datos muy valiosos que podríamos implementar”, dice.
En última instancia, cualquier acción que se tome para reducir las lesiones solo puede ser algo bueno. «Jugadores más saludables por más tiempo es bueno para todos y ese es nuestro objetivo», dijo Miller.
David Stock
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