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Toros a fuerza de algoritmo: así preparan la corrida perfecta con inteligencia artificial
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'Machine learning' en la arena

Toros a fuerza de algoritmo: así preparan la corrida perfecta con inteligencia artificial

La consultora Mr. Houston ha desarrollado una base de datos que tiene en cuenta hasta medio centenar de variables para anticipar cómo va a comportarse el animal en la plaza

Foto: Juan Pedro Domecq, a la izquierda, junto a Nicolás Franco. (Jorge Álvaro Manzano)
Juan Pedro Domecq, a la izquierda, junto a Nicolás Franco. (Jorge Álvaro Manzano)

Nicolás Franco, doctorado en Físicas con 'summa cum laude' y experto en inteligencia artificial, confiesa no ser un experto en el mundo del toreo. El ganadero Juan Pedro Domecq reconoce que tampoco el 'machine learning' es lo suyo. Este sabe de toros, el otro de números. Y juntos llevan un año y medio trabajando en algo que nadie había intentado hasta ahora: aplicar la inteligencia artificial a la tauromaquia.

Por eso no es en una plaza ni en una finca donde nos encontramos con Domecq, sino en la consultoría tecnológica de Franco en Madrid, Mr. Houston, en la que trabajan unas 50 personas, sobre todo ingenieros informáticos y de sistemas, físicos y matemáticos. Junto a una pizarra en la que hay unos números garabateados en rojo, una parte del equipo trabaja en el proyecto de darle forma a la enorme base de datos de la ganadería sevillana.

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Su objetivo es predecir el futuro. Anticipar cómo van a comportarse los toros en la plaza en función de variables genéticas. Para ello procesan los datos que Domecq ha ido tomando de sus toros sobre cómo se comportó cada uno en las corridas, pero también las anotaciones que tomó el padre de Juan Pedro y antes su abuelo y también las de su bisabuelo… “Tenemos información de más de 40.000 toros recopilada a lo largo de casi un siglo, lo que nos permite formar una base de datos valiosísima”, afirma Juan Pedro Domecq, cuarta generación de la histórica ganadería. Su padre, Juan Pedro Domecq, ya fue un pionero en la búsqueda de soluciones tecnológicas, porque desde de los años 80 invirtió tiempo y esfuerzo en digitalizar toda esa información en una base de datos Access. “Eso ahora está siendo de muchísima utilidad”, explica. Las anotaciones más antiguas de su familia han salido de viejas libretas y trozos de papel, ahora traducidas al lenguaje de los algoritmos.

Antes de que empezaran a desarrollar un método matemático para la clasificación de sus toros, Domecq esbozaba una valoración general de cada toro después de las corridas. “Pero a veces le ponía un 7 como nota general y luego eso no permitía diferenciar el que me había gustado más o por qué”. Ahora puede sopesar hasta 25 caracteres tras cada espectáculo. Aunque con el nuevo sistema han reducido fundamentalmente a seis variables las que Domecq más tiene en cuenta: profundidad de la embestida, el recorrido, la humillación (a qué altura va la cara), la potencia, el comportamiento de la muleta y bravura general. Luego todo eso llega a las oficinas de Mr. Houston convertido en código numérico. Sus ingenieros no necesitan haber estado en su vida en una plaza de toros ni pisar el campo que el ganadero tiene en Sevilla para desarrollar el modelo que tienen entre manos y que podría cambiar para siempre la manera de criar estos animales para siempre.

La selección del toro de lidia se ha regido tradicionalmente por la experiencia del ganadero que decidía qué hacer con cada res. Sin embargo, Domecq quiere mejorar la genética de sus animales con la ayuda de estos algoritmos. “La carga matemática de lo que estamos haciendo es muy grande”, explica Franco, que fue profesor en Berkeley y ahora da clases de Inteligencia Artificial en Universidad la Politécnica de Madrid. El físico tiene entre sus manos mientras habla una 'tablet' con la ‘Bravo Data Base’.

placeholder Captura de la base de datos Bravo.
Captura de la base de datos Bravo.

En ella aparece la clasificación de las características de un toro en función a cómo es físicamente y cómo se ha comportado cada animal en la plaza: su genotipo (si empuja, galopa, escarba…); su fenotipo (si es astifino, si el cuello es corto o largo, el remate bueno, etc); y sus características de lidia (si tiene caídas, cabecea, su nobleza, etc).

“Nuestro trabajo es establecer reglas de asociación gracias al 'machine learning' para encontrar combinaciones que se escapan a la experiencia, avalar la intuición con valores matemáticos a la hora de la toma de decisiones”, explica Franco. El objetivo es encontrar la correlación entre cada elemento de la base de datos y, clasificando el árbol genealógico de cada animal, de padre y madre y abuelos, optimizar la selección. Con ello la inteligencia artificial aspira a prever el futuro, es decir, anticipar la posibilidad de obtener un toro con las características que se buscan en función de los animales con los que se crucen y cómo eran sus padres y abuelos.

El proyecto tiene en cuenta 50 parámetros, con reglas para dar más valor a entre 7 y 10 que son los que definen al toro. Llevan 18 meses trabajando

El proyecto de Franco ha fijado inicialmente 50 parámetros que funcionan con lo que los matemáticos llaman una clasificación no supervisada de aprendizaje automático. Buscan las reglas de asociación para dar con entre 7 y 10 parámetros más relevantes que definen al toro. Tras año y medio de trabajo matemático, están a punto de empezar el momento de los ensayos en el mundo real con el campo como laboratorio. Domecq va a poner en marcha el primer proceso de selección de las reses en el que aplicará el dictamen de los algoritmos.

Luego habrá que esperar aún un par de años más hasta que los animales nazcan y crezcan lo suficiente para saber si esta ganadería a la carta va por buen camino. La clave está en las reglas de regresión que han establecido en función del archivo histórico: “Si quiero un toro que embista bien, con una cabeza grande y mucha nobleza, nuestros cálculos aspiran a prever la probabilidad de obtener ese animal en función a lo que sabemos de sus antecesores. Puede ayudar a encontrar mezclas que de otro modo se habrían desechado porque históricamente se había hecho así”, explica Franco. Y matiza: “Pero este es un proyecto a largo plazo porque hay que ir afinando la herramienta, de momento es solo un modelo teórico”.

Intuición contra algoritmo

“El mundo del toro no será nunca solo matemática, la selección del toro de lidia se rige por la experiencia y la intuición”, afirma Domecq al preguntarle si no teme que dejar estas decisiones en manos de un cálculo no desvirtúa el factor humano de su trabajo hasta hacerlo predecible. “Esa intuición no hay que perderla, pero puede complementarse con esta herramienta”, precisa el ganadero. El experto en inteligencia artificial asiente: “Numéricamente podemos fijar las probabilidades, es una ayuda, no una selección automatizada. La base de datos te podrá decir si de una combinación de este toro y esta vaca puede salir un animal excepcional, y también te puede avisar si hay un porcentaje grande o pequeño de que funcione. Y si solo hay un 30% de posibilidades, la decisión de si arriesgarse o no al final es del ganadero”.

placeholder Juan Pedro Domecq. (Jorge Álvaro Manzano)
Juan Pedro Domecq. (Jorge Álvaro Manzano)

“El campo siempre suele ser muy reacio a cualquier cambio”, reconoce Domecq. “Mi gente del campo lo que lleva es el manejo, la selección la llevo yo. Cada corrida es un examen y después de cada toro me tengo que preguntar: ¿por qué este ha sido bueno y este malo? A veces te crees que un toro que se ha comportado mal va a transmitir esas características, pero una herramienta matemática como esta, que cruza esa información con miles de variables, sí te puede decir con qué tipo de vacas compensarlo”.

Otra ventaja de desarrollar una herramienta como Bravo Data Base es que el conocimiento no se pierde de generación en generación. “Es complicado transmitir de padres a hijos todo el conocimiento que se acumula a lo largo de toda la vida y la libreta es un método artesanal en el que se pierde mucha información”, afirma Franco. “Simplemente digitalizar esas fichas es algo de lo que se podría beneficiar el mundo del toro, por lo general poco tecnológico. Todavía hay ganaderos que mandan las fichas por fax”, apunta.

Digitalizar la información ya serviría para que el mundo del toro, por lo general poco tecnológico, se pudiera beneficiar de la transmisión de los datos

Hay otras aplicaciones que Domecq le ve a la utilización del 'machine learning' en la ganadería del toro de lidia, por ejemplo en la alimentación. “Ahí estamos en pañales”, reconoce el ganadero. “Es más complicado analizar estos datos para el toro que en la ganadería industrial porque el toro bravo no está estabulado y, por lo tanto, hay muchas más variables que se nos escapan”. Franco asiente y añade: “Cualquier dato que dé información relevante puede aplicar técnicas de inteligencia artificial, el problema siempre es la adquisición del dato: el hábitat, la pluviometría, etc. ”. Además, a diferencia de otros animales de competición como los caballos de carreras, la agresividad del toro hace impracticable algunas otras técnicas, lo que vuelve al animal más imprevisible.

¿Llegará a tecnificarse tanto la tauromaquia como para que se aplique en las corridas sistemas de sensorización y recogida de datos al nivel que ya se ve en otros deportes como el baloncesto? En la NBA hace tiempo que los equipos utilizan la última tecnología en 'machine learning' para recoger datos, procesarlos y tratar de anticipar comportamientos. ¿Podría llegarse a hacer algo así en el toreo hasta sensorizar los trajes de luces? Franco es bastante escéptico al respecto. “Esto evolucionará en función de las necesidades, y no sé si el incentivo de tecnificar algo que se considera un arte llegará hasta ahí”, apunta. El ganadero asiente y añade otra variable que le preocupa como empresario: “Habría además que ver si es viable por coste, porque los ganaderos estamos en una situación muy límite de lo que podemos invertir”, apunta.

placeholder Nicolás Franco muestra la base de datos en un momento de la entrevista. (Jorge Álvaro Manzano)
Nicolás Franco muestra la base de datos en un momento de la entrevista. (Jorge Álvaro Manzano)

El propio Franco reconoce que este proyecto de aplicar inteligencia artificial a la tauromaquia empezó más como un interés académico en la investigación que los “puede ayudar a crecer como empresa, porque queremos adquirir conocimiento de cosas complicadas, del proyecto nos atraía la cantidad de datos de gran valor que había que manejar para desarrollar la herramienta. Y al desarrollar los proyectos de inteligencia artificial lo más difícil es dar con una cantidad enorme de datos como esta con los que trabajar”, afirma el experto.

La aplicación de inteligencia artificial a la ganadería comercial ambos coinciden que sería más rentable. “Pero en este caso, que lo que se busca es tener un toro más toreable, lo veo complicado”, dice el físico. Domecq asiente: “Si tuviera que pagarles por todas las horas de la labor de consultoría que están realizando no saldría rentable. Por eso nos lo hemos planteado como un aprendizaje mutuo”, e insiste en que es un proyecto a largo plazo. De demostrar la fiabilidad de la herramienta, podría ser interesante para otros ganaderos en el futuro.

Ambos coinciden en que aplicar la inteligencia artificial a la ganadería comercial sería rentable. "Pero buscar un toro toreable es más difícil", dicen

Ambos están de acuerdo en que siempre habrá una parte del toro que no podrá matematizarse porque, dice Domecq, "el toreo es arte" y "porque influye la suerte". Pero las matemáticas también contemplan la suerte en sus cálculos: “La suerte es un factor que puedes aspirar a reducir comprendiendo mejor el resto de factores”, explica Franco. “La suerte son elementos imprevisibles o cuya predicción es muy compleja. Que el toro de repente haya pasado una mala noche o haya tenido algún percance en el transporte… Son el tipo de elementos que no se pueden medir. Lo que sí podemos calcular es qué porcentaje de error nos queda para ser impredecible. Y sí podemos hacer menos imprevisible el toro para que se acerque cada vez más al tipo de animal que quieres tener gracias a la mejora genética, pero cada ganadero querrá tener un toro diferente”.

Además de en el toreo, Juan Pedro Domecq también ve arte en la base de datos: “Lo valioso es la combinación de los datos y ahí entra el conocimiento del ganadero. Y hay que saber leer los datos, recopilarlos y analizarlos. Y una cosa es el programa, pero otra son los datos, esos son míos y no se comparten, porque en los toros los datos también lo son todo”, concluye.

Nicolás Franco, doctorado en Físicas con 'summa cum laude' y experto en inteligencia artificial, confiesa no ser un experto en el mundo del toreo. El ganadero Juan Pedro Domecq reconoce que tampoco el 'machine learning' es lo suyo. Este sabe de toros, el otro de números. Y juntos llevan un año y medio trabajando en algo que nadie había intentado hasta ahora: aplicar la inteligencia artificial a la tauromaquia.

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