Un nuevo estudio ha empleado inteligencia artificial explicable (XAI) para analizar las características del swing de golf y su impacto en la distancia de vuelo de la bola. Este enfoque permite identificar los factores biomecánicos clave que determinan la distancia de "carry" (distancia que recorre la bola en el aire antes de tocar el suelo), ofreciendo una comprensión más profunda que los modelos de IA tradicionales, que a menudo funcionan como "cajas negras". La investigación se centró en cómo la velocidad del palo, el ángulo de ataque y la trayectoria del palo influyen en el resultado final, proporcionando información valiosa para golfistas y entrenadores.

Tradicionalmente, el análisis del swing de golf se ha basado en la experiencia de los entrenadores y en modelos biomecánicos complejos. Sin embargo, la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos de swings y la interpretabilidad de la XAI abren nuevas vías para desentrañar las relaciones causales. Este trabajo no solo predice la distancia, sino que también explica por qué ciertos ajustes en el swing pueden mejorarla o reducirla, lo que representa un avance significativo en la aplicación de la IA al análisis deportivo.

El estudio utilizó datos de swings de golf reales, aplicando algoritmos de XAI para descomponer la contribución de cada variable. Los resultados mostraron que la velocidad de la cabeza del palo es, como era de esperar, el factor más influyente, pero también destacaron la importancia del ángulo de ataque y la trayectoria del palo en la optimización de la distancia. La capacidad de la XAI para generar explicaciones claras y comprensibles de sus predicciones es crucial para que los golfistas puedan aplicar estos hallazgos de manera efectiva en su entrenamiento.