E-SPORTS

Modelos explicables para la predicción del comportamiento y el estado cognitivo y emocional del jugador en e-Sports.

El proyecto E-SPORTS desarrolla una plataforma innovadora para el entrenamiento de jugadores de e-sports en el juego League of Legends, basada en modelos de aprendizaje automático capaces de analizar tanto el comportamiento como el estado cognitivo y emocional del usuario.

La plataforma integra datos de interacción con periféricos y visión por computador con medidas psicofisiológicas como la frecuencia cardíaca, la actividad electrodérmica (variación de la conductividad eléctrica de la piel) y el registro de la actividad eléctrica cerebral mediante electroencefalografía (EEG). Esta combinación de datos permite generar experiencias de entrenamiento personalizadas, adaptativas y sostenibles en el tiempo.

El proyecto responde a la falta de herramientas específicas orientadas al bienestar en entrenamientos intensivos, combinando biometría e inteligencia artificial para monitorizar el estrés y optimizar el rendimiento. La solución adapta el entrenamiento en tiempo real, priorizando el bienestar del jugador y garantizando la fiabilidad, transparencia y explicabilidad de los algoritmos. Aunque se centra en e-sports, sus resultados son transferibles a otros entornos digitales existentes como el del aprendizaje en línea.

E-SPORTS, coordinado por Eurecat, cuenta con la participación de la empresa United Gamers, cuyo objetivo es transformar el entrenamiento de los jugadores de e-sports mediante el uso de inteligencia artificial avanzada y técnicas de optimización del rendimiento basadas en datos.

La unidad tecnológica de Big Data & Data Science, diseña y ejecuta el procedimiento de recogida y procesamiento de datos fisiológicos, visuales y de interacción, y lidera el desarrollo de modelos explicables que permiten adaptar el entrenamiento al comportamiento y estado del usuario.

Por otro lado, la unidad de Tecnologías Audiovisuales se encarga la extracción de métricas visuales relacionadas con la actividad facial y movimiento corporal y colabora en el desarrollo de modelos de adaptación del entrenamiento.