DESAFÍO UNIVERSIDAD - EMPRESA 2025

Esta necesidad tecnológica forma parte del Concurso de Proyectos de I+D+i y/o consultoría en colaboración Universidad – Empresa “Desafío Universidad Empresa” 2025 organizado por la Fundación Universidades y Enseñanzas Superiores de Castilla y León. 

 Referencia:    NT71  

Tipo de Entidad: Empresa

 Acrónimo   SportFace ID 

  Área de interés principal de la demanda

    Tecnologías y ciberseguridad - N/A

  Áreas de interés secundarias  

   N/A - N/A

DESCRIPCIÓN DE LA NECESIDAD DEMANDADA 

1.- Descripción de la demanda tecnológica.

Existe una necesidad crítica en el sector deportivo de identificar instantáneamente a los deportistas y generar descripciones contextuales en tiempo real durante las transmisiones en vivo. La identificación manual resulta imprecisa y lenta, mientras que los espectadores demandan contenido inmediato y enriquecido.


- Sistema de identificación facial automatizado con precisión superior al 98%
- Generación automática de narrativas deportivas contextualizadas
- Procesamiento en tiempo real con latencia inferior a 2 segundos
- Capacidad de integración con múltiples fuentes de video y datos
- Adaptabilidad a diferentes disciplinas deportivas


- Inmediatez en la entrega de contenido
- Precisión en la identificación bajo condiciones variables
- Contextualización automática de momentos deportivos
- Escalabilidad para eventos masivos


- Mejora significativa en la calidad de las transmisiones
- Experiencia enriquecida para el espectador
- Optimización de procesos de producción deportiva
- Generación de valor agregado en contenido mediático

La solución debe garantizar confiabilidad, velocidad y adaptabilidad para responder a las demandas actuales del mercado deportivo digital

2.- Antecedentes.

Las soluciones actuales presentan limitaciones significativas que incluyen fragmentación tecnológica, incapacidad de procesamiento en tiempo real, falta de especialización deportiva, integración limitada con narrativas automáticas y escalabilidad insuficiente. Existe un vacío tecnológico evidente, ya que ninguna plataforma unificada combina actualmente identificación facial precisa en movimiento con generación contextualizada de narrativas, procesamiento multi-feed en tiempo real y especialización específica para diferentes deportes.

3.- Posibles enfoques del proyecto de investigación.

Enfoque 1: Centrado en Precisión y Confiabilidad
- Desarrollo de algoritmos de reconocimiento facial optimizados para condiciones deportivas variables
- Investigación en técnicas de aprendizaje profundo para manejo de oclusiones (equipamiento, movimientos bruscos)
- Estudio de adaptación a diferentes condiciones de iluminación y ángulos cámaras
- Implementación de modelos de verificación multi-modal para reducir falsos positivos

Enfoque 2: Orientado a Baja Latencia y Tiempo Real
- Investigación en optimización de pipelines de procesamiento para minimizar latencia
- Desarrollo de arquitecturas edge computing para procesamiento distribuido
- Estudio de técnicas de compresión y streaming para múltiples fuentes simultáneas
- Implementación de algoritmos de priorización para momentos deportivos críticos

Enfoque 3: Especialización por Deporte y Contexto
- Investigación en modelos específicos por disciplina deportiva (fútbol, baloncesto, tenis)
- Desarrollo de bases de conocimiento contextual para cada deporte
- Estudio de patrones de movimiento y comportamientos característicos
- Creación de taxonomías de momentos relevantes por categoría deportiva

Enfoque 4: Integración Multi-Feed y Fusión de Datos
- Investigación en técnicas de sincronización temporal entre fuentes heterogéneas
- Desarrollo de algoritmos de fusión de datos visuales, estadísticos y contextuales
- Estudio de métodos de correlación entre video feeds y datos de juego
- Implementación de APIs unificadas para integración con sistemas existentes

Enfoque 5: Generación Natural de Narrativas
- Investigación en modelos de lenguaje natural para dominio deportivo
- Desarrollo de generación contextualizada basada en estados de juego
- Estudio de personalización de narrativas según tipo de audiencia
- Implementación de sistemas de evaluación de calidad de contenido generado

Enfoque 6: Escalabilidad y Adaptabilidad
- Investigación en arquitecturas cloud-native para escalado automático
- Desarrollo de modelos transfer learning para rápida adaptación a nuevos deportes
- Estudio de técnicas de incremental learning para actualización en tiempo real
- Implementación de mecanismos de degradación elegante ante fallos

Enfoque 7: Ética y Privacidad
- Investigación en técnicas de anonimización y privacidad diferencial
- Desarrollo de frameworks de consentimiento y gestión de datos biométricos
- Estudio de impacto ético en deportistas y espectadores
- Implementación de auditorías automáticas de cumplimiento normativo

Enfoque 8: Experiencia de Usuario e Integración
- Investigación en interfaces para productores y comentaristas deportivos
- Desarrollo de sistemas de visualización para diferentes plataformas
- Estudio de integración con gráficos augmented reality en transmisiones
- Implementación de APIs para desarrolladores terceros

Criterios de Selección del Enfoque:
- Viabilidad técnica y temporal
- Impacto inmediato en la industria deportiva
- Potencial de diferenciación competitiva
- Recursos de investigación disponibles
- Consideraciones regulatorias y éticas

4.- Enfoques sin interés

PALABRAS CLAVE: Storytelling, Identificación, Reconocimiento, IA, Deporte, Contenido

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Si desea remitir una propuesta de solución tecnológica (proyecto de investigación y/o consultoría) deberá remitirla en los terminos establecidos en la convocatoria  hasta el 29 de enero de 2026.

Demanda Tecnológica en formato pdf: www.redtcue.es/desafio/demandas/nt71  

Formulario de participación investigadores 

Más información, Bases y Anexos.