Optimización de la preparación en ajedrez para jugadores de alto nivel mediante IA

dic. 20, 2023

Investigadores principales: Isaac Lozano Osorio, Jesús Sánchez-Oro
Entidad financiadora: Federación Española de Ajedrez
Referencia interna: M3341
Periodo: diciembre 2023 – diciembre 2024

Descripción

Este proyecto de transferencia tecnológica, financiado por la Federación Española de Ajedrez, tuvo como objetivo aplicar técnicas de Inteligencia Artificial para optimizar la preparación competitiva de jugadores de alto nivel.

Se diseñó e implantó un servidor de análisis configurable en remoto, con el módulo de análisis ajustado específicamente para el alto rendimiento, e instalado en los equipos de trabajo de los jugadores. A partir de él se desarrollaron algoritmos de análisis y se generaron informes personalizados para jugadores de élite, con el objetivo de identificar patrones de juego y preparar estrategias frente a rivales concretos.

Adicionalmente, se creó una plataforma web orientada a jugadores de alto rendimiento para centralizar el acceso a los informes y herramientas de preparación.

Impacto

Los resultados del proyecto se materializaron con especial visibilidad en la Olimpiada de Ajedrez 2024, donde el equipo español logró sus mejores resultados históricos. La metodología desarrollada fue reconocida en medios nacionales:

Difusión

El trabajo fue presentado en congresos de referencia:

OSINT en Ajedrez: El secreto detrás de las medallas de España en la Olimpiada — RootedCON 2026, Track Rooted, Sala 17
OSINT en Ajedrez: El secreto detrás de las medallas de España en la Olimpiada — HackRON 2026, Auditorio de Tenerife Adán Martín
Todos funcionamos con patrones: cómo la IA los encuentra en el ajedrez y en el aula — IV Congreso Internacional Ajedrez e IA, Maó (Menorca), 25 de abril de 2026

Transferencia

Isaac Lozano-Osorio

Doctor en Inteligencia Artificial

Isaac Lozano se graduó en el Doble grado de Ingeniería Informática e Ingeniería de Computadores por la Universidad Rey Juan Carlos. Al finalizar el doble grado, fue galardonado con el premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera. Posteriormente, realizó un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial (UIMP) y es doctor por la Universidad Rey Juan Carlos. Sus principales intereses de investigación se centran en la interfaz entre las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización modelados por grafos.