grAId - un juego de palabras entre "grade"(grado) e "Artificial Intelligence, AI"(Inteligencia Artificial) - es la respuesta al viejo problema de la clasificación de vías. Este tema ha costado más de una amistad y ha dado lugar a interminables y a menudo feas discusiones entre escaladores. La razón es que los sistemas de clasificación de todo el mundo se basan en factores subjetivos y, por tanto, tienen bastantes carencias.
grAId automáticamente clasifica las vías basándose en la información de ascenso de los escaladores. No necesita un grado para empezar, sino que utiliza un modelo matemático para determinar con exactitud el grado de una vía, eliminando la subjetividad del proceso de clasificación.
El problemaVolver a contenidos
Los sistemas convencionales de clasificación de la dificultad de vías no tienen una base estadística formal. El grado aceptado para una vía se determina basándose en la opinión de unas pocas personas, normalmente en la del escalador o los escaladores que subieron la vía por primera vez.
La subjetividad y la influencia de diferentes personas que califican las vías es una fuente de incoherencia: cierto, la terminología de la escalada tiene términos para describir las vías que son relativamente difíciles ("sandbagged") o fáciles ("soft") en comparación con su grado asignado.
Aunque algunos sistemas de calificación utilizan una escala de números enteros (como Ewbanks), no existe una interpretación formal de la diferencia numérica o la proporción entre las calificaciones. Las calificaciones subjetivas tampoco son refutables: son una cuestión de opinión, no de demostración.
Más bien es deseable calificar la dificultad de una vía de forma objetiva con una precisión medible y una escala de intervalos.
La soluciónVolver a contenidos
grAId aplica el bien establecido Sistema de Clasificación de la Historia Completa (WHR) [1] a la escalada y en el proceso genera predicciones precisas de grados de vías.
Para ello, el algoritmo toma como entrada un conjunto de tuplas de ascensos compuesto por el tipo de ascenso, el escalador, la vía y un periodo de tiempo y produce a posteriori estimaciones máximas de las valoraciones del escalador y de la vía. Un escalador puede tener múltiples valoraciones, correspondientes a cada periodo de tiempo en el que tenga ascensos. Las clasificaciones de la vía y del escalador pueden utilizarse para generar una estimación de la probabilidad de que un escalador, en un momento dado, sea capaz de escalar una vía concreta con éxito.
Para más información sobre la base científica, lea el artículo "Estimation Of Climbing Route Difficulty Using Whole-history Rating" de Dean Scarff [2].
¿Pero qué pasa si de entrada no sabes lo difícil que escalan los demás? No pasa nada, puedes observar a los escaladores que tardan más o menos el mismo número de intentos que tú en subir ciertas vías. Cuando sea tu turno en la siguiente vía, puedes suponer que tardarás el mismo número de intentos que ellos.
Esta es la base de un sistema de clasificación científico. En lugar de recurrir a las opiniones de la gente sobre la dificultad de las vías, se observan los resultados reales de las ascensiones. Para poner un número único sobre lo difícil que es una vía, se puede emplear la probabilidad de que la encadenas.
Cómo se aplicaVolver a contenidos
theCrag utiliza la información de ascenso para calcular el grAId de cada vía, lo convierte al sistema respectivo de grados utilizando su convertidor de grados interno y lo muestra como una contribución de grado en la página de la vía. Cuantos más ascensos exitosos y no exitosos se registren para una vía, más preciso será el grAId. Basándose en los puntos de datos adicionales, el grAId se actualiza periódicamente y, por lo tanto, puede variar con el tiempo. theCrag no muestra el grAId de las vías si no hay suficientes puntos de datos disponibles o si la calidad de los mismos no es suficientemente buena.
LiteratureVolver a contenidos
- Rémi Coulom. “Whole-history rating: A Bayesian rating system for players of time-varying strength”. In: International Conference on Computers and Games. Springer. 2008, pp. 113–124.
- Dean Scarff. “Estimation Of Climbing Route Difficulty Using Whole-history Rating “. arXiv:2001.05388v3 [stat.AP] 20 Jul 2020
- Dean Scarff. “Making the Grade”. Vertical Life, 03-Aug-2020