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Google reconstruye el gol perdido de Pelé de 1959
Google DeepMind reconstruyó el gol perdido de Pelé de 1959 usando Veo, Gemini Omni y Nano Banana Pro, a partir de 2.000 registros y relatos de testigos presenciales.
Imagen: TNW
El 2 de agosto de 1959, Pelé marcó lo que él llamó el mejor gol de su carrera: tres sombreros consecutivos sobre defensas, un toque con la rodilla para superar al portero y un remate de cabeza al fondo de la red —sin que el balón tocara el suelo. Ninguna cámara lo registró.
Durante 67 años, el «Gol da Rua Javari» sobrevivió únicamente en la memoria de los aficionados que lo presenciaron. Google DeepMind ha reconstruido ahora la secuencia en colaboración con la familia de Pelé y la marca Pelé.
La historiadora Anita Lucchesi reunió casi 2.000 registros históricos, incluidos planos del estadio y álbumes familiares, y entrevistó a los testigos presenciales que aún vivían. Un equipo de producción filmó luego material en acción real en el estadio original de la Rua Javari, utilizando balones de cuero y uniformes acordes a la época.
El metraje se procesó con tres modelos de Google:
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- Veo 3 para generación de vídeo
- Gemini Omni para generación conversacional de vídeo
- Nano Banana Pro para generación de imágenes de alta precisión
Los modelos sustituyeron al doble por la imagen de Pelé, adaptaron el estadio moderno para reflejar su arquitectura y el clima de 1959, y generaron escenas de público acordes a la época. El metraje final se pasó por una máquina de filmout para recrear el aspecto del cine de los años 50, y luego se remató con efectos visuales tradicionales para la composición del balón y la corrección de color.
«Estaría tan orgulloso de ver que todo esto sucede. Siempre decía que era una pena que el gol nunca se hubiera registrado», dijo Flávia Kurtz, hija de Pelé.
La reconstrucción se exhibe ahora en el Museo Pelé en Santos. Google lanzó Gemini Omni como un modelo de generación de vídeo conversacional en el I/O 2026, y describe el proyecto de Pelé como su aplicación culturalmente más significativa hasta la fecha.
En lugar de generar una escena completamente ficticia, el proyecto reconstruye un evento real a partir de evidencias fragmentarias. Eso lo convierte en un ejemplo inusual de vídeo generativo usado para la preservación cultural en lugar de simplemente producir contenido sintético nuevo.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía TNW
