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Empresa irmã do Google quer usar IA para tornar o futebol mais previsível

Por| Editado por Douglas Ciriaco | 12 de Maio de 2021 às 17h25

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Reprodução/Envato
Reprodução/Envato

Será que um programa de Inteligência Artificial pode assumir o papel de um técnico de futebol, analisando táticas e tomando decisões que mudariam o desfecho e até mesmo o placar do jogo? Uma parceria entre a empresa DeepMind, que, como o Google, pertence ao conglomerado Alphabet, e o time do Liverpool, da Inglaterra, quer explorar essa possibilidade ou pelo menos mostrar que os algoritmos podem ajudar quem fica na beira do gramado.

O atual campeão da Premier League forneceu os dados de todos os jogos do clube na competição entre 2017 e 2019. As informações vieram de fontes variadas, como sensores corporais, rastreadores GPS e algoritmos usados para rastrear os movimentos da bola e dos jogadores durante uma partida.

Os times de futebol enxergam na IA uma forma de detectar e analisar situações que os treinadores de carne e osso não conseguem. Já os pesquisadores da DeepMind olham para o campo de futebol como um grande laboratório no qual eles podem testar a eficiência dos algoritmos.

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“Um jogo como o futebol é superinteressante porque há muitos agentes presentes, há competição e aspectos colaborativos. Ao contrário do xadrez, o futebol tem uma incerteza inerente embutida porque é jogado no mundo real”, diz o pesquisador Karl Tuyls.

Esquema tático

Os cientistas demonstraram que é possível treinar um modelo baseado em dados coletados sobre um determinado time, para prever como a simples escalação dos jogadores pode influenciar situações em campo. “Se você bater uma bola longa pela direita contra o Manchester City, por exemplo, Kyle Walker vai correr em uma direção específica, enquanto John Stones pode fazer outra coisa, essa é a dinâmica que pode ser prevista”, explica Tuyls.

A análise dessas trajetórias alternativas se sobrepõe ao que realmente acontece no jogo, podendo ser usada para prever mudanças de tática repentinas, que podem acontecer depois de uma contusão ou uma expulsão, por exemplo. Nessas situações que poderiam facilmente ser percebidas pelo técnico, a IA funcionaria como assistente, verificando possibilidades sem se preocupar com a torcida.

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Caixinha de surpresas

Como é difícil prever o que pode acontecer durante os 90 minutos de bola rolando, os pesquisadores analisaram mais de 12 mil pênaltis cobrados por times da Europa nas últimas temporadas. Tudo foi levado em conta, desde o estilo de cada jogador, a probabilidade de acertos durante as cobranças e até em quais cantos esses jogadores costumavam bater.

Os cientistas descobriram que os atacantes gostam de mirar no canto inferior esquerdo, enquanto os meio-campistas preferem uma postura mais equilibrada, variando os lados nas cobranças de pênalti. Dados preciosos para qualquer time de futebol e especialmente importante para os goleiros.

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Futebol do futuro

Os modelos de Inteligência Artificial também podem ser usados para estimar o quanto uma ação específica pode atrapalhar ou beneficiar uma equipe. Um carrinho mal dado, um passe errado ou uma falta desnecessária são dados que poderiam ser analisados no pós-jogo para minimizar os erros para a próxima partida.

Além das táticas de jogo, uma IA bem treinada pode rastrear a fadiga de cada atleta durante a partida, recomendando exercícios para aumentar o desempenho ou até mesmo um descanso regular para impedir que esse jogador se machuque.

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Para evitar a distorção dos dados e prevenir os raciocínios equivocados de um robô que nunca jogou futebol, os programas de computador contam com a ajuda de especialistas no assunto. “O objetivo é ter um sistema integrado que se adeque bem ao jogador humano em campo e facilite o seu trabalho com orientações que façam sentido”, completa Tuyls.

Além do futebol

Outros esportes já começaram a usar algoritmos de aprendizagem de máquina para melhorar o desempenho de times e atletas. A liga de futebol americano dos Estados Unidos (NFL), a Fórmula 1, a Nascar e a Six Nations Rugby são exemplos da indústria esportiva que apostam no desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial para aprimorar a performance nas competições.

A IBM desenvolveu uma nova ferramenta, em parceria com a USTA (Associação de Tênis Norte-Americana), que utiliza a inteligência artificial para verificar a exaustão física dos tenistas, levando em conta a carga mecânica e o estresse psicológico dos atletas.

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Já a Fujitsu criou um sistema para auxiliar os juízes durante a atribuição de notas à performance executada por atletas da ginástica olímpica. A IA avalia dados coletados por sensores 3D que monitoram os movimentos de ginastas durante a execução de seus movimentos.

Independente do esporte, o uso de Inteligência Artificial parece não ter volta. Bem que essa tecnologia poderia ser aplicada no VAR, para que o juiz virtual não demorasse uma eternidade para tomar uma decisão que dificilmente vai agradar todo mundo. Pelo menos essa pode ser uma forma de dividir a responsabilidade e os xingamentos da torcida.

Fonte: Wired