NFL usa IA para prevenir lesões, mudar regras e montar calendário de jogos
Por André Lourenti Magalhães |
Liga nacional de futebol americano nos EUA, a NFL se prepara para o início de mais uma temporada nesta quinta-feira (5) e ainda vai contar com um inédito jogo disputado no Brasil, em São Paulo (SP). O caminho até mais um Super Bowl conta com a ajuda de inteligência artificial (IA) para analisar dados individuais de cada atleta, simular possíveis mudanças de regra e definir o calendário de jogos.
Para isso, a liga tem uma parceria desde 2017 com a Amazon Web Services (AWS), divisão da Amazon voltada para soluções em nuvem, IA e Big Data. A empresa afirma coletar mais de 300 milhões de pontos de dados por temporada para trazer estatísticas precisas em cada aspecto do jogo, além de mapear cada atleta com sensores em câmeras, nos campos e até nos equipamentos de proteção.
O Canaltech conversou com a Head Global de Esportes da AWS, Julie Souza, para entender como a estrutura da empresa ajuda a liga em diversas frentes e como a IA pode causar impactos na próxima temporada.
Informações sobre cada atleta
A AWS e a NFL desenvolveram uma plataforma chamada Digital Athlete (“Atleta Digital”, em tradução livre), que permite criar uma representação 3D dos atletas e analisar o impacto individual de cada um deles nas partidas para identificar e até prevenir lesões.
As fontes dos dados variam entre o movimento dos jogadores, análises de partidas e treinamentos e informações coletadas de diversos sensores espalhados em capacetes, protetores bucais e ombreiras dos atletas. O sistema de IA de visão computacional também consegue criar várias simulações de cenários do jogo para avaliar riscos e possíveis impactos.
As informações são armazenadas num banco de dados e compartilhadas com cada um dos 32 times da liga, com insights que podem ajudar a criar novos planos de recuperação ou mudar a rotina de treinos de um atleta.
“A comissão técnica e os treinadores podem acessar o portal para identificar jogadores com riscos de lesão”, detalha Julie Souza. “O Digital Athlete informa 500 milhões de pontos de dados por semana, e isso vem de capturas dos jogos e informações coletadas dos sensores. É uma quantidade imensa de dados, então sintetizar tudo isso requer IA, visão computacional e aprendizado de máquina”, comenta.
Mudança de regras
A IA também foi importante para testar novas regras do esporte antes de colocá-las em prática. Para 2024, a liga confirmou duas mudanças significativas: uma regra para os retornos dos chutes iniciais, chamados kickoffs, e o banimento dos hip drop tackles, quando um atleta tenta derrubar o outro ao segurar e empurrar a região do quadril para o chão.
Ambas foram criadas com o objetivo de reduzir as lesões durante as partidas e contaram com simulações a partir do Digital Athlete. A AWS afirma ter simulado o equivalente a 10 mil temporadas para identificar o impacto das regras no jogo e descobriu que o hip drop representava um risco de lesão 20 vezes maior do que outras tentativas de derrubada, por exemplo.
Influência no calendário
A temporada da NFL conta com uma partida inédita no Brasil e outros quatro jogos disputados fora dos EUA — três em Londres, na Inglaterra, e um em Munique, na Alemanha. Para conciliar toda a operação logística, a AWS desenvolveu um algoritmo específico para montar o calendário de partidas e atender a todos os requisitos da liga.
O modelo de IA considera mais de 30 fatores para determinar a ordem de cada rodada, incluindo localização, campanha de cada time, confrontos entre equipes da mesma conferência e jogos disputados no horário nobre da TV, com um total de um quatrillhão (1 seguido de quinze zeros) de possibilidades diferentes.
Estatísticas a todo momento
As transmissões de jogos da NFL trazem estatísticas cada vez mais avançadas: no momento de um touchdown (a maior pontuação do jogo), é possível descobrir rapidamente a velocidade máxima que um jogador atingiu ou qual era a probabilidade de um passe chegar às mãos do recebedor.
Toda a tecnologia é oferecida pela plataforma Next Gen Stats (“Estatísticas de nova geração”, em tradução livre), desenvolvida pela AWS em parceria com a liga. Alguns dos dados são reservados para a cobertura ao vivo dos jogos, mas a plataforma também tem uma página na web para que os fãs busquem informações mais aprofundadas sobre os times e jogadores favoritos.
Julie Souza aponta que encontrar sentidos nos dados e perguntar sobre eles é “a base da parceria com a liga”, desde encontrar métodos para tornar o jogo mais seguro, criar novas formas de explicar o esporte para novos fãs ou abastecer os torcedores com informações de qualidade.
“Se é possível saber de algo, as pessoas querem saber disso. E nós conseguimos fazer isso com todos esses dados: queremos aprender imediatamente e existe uma ciência sobre capturar esses dados, analisá-los e usar IA e machine learning para isso”, comenta. “Ainda existe a arte de contar histórias, que envolve como nós usamos essas informações para engajar os fãs e trazer um novo público ao ecossistema”.
Potencial com IA generativa
Principal assunto do segmento, a inteligência artificial generativa não fica de fora das inovações implementadas para a liga de futebol americano. Julie Souza diz que a liga já adota uma ferramenta interna para facilitar o acesso aos dados a partir de comandos em linguagem natural — algo como um ChatGPT avançado, com foco nas informações sobre a NFL.
“Existem plataformas que permitem acessar todos os dados de várias formas e repositórios com pesquisa em linguagem natural para obter novos insights. Você pode pedir para mostrar a última vez que o Patrick Mahomes [quarterback do Kansas City Chiefs, atual campeão da liga] marcou um touchdown em casa no último quarto numa formação específica e a IA generativa pode pesquisar, mostrar o conteúdo em vídeo e criar uma resposta”, detalha.
“Eu vejo a IA generativa em dois grandes pontos: como ela garante eficiência operacional, ou seja, como podemos pegar tarefas que seriam trabalhosas e transformá-las num processo mais rápido e eficiente, e tem também a chance de maximizar o valor do conteúdo, extrair o melhor do material e levá-lo a mais pessoas”, explica a Head Global de Esportes da AWS, Julie Souza.
Na visão da executiva, ferramentas do tipo também poderiam ser liberadas ao público geral, mas isso dependeria da iniciativa da própria liga, além de contar com mecanismos de segurança e privacidade.
“Temos toda essa riqueza de dados e podemos torná-los úteis para qualquer pessoa do ecossistema que precise disso, mas de forma segura, com mecanismos que garantam que os direitos sejam respeitados. Porém eu acredito que isso esteja no planejamento [da liga]”, detalha.
Inovação na bola redonda
A influência da IA não fica limitada somente ao futebol americano, mas também tem alguns casos de uso no futebol tradicional, tão difundido no Brasil. A AWS tem uma parceria com a Bundesliga, o campeonato alemão de futebol masculino, para trazer estatísticas avançadas durante as transmissões, como a probabilidade de converter um chute em gol ou a movimentação média dos times.
Na temporada atual, o campeonato alemão também passou a mostrar algumas curiosidades e estatísticas criadas por IA, com a possibilidade de adaptar o texto para diferentes estilos de linguagem, desde um analista profissional até uma abordagem mais casual com os fãs.
“Temos todos esses dados vindos de uma partida, podemos traduzir para diferentes idiomas, convertê-los em textos e até adotar diferentes personas para mostrá-los ao público”, comenta Julie Souza.
Por fim, a executiva da AWS diz que há um caminho aberto para usar IA na melhoria das coberturas esportivas de diferentes modalidades. “Ligas de todo o mundo aprendem umas com as outras e estão abertas a isso [adotar ferramentas de IA]. Podemos elevar os jogos e aproveitar dados, IA e aprendizado de máquina para contar histórias e aumentar o envolvimento da audiência”, completa.
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