Como parte do meu trabalho, a cada semana eu leio muito conteúdo sobre dados, tecnologia e inteligência artificial (apelidada de IA). Eu faço uma seleção e envio para você os melhores, todos os domingos.
Hoje, vamos explorar como a IA já está produzindo efeitos em um assunto que, de maneira geral, os brasileiros gostam: o esporte. Com dois exemplos que abrangem a paixão nacional, o futebol, demonstraremos como o impacto se estende do atleta profissional ao esportista de fim de semana. Vamos lá?
O chique é ser simples
Hoje, vamos tratar de um tema que os brasileiros adoram: o esporte, e dois dos exemplos mencionados envolvem a paixão nacional, o futebol.. Recentemente, o esporte em geral tem se respaldado cada vez mais em dados para a tomada de decisões, por uma série de motivos, desde apostas até a busca por decisões mais precisas e, consequentemente, melhores resultados.
Semanalmente, ao elaborar o Joio, conduzimos pesquisas (com nossa equipe e alguns agentes de IA) com o objetivo de fornecer conteúdo de excelente qualidade que verdadeiramente traga valor aos nossos leitores. Ao longo desta jornada, algumas empresas se destacaram e decidimos explorar e debater suas soluções.
Ilustração realizada com a ferramenta de IA Microsoft Designer
Uma delas é a Sportradar, uma empresa de capital aberto com clientes em mais de 120 países e parceira oficial de ligas renomadas como NBA, NASCAR, FIFA, UEFA, entre outras.
A Sportradar utiliza estatísticas e dados para diversos segmentos dentro do esporte, incluindo auditoria e detecção de fraudes. A CBF tem um contrato com a empresa para o rastreamento de movimentações atípicas em jogos de futebol. Segundo a CBF, em 2022, 139 partidas foram classificadas como tendo movimentações atípicas.
Por meio de dados (inclusive históricos) e modelos preditivos (que envolvem IA), podemos identificar padrões de comportamento que se desviam do normal (ou esperado). Esses padrões não indicam necessariamente fraudes, mas podem ajudar federações ou entidades relacionadas na procura por indícios de manipulação de resultados.
Imagens e vídeos, chamados dados não estruturados, desempenham um papel fundamental no esporte, além de serem uma fonte preciosa de informações para modelos de inteligência artificial (IA). Existem várias categorias de imagens, desde um PNG de um site até uma imagem médica, como uma ressonância magnética, por exemplo. A ultrassonografia, tão comum em clínicas e hospitais hoje em dia, teve o sonar – um sistema que utiliza a propagação do som sob a água para navegação, comunicação ou detecção de objetos – como uma de suas primeiras aplicações conhecidas.
Uma modalidade intrigante é a termografia, a qual produz mapas coloridos da distribuição de temperatura do corpo, com uma resolução de até 0.5M pixels. São utilizadas câmeras especiais com chips sensíveis à radiação na faixa do infravermelho, que fica logo abaixo da luz visível no espectro eletromagnético e onde se concentram as ondas de calor produzidas pelo corpo humano.
Seguindo a mesma linha do Ultrassom, uma empresa está buscando usar a termografia para prevenir lesões musculares. Inicialmente focada no futebol, atendendo grandes clubes das séries A e B, agora a proposta é expandir o uso para a área de saúde e bem-estar, possivelmente beneficiando até mesmo os atletas de fim de semana.
Seguindo o mesmo trajeto do Ultrassom, uma empresa está utilizando a termografia na prevenção de lesões musculares. Inicialmente, com foco em atletas de alto rendimento no futebol, prestando serviços a grandes clubes das séries A e B. Agora, a intenção é expandir sua atuação para a área de saúde e bem-estar, trazendo vantagens até para os esportistas de fim de semana
Exemplo de uma imagem termográfica
A partir da variação de temperaturas nos grupos musculares em um determinado período de tempo (diariamente, semanalmente, por exemplo), os algoritmos de Inteligência Artificial desenvolvidos pela empresa buscam prever onde é mais provável que tais lesões ocorram. Dado o contexto, é bastante compreensível que a iniciativa tenha começado no futebol, auxiliando times a cuidarem de seus atletas, minimizando lesões e, portanto, proporcionando um cuidado mais eficaz baseado em dados e tecnologia.
Ainda pensando nos atletas de final de semana, lembram dos copilotos da nossa última edição? Logo, todos terão um para chamar de seu. E que tal ter um desses para ajudá-lo a melhorar no tênis? Essa é a proposta da empresa Swing Vision. Você registra seu treino e/ou jogo com o seu celular (além de outras opções) e, em seguida, um treinador (Coach) baseado em inteligência artificial, que foi treinado (ou seja, aprendeu) a partir de todos os seus vídeos e gravações, apresenta orientações e pontos de melhoria.
A inteligência artificial é capaz de identificar durante a partida quantos golpes foram efetuados com a mão direita ou com a esquerda, calcular a velocidade média por tipo de golpe, além de representar visualmente onde a maioria das suas bolas se localizaram na quadra do adversário.
Exemplos de estatísticas fornecidas pelo sistema
Particularmente, gostei do Line Challenge, que pode ser acessado pelo seu smartwatch, por exemplo, integrado ao sistema. O Line Challenge no tênis funciona como uma ferramenta à disposição dos jogadores quando eles discordam da decisão do juiz sobre se a bola estava dentro ou fora da quadra. Eles solicitam uma ‘segunda opinião’ de uma tecnologia que utiliza câmeras para determinar onde a bola realmente atingiu. Posteriormente, todos na quadra podem verificar no telão se a decisão do juiz estava correta ou não. O sistema da Swing Vision, apoiado pela IA, identifica se a bola estava dentro ou fora.
A bola foi dentro ou fora?
Particularmente, sou apaixonado por tênis. Então, Carlos Alcaraz (número 1 do mundo), que se cuide, estou chegando com meu copiloto e treinador de tênis! A era da IA está apenas começando! 🙂
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