Como a IA e o futebol podem se ajudar mutuamente

Enquanto o Campeonato Brasileiro de Futebol 2021 começa a ganhar embalo, um novo personagem se prepara para trazer inovação aos seus bastidores técnicos: a inteligência artificial. Em um estudo publicado em maio, pesquisadores da DeepMind, empresa do grupo Google, em parceria com o clube inglês Liverpool, publicaram um estudo detalhando como a IA pode ser aplicada para encontrar padrões nos dados coletados nas partidas e descobrir novas estratégias.

A DeepMind considera o futebol um interessante estudo de caso pela presença de vários agentes interagindo de forma competitiva e cooperativa em tempo real, o que adiciona um grau de incerteza inerente à atividade. Como parte interessada nos resultados, o Liverpool concedeu aos pesquisadores todas as estatísticas de seus jogos realizados entre 2017 e 2019. O volume de dados tem aumentado significativamente nos últimos anos, com o uso de sensores, rastreadores GPS e algoritmos de processamento de imagem capazes de transformar os vídeos em informações úteis para os modelos matemáticos. Com isto, a intenção era desenvolver um sistema inteligente capaz de identificar as melhores estratégias de jogo, e potencialmente descobrir estratégias inéditas que, por sua complexidade, poderiam ter passado despercebidas por técnicos e jogadores.

Em uma etapa do estudo, por exemplo, o sistema analisou mais de 12 mil cobranças de pênalti, categorizando os jogadores em grupos com base em seu estilo de jogo, e buscando prever em que parte da rede eles iriam chutar, assim como a chance de marcar. A análise revelou que atacantes tendem a escolher o canto inferior esquerdo do gol, enquanto que meio-campistas não revelam ter uma preferência. Também foi possível demonstrar que as chances de marcar são maiores chutando com o lado mais forte, o que é bastante intuitivo, mas é interessante ver o algoritmo descobrir este padrão usando apenas os dados.

Outra linha de estudo usou predições para montar cenários contrafactuais, ou seja, capazes de revelar como uma jogada teria se desenvolvido se um jogador escolhesse outra ação. Informações assim são importantes em uma análise após a partida, ajudando o jogador a desenvolver sua intuição de como agir dentro do campo, onde a tomada de decisão deve ser tomada com informação limitada em tempo real.

O sistema proposto ainda mostra potencial para que os técnicos tomem decisões mais amplas, sobre o que fazer quando alguns jogadores estão indisponíveis por suspensão ou problemas físicos, por exemplo.

O trabalho desenvolvido não tem a intenção de substituir o quadro técnico dos times, mas de oferecer uma tecnologia auxiliar capaz de elevar sua competência a um nível inédito.

Os autores concluem que, dadas suas características peculiares, a análise de dados do futebol pode mudar o cenário não só no mundo do esporte, mas também estimulando a área de inteligência artificial a desenvolver novas abordagens para tratar de problemas similares.

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