IA nos esportes: Aplicativos e exemplos do mundo real

Dispositivos vestíveis clássicos

Dispositivos vestíveis, como smartwatches e pulseiras de fitness, tornaram-se ferramentas essenciais para que você possa acompanhar muitas das métricas descritas acima. Embora a tecnologia vestível já exista há algum tempo - o primeiro rastreador Fitbit foi lançado há 15 anos -, a precisão da medição está melhorando e os campos de aplicação estão se expandindo. 

Dispositivos vestíveis com sensores GPS rastreiam a localização, a velocidade, a distância percorrida e os padrões de movimento de um atleta. Combinados com acelerômetros que medem a taxa de variação da velocidade em várias direções, eles oferecem informações sobre posicionamento, velocidade, intensidade do movimento e dinâmica do salto.

Os monitores de frequência cardíaca em programas vestíveis monitoram a frequência cardíaca em tempo real, detectando o fluxo sanguíneo por meio de sensores ópticos, o que é essencial para monitorar o condicionamento cardiovascular, a intensidade do treinamento e a recuperação. Os sensores de atividade eletrodérmica (EDA) medem a condutividade da pele, que é um bom indicador dos níveis de estresse e das respostas emocionais durante o treinamento e a competição. 

Os monitores de saturação de oxigênio no sangue (SpO2) são outro componente integral dos modernos dispositivos de monitoramento de condicionamento físico. Eles usam sensores ópticos para medir o nível de saturação de oxigênio no sangue, o que é fundamental para avaliar a capacidade aeróbica e detectar os primeiros sinais de fadiga ou doença da altitude. Por fim, os sensores de eletromiografia (EMG) medem a ativação muscular e a atividade elétrica, fornecendo dados úteis para analisar a fadiga, a força e a coordenação muscular.

Dispositivos vestíveis estendidos

Desde a década de 2010, as Unidades de Medição Inercial (IMUs), como coletes de rastreamento GPS, tornaram-se mais comuns nos esportes profissionais. Esses coletes, geralmente usados como camisetas com sensores na parte superior das costas, fornecem rastreamento por GPS eficaz e discreto.

Os rastreadores de ponta, como o Catapult Vector, incluem sensores de frequência cardíaca, acelerômetros de 3 eixos, giroscópios, magnetômetros e antenas de satélite. Esses dispositivos programam as posições, as distâncias, as velocidades, as acelerações, os saltos, os impactos e as frequências cardíacas dos atletas durante os treinos e os jogos.

Em esportes como futebol e rúgbi, os coletes com GPS são usados para analisar os movimentos e o posicionamento tático dos jogadores, oferecendo informações sobre os pontos fortes e as áreas que precisam ser melhoradas. Esses dados ajudam no planejamento estratégico, nas substituições de jogadores e nos regimes de treinamento.

Além disso, sensores específicos para futebol projetados para a panturrilha ou os pés programam métricas físicas e técnicas, como chutes, passes, toques, dribles e velocidade de chute. Entre os produtos de destaque estão Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (sensores de panturrilha) e Jogo, Xampion, Playermaker (sensores de pés). A Next11 Smart Ball, equipada com sensores e Bluetooth, informa sua posição e o jogador mais próximo.

Figura 1: Exemplo de painel STATSports sobre movimentos de jogadores (Fonte: STATSports): STATSports)

Câmeras com tecnologia de IA

Você já se perguntou de onde vêm os mapas de calor que mostram a atividade da zona no campo? É provável que sua origem esteja nos dados que foram capturados usando ferramentas de câmera com tecnologia de IA em vez de wearables. Sistemas sofisticados de visão computacional, como o TRACAB, usado em ligas de futebol como a Premier League inglesa e a La Liga espanhola, e o Hawk-Eye, utilizado em vários esportes, são capazes de rastrear e analisar os movimentos dos jogadores e da bola com incrível precisão. 

Desenvolvido originalmente para o tênis, a fim de fornecer uma marcação de linha precisa em tempo real, o Hawk-Eye foi adotado em vários esportes, incluindo críquete, futebol e beisebol. No críquete, o Hawk-Eye é usado para rastrear o caminho da bola, auxiliando nas decisões sobre LBW (Leg Before Wicket) e ajudando as emissoras a fornecer análises detalhadas das técnicas e estratégias de boliche. Essa tecnologia também contribui para o treinamento do jogador, fornecendo dados visuais sobre as trajetórias da bola e os movimentos do jogador, permitindo que os atletas ajustem suas técnicas com base em um feedback preciso. 

A capacidade desses sistemas de fornecer rastreamento e análise de alta resolução os torna essenciais para a melhoria do desempenho e a tomada de decisões em vários esportes. Vamos explorar as possibilidades que esses dados registrados oferecem a vários profissionais do esporte.

IA no desempenho e na saúde dos atletas

Os algoritmos de IA podem analisar dados específicos de jogadores para identificar possíveis riscos de lesões, examinando padrões e anomalias que possam indicar estresse ou uso excessivo. Picos repentinos na carga de trabalho do jogador, detectados pela comparação de pontos de dados como distância total percorrida, número de sprints e alterações na velocidade em relação aos dados históricos, podem indicar um risco maior de distensões musculares ou lesões nas articulações. Dessa forma, os algoritmos podem ajudar a equipe técnica e médica a gerenciar a carga de trabalho, o treinamento e as rotinas de recuperação de cada jogador.

Usando os dados capturados com dispositivos vestíveis, os algoritmos de machine learning podem prever a fadiga do jogador, o risco de lesões e o desempenho futuro, integrando várias métricas fisiológicas e de desempenho ao longo do tempo. Veja como a IA pode ajudar na previsão dos níveis de fadiga, do risco de lesões e do desempenho futuro:

Otimização da recuperação

Usando dados de wearables, rastreadores e outras fontes, os algoritmos de IA podem dar suporte aos atletas personalizando os planos de recuperação. Um bom exemplo de como a IA é usada para otimizar a recuperação está relacionado à atividade mais importante quando se trata de recreação: o sono.

Dispositivos vestíveis e rastreadores de condicionamento físico usam acelerômetros para detectar movimentos e sensores ópticos para medir a frequência cardíaca e os níveis de oxigênio no sangue. Às vezes, eles podem até detectar padrões de respiração e ronco com microfones.

A partir desses dados, várias métricas de sono podem ser inferidas, incluindo a duração total do sono, os estágios do sono (sono leve, profundo e REM), a eficiência do sono e os distúrbios durante a noite. Ao analisar essas métricas, os algoritmos de IA podem fornecer um quadro abrangente da qualidade do sono de um atleta e identificar as áreas que precisam ser melhoradas.

Em seguida, a IA combina os dados do sono com outras métricas fisiológicas e de desempenho para criar planos de recuperação personalizados. Por exemplo, se os dados de um atleta mostrarem má qualidade do sono ou sono REM insuficiente, a IA poderá recomendar intervenções específicas, como ajustar os horários de sono, usar soníferos ou praticar técnicas de relaxamento antes de dormir.

Além disso, a IA integra dados sobre dor muscular, marcadores de inflamação e carga de trabalho geral das sessões de treinamento para sugerir estratégias de recuperação complementares, como banhos de gelo, massagens e exercícios de recuperação ativa. 

A IA garante que os planos de recuperação sejam específicos para as necessidades de cada atleta. Se um atleta teve uma sessão de treinamento particularmente intensa, a IA pode sugerir uma duração de sono prolongada, seguida de um banho de gelo e uma massagem no dia seguinte para reduzir a inflamação muscular e promover uma recuperação mais rápida. A otimização da recuperação está se tornando mais importante, pois em muitos esportes populares, o número de partidas por ano e, portanto, a carga de trabalho estão aumentando.

Aprimoramento do desempenho

Em comparação com a prevenção de lesões e a otimização da recuperação, que usam medidas bastante gerais, o aprimoramento do desempenho depende do tipo de esporte. A IA pode adaptar programas de treinamento para atletas individuais, analisando métricas específicas do esporte e dados de desempenho pessoal, otimizando os focos de treinamento, a seleção de exercícios e os protocolos de carga de trabalho. 

No futebol, por exemplo, os sistemas de IA podem monitorar métricas como a taxa de conclusão de passes, gols versus gols esperados (xG) e a porcentagem de duelos vencidos. Ao avaliar essas métricas, a IA pode identificar as áreas em que o jogador se destaca ou precisa melhorar. Por exemplo, se um meio-campista tiver uma alta taxa de conclusão de passes, mas uma baixa porcentagem de duelos vencidos, a IA poderá recomendar que você investigue que tipo de duelos são desafiadores para o jogador e, em seguida, incorpore mais exercícios de força e agilidade em seu regime de treinamento para melhorar suas habilidades de desarme e de vencer a bola.

Para um jogador de basquete, a IA pode analisar a precisão do arremesso, as métricas defensivas e os níveis de esforço físico. Se os dados indicarem que o jogador tem dificuldades com a fadiga durante os jogos, a IA poderá sugerir uma combinação de treinamento de resistência e exercícios específicos de habilidades, além de enfatizar a importância dos dias de descanso e do sono adequado.

Da mesma forma, para um corredor, a IA pode monitorar o ritmo, o comprimento da passada e a variabilidade da frequência cardíaca para adaptar um plano de treinamento que equilibre o trabalho de velocidade, as corridas de longa distância e os períodos de recuperação para evitar o excesso de treinamento e otimizar o desempenho.

IA em estratégia de jogo e treinamento

Embora a otimização do desempenho individual dos jogadores seja crucial, a IA também desempenha um papel importante na elaboração de estratégias e no treinamento da equipe, o que investigaremos a seguir.

Análise do adversário e planejamento da partida

Para delinear um plano de jogo, é fundamental usar todos os dados disponíveis tanto para a própria equipe quanto para o adversário. Os dados interessantes sobre o nível das duas equipes envolvidas incluem o seguinte:

• Táticas
• Formações
• Pressionar nível/zonas/intensidade
• Cobertura (focada no homem ou no espaço)
• Áreas de foco de ataque
• Lineup
• Jogadores titulares
• Posicionamento do jogador
• Mentalidade
• Desempenho contra favoritos vs. contra azarões
• Desempenho em casa e fora
• Desempenho em jogos KO vs. jogos da liga/estágio de grupo
• Reação a eventos importantes
• Métricas
• Ofensivo: posse de bola, taxa de passes, chutes, eficiência, embalagem, rebotes, impedimentos
• Defensiva: % de duelos vencidos, interceptações, defesas do goleiro, invulnerabilidade, chutes do adversário

Transformação de dados e engenharia de recursos são necessários para obter insights de fatos brutos caóticos. Por exemplo, a transformação de dados de formação em recursos específicos, como o número de defensores, meio-campistas, laterais e atacantes, ajuda a simplificar informações complexas em insights acionáveis.

Modelos baseados em árvores, como árvores de decisão e florestas aleatórias, são excelentes para encontrar relações entre esses recursos. Eles podem identificar padrões no desempenho de diferentes formações contra várias estratégias de adversários, ajudando a prever qual formação pode ser mais eficaz em uma partida. Esses modelos analisam dados anteriores para descobrir as relações complexas que impulsionam o desempenho, o que os torna inestimáveis para a elaboração de estratégias.

O procedimento para criar uma estratégia de correspondência ideal envolve várias etapas. Primeiro, é importante prever a estratégia do oponente com base em dados históricos e tendências atuais. Essa etapa inclui o exame dos riscos e oportunidades apresentados pelas prováveis táticas do oponente. Em seguida, os modelos de IA preveem a melhor estratégia geral para a própria equipe, considerando tanto a estratégia prevista do adversário quanto as características exclusivas da equipe, incluindo a disponibilidade de jogadores e o sucesso histórico com várias formações.

O que parece simples na teoria é um desafio para a implementação na prática. Previsões precisas exigem não apenas dados atuais, mas também a capacidade de prever condições futuras, como o condicionamento físico dos jogadores e possíveis escalações. Isso envolve prever formações a partir de formações anteriores, avaliar o sucesso de cada formação e determinar quais jogadores estarão disponíveis e em quais posições.

A capacidade da IA de sintetizar essas variáveis complexas em estratégias coerentes oferece uma vantagem competitiva, mas requer uma preparação meticulosa dos dados e técnicas de modelagem sofisticadas. Se você estiver interessado em saber como poderia ser um processo de previsão, fique à vontade para conferir meu artigo sobre como previ a final da EURO 2024.

A análise de vídeo oferece suporte ao planejamento estratégico, permitindo que a IA oriente a seleção de cenas importantes das filmagens do jogo do adversário. Essa tecnologia analisa as filmagens para encontrar espaços abertos, identificar padrões de posicionamento e entender as tendências dos jogadores. Ao analisar esses insights, os técnicos podem levar a estratégia para o nível das situações individuais, como as jogadas de bola parada no futebol e no hóquei no gelo.

Por exemplo, a IA pode revelar como um adversário normalmente defende escanteios ou cobranças de falta, permitindo que a equipe desenvolva táticas específicas para explorar esses pontos fracos. Essa análise direcionada garante que as estratégias não sejam apenas amplas, mas também ajustadas para capitalizar em momentos precisos durante o jogo, proporcionando uma vantagem competitiva significativa.

Tomada de decisões em tempo real

A IA não se limita à análise pré-jogo - também é possível fornecer insights em tempo real durante os jogos, transformando a maneira como os técnicos e jogadores tomam decisões sobre substituições, táticas e jogadas.

As ferramentas de IA, como painéis e sistemas de suporte à decisão, oferecem uma visão abrangente da dinâmica do jogo usando dados em tempo real sobre o desempenho do jogador, o comportamento do adversário e as métricas das IMUs. Esses sistemas podem destacar cenas importantes e momentos críticos, permitindo que os técnicos ajustem as estratégias na hora. Por exemplo, se um sistema de IA detectar que um jogador está demonstrando sinais de fadiga ou desempenho abaixo do normal em comparação com suas métricas habituais, ele poderá sugerir substituições oportunas para manter o desempenho ideal da equipe.

Além da análise no jogo, as simulações de realidade virtual (VR) com tecnologia de IA oferecem uma maneira revolucionária para os atletas praticarem e aperfeiçoarem suas habilidades em cenários de jogos realistas. Aplicativos como BeYourBest, Rezzil ou REPS usam a RV para colocar os atletas em situações de alta pressão, como cobrar um pênalti no futebol ou executar uma jogada de força no hóquei no gelo, permitindo que os jogadores ganhem confiança e aprimorem a tomada de decisões sob estresse.

Eles são usados por vários clubes esportivos de primeira linha em todo o mundo para o desenvolvimento de habilidades e treinamento tático, proporcionando um ambiente seguro e controlado onde os atletas podem experimentar diferentes estratégias e técnicas sem o risco de lesões. A natureza imersiva da RV ajuda os atletas a visualizar e praticar cenários específicos de jogos repetidamente, o que leva a uma melhor preparação e a um desempenho aprimorado durante as competições reais.

Conclusão

Em conclusão, a IA está revolucionando o setor esportivo ao otimizar o desempenho dos jogadores, prevenir lesões e aprimorar as estratégias de jogo. Por meio de dispositivos vestíveis avançados, câmeras com tecnologia de IA e análises de dados sofisticadas, os técnicos e atletas podem tomar decisões orientadas por dados que melhoram os processos de treinamento, planejamento de jogos e recuperação.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, a integração da IA nos esportes só aumentará, fornecendo insights mais profundos e maiores oportunidades para atingir o desempenho máximo e a excelência estratégica.

Se você estiver interessado em iniciar uma carreira no crescente campo da análise esportiva, não deixe de conferir esta postagem do blog sobre como diferentes esportes usam a análise de dados.