Com o cada vez mais rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA) nos esportes, quase todas as modalidades hoje já trabalham com a perspectiva de usar a tecnologia para melhorar performances de atletas em treinos e competições. Da preparação ao pós-resultado, processos auxiliados pela IA em diferentes fases e áreas mapeiam o que é feito, fazem uma leitura do que pode melhorar e ajudam a executar novos padrões.
O caso do jogador de basquete americano Stephen Curry, armador do Golden State Warriors, é uma mostra do que se pode fazer com a IA no esporte. Suas cestas de três pontos o colocaram como o maior arremessador da NBA. Ele não adquiriu essa técnica por meio da IA. Mas o conceito de repetição e de entendimento do melhor posicionamento esteve presente na sua formação como atleta. Foi elaborado um programa de treinamento para que Curry não dependesse dos tornozelos para acelerar as jogadas, algo que o desgastava em quadra. E Keke Lyles, seu técnico entre 2013 e 2015, montou um método de treino para transferir a fonte de energia de Curry para os quadris, por meio da repetição e dos estudos de performance, essenciais para a IA.
“Na ficção científica, vemos exemplos extremos de como a tecnologia pode ser integrada para melhorar as habilidades humanas. Em muitos aspectos, essa é a direção que algumas aplicações de IA estão tomando nos esportes”, resume Paulo Roberto Pereira Santiago, formado em Educação Física e em Biomecânica e professor da Escola de Educação Física e Esporte de Ribeirão Preto (USP). Os esportes vêm evoluindo em velocidade, força e resistência nas últimas décadas e a IA se insere para acelerar esse processo.
“A IA é poderosa para achar respostas complexas que o humano não consegue identificar. Como os esportes individuais são mais simples do ponto de vista de estratégias, a inteligência artificial é mais promissora nos coletivos, principalmente nos aspectos táticos e estratégicos”, diz Santiago.
Modelo de funcionamento
A base da IA é formada pelos algoritmos, conjuntos de instruções objetivas que um computador pode executar a partir de dados. Uma gama de algoritmos de IA torna possível o aprendizado com informações, combinações e aprimoramento, formando novos conjuntos de regras e métodos, que podem conduzir à resolução de problemas por meio do aumento da probabilidade das soluções. O xadrez apresenta a seus atletas uma série de combinações de jogadas dessa forma. Há uma leitura das jogadas possíveis transformadas em padrões que serão estudados pelos enxadristas.
A IA entra em cena no esporte para acabar com o ‘achismo’. Se uma pessoa, com conhecimento e baseado em um monte de informações ao seu alcance, fosse prever quem vai ser o melhor jogador na NBA, o maior pontuador, quem vai se machucar, qual equipe que vai ser campeã, haveria até uma lógica para tais afirmações, mas elas não conseguiriam ultrapassar os limites do “eu acho”. Mas a IA apresenta essas probabilidades com base em uma imensa gama de dados (acima de milhões) que, por meio dos algoritmos, consegue apontar probabilidades muito próximas da real.
A IA se baseia no acúmulo de dados sobre determinadas situações e consegue fazer combinações e análises até detectar soluções mais eficientes, em meio a essas repetições comparativas a partir de informações. Assim, com base em determinado comportamento de uma equipe em decisões, por exemplo, pode-se chegar a maneiras e até probabilidades do que deve ser feito para que ela vença uma partida. Duas ferramentas da IA frequentes para isso são a ML (Machine Learning, que assimila os dados e os organiza) e a RNA (Rede Neural Artificial), programa que imita a funcionalidade de um cérebro humano.
Na prática, há algumas novidades sendo pensadas no golfe, como narrações de jogadas, porque elas têm padrões definidos. Um aplicativo das competições de golfe nos Estados Unidos foi desenvolvido neste ano pela IBM, em parceria com a Master, para narrar jogos por meio de uma voz computadorizada que, com base nos dados da IA relativos a tudo que envolve a partida, antevê os lances, transformando-se também em uma forma de entretenimento. Quando o golfista dá sua tacada, o programa, com análises de movimento que pegam a velocidade da bola e o ângulo de sua saída, já sabe onde a bolinha vai cair.
Padrões
Com base em dados estatísticos sobre como é o comportamento das equipes e de seus jogadores durante uma fase final de competição qualquer, pode-se determinar de forma quase que precisa quem conquistará o título. “Nos esportes coletivos, por exemplo, utilizando IA e técnicas de visão computacional, modelos supervisionados podem obter a maneira como um jogador se movimenta na quadra ou no campo, incluindo a velocidade, direção e frequência de seus movimentos, e como esses fatores afetam a eficácia de suas jogadas”, diz Bruno Bedo, professor de Tecnologia e Análise de Desempenho, na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo.
O mesmo vale para um jogador que tem dificuldades para arremessar e precisa aprimorar este tipo de lance no basquete. Também um levantador, no vôlei, pode compreender que a equipe adversária sobe para o bloqueio de tal maneira que facilitaria para o estilo do ponta do seu time, que, neste caso, passa a ser mais acionado. Portanto, nesse primeiro movimento no esporte, a AI tenta mapear tudo e apresentar esse mapeamento de modo a tornar mais claro o que o homem não enxergava.
“Em modalidades coletivas no geral, a IA pode analisar a maneira como uma equipe executa suas jogadas e como o time adversário reage a essas jogadas. Com esses dados, é possível criar novas estratégias que aproveitem limitações do rival”, diz Bedo. Mas o professor da USP faz um alerta. “A IA é uma ferramenta que pode potencializar a competitividade e aumentar a performance, mas não é, por si só, a única solução para transformar atletas comuns em craques. Ela deve ser utilizada como um recurso complementar no contexto de um treinamento e preparação mais amplos”
Áreas e funções
Segundo o estudo dos professores Nader Chmait e Hans Westerbeek, do Institute for Health and Sport, da Victoria University, em Melbourne, Austrália, a IA tem sido direcionada para quatro áreas do esporte. A primeira é a atividade e análise do jogo, com modelagem do resultado, rastreamento do jogador e da bola, tipos de movimentos (por exemplo, chutes), auxílio ao árbitro e nas apostas esportivas.
A segunda diz respeito à identificação e aquisição de talentos. Nela, estão itens como recrutamento de jogadores, medição do desempenho do atleta e sua biomecânica. A terceira é destinada aos treinos, com métodos para a avaliação da eficácia da formação da equipe, planejamento tático e controle das lesões dos competidores. Na quarta área, o foco é torcedor e negócios, em que são estudadas a medição do valor econômico de um atleta, a análise de valores para participação em eventos, preços de ingressos, design de sensores e wearable (roupas inteligentes), possibilidades de marketing e aplicativos esportivos.
Narração no golfe
Com padrões definidos e uma série de repetições de tacadas, o golfe dos EUA já testa uma narração por IA. É feito por meio de uma narração computadorizada. Ela lê as jogadas de acordo com uma série de dados que já possui em seu sistema. Padrões que levam em conta as condições do cenário, como velocidade do vento, são levadas em consideração.
“Com a IA dá para fazer a conta muito rápida e saber se a bola vai chegar perto ou não do buraco, é muito mais rápido de detectar. O narrador, no caso, não precisa mais esperar a bolinha se aproximar do alvo para dar a informação. Esse modelo do golfe é simples se comparado a outros similares, como controles de avião, posição de foguetes, orientação de satélites ou aeronave espacial que têm de corrigir posicionamento a todo o momento. É a mesma coisa, o programa de IA vai pegando as informações e simplesmente fazendo as contas e reajustando as posições”, explica Santiago.
Ele também compara a narração no golfe com os chamados carros autônomos, sem piloto, da Tesla. “O golfe é até mais simples, é a mesma coisa com um carro inteligente da Tesla, que, em vez de ele só dirigir, também fala o que está fazendo. É a mesma coisa no golfe, mas em vez do piloto automático há o narrador automático”, acrescenta.
Resultados da NBA
A NBA tem sido campo fértil para a utilização desse sistema de Machine Learning. Exemplo disso é o estudo de Tomislav Horvat, Josip Job, Robert Logozar e Caslav Livada, publicado na revista da MDPI, de Basel, na Suíça, em que os professores buscaram um modelo que pudesse prever os resultados da NBA por meio de formulações matemáticas que levavam em conta indicadores de desempenho da equipe e dos atletas. O acerto médio foi alto, de 66%. E o nível de acerto máximo, de 78%.
“Dada uma condição de jogo (tempo para acabar e quantidade de pontos na frente de uma equipe), é possível poupar jogadores. Isso evita desgastes e lesões. A equipe já sabe que não tem mais como perder”, diz Santiago. Essa visão da IA pode ser útil para quem joga, mas nada legal para quem acompanha a disputa. Existe a desconfiança de a IA tornar os jogos previsíveis. Mas isso tiraria toda a humanidade do esporte.
O caso Curry
O caso Curry é emblemático. O armador do Golden State Warriors se valeu da IA nos treinos e em sua postura dentro das quadras, primeiramente nos treinamentos e depois nas partidas da NBA. Ele melhorou seu aproveitamento nas cestas de três depois de repensar o jeito com que estava fazendo isso. Por meio de estudos, ele transferiu seu eixo nos arremessos dos tornozelos para os quadris.
A partir disso, Stephen Curry se tornou o próprio modelo a ser referência para a IA aperfeiçoar treinamentos de arremesso, algo que seu ex-técnico está desenvolvendo ao lado de uma startup americana. A ideia de Lyles é destrinchar os detalhes de um arremesso perfeito, incluindo mecânicas, amplitudes de movimento e perfil do arremessador, para que, com um treinamento individualizado, os jogadores se aperfeiçoem com base nessas informações.
Futebol, tênis e Fórmula 1
Há alguns anos, a IA foi determinante para revolucionar o beisebol. O filme ‘Moneyball’ conta o famoso episódio em que um time com orçamento pequeno, o Oakland Athletics, mudou a forma de montar sua equipe ao se basear nos números de um rebatedor para definir sua contratação e salário, algo que não ocorria até então e levou o time aos playoffs de 2002.
No tênis, uma técnica de recomendação de raquetes foi desenvolvida por pesquisadores da Victoria University, da Austrália, com base em informações de um sistema de visão computacional HawkEye. Conforme relatam os professores Chmait e Westerbeek, o produto foi desenvolvido com algoritmos que analisaram combinações de movimento, padrão de batida e estilo do tenista.
A Fórmula-1 tem experimentado importantes avanços com a tecnologia. Os algoritmos têm ajudado a aperfeiçoar as táticas das corridas, as paradas nos boxes e a escolha dos pneus, sempre por meio de informações de centenas de sensores colocados no carro e dados sobre as táticas dos concorrentes. Seus profissionais passam horas analisando tudo isso.
Ginástica e xadrez
Os detalhes dos saltos e corridas na ginástica olímpica já contam com o auxílio de sensores altamente precisos. Eles facilitam o trabalho dos árbitros, ao fornecerem detalhes dos ângulos das articulações, apresentando resultados imediatos. Se uma ginasta esticou demais a perna ou abriu muito os braços, o monitor detecta com precisão, mesmo que os árbitros não tenham percebido.
A IA, ainda, tem ótimos resultados em jogos de tabuleiro como xadrez e damas, por acertar a previsão das jogadas, antever os lances, como ocorreu em 1997 na conhecida disputa entre o então campeão mundial de xadrez, Gary Kasparov, e o supercomputador Deep Blue, que terminou vitorioso. Disputas entre o humano e o computador, no entanto, não são o objetivo na utilização da IA. Pelo menos por enquanto. A meta, conforme ressalta Santiago, é realizar análises e ter um retorno constante e mais preciso para poder tomar decisões em disputas nas quais prevaleçam sempre a essência humana.
“A IA serve como uma ferramenta para melhorar e aprimorar habilidades, mas, no final, ainda depende do talento, trabalho, suor e espírito competitivo do atleta.”