O uso do machine learning na análise tática no futebol

Doutora em Ciência da Computação pela UNICAMP, Daniele Rodrigues propôs, junto a uma equipe de outros cientistas, maneiras de obter informações sobre desempenho de times e jogadores através do aprendizado de máquina

Abordar técnicas para auxiliar a análise tática de partidas de futebol foi a proposta da tese de doutorado de Daniele Rodrigues, diretora da Faculdade de Engenharia de Computação da PUC-Campinas. No trabalho, jogos reais foram modelados como redes complexas e fora realizada uma extração de medidas desses modelos. Uma equipe multidisciplinar, formada por cientistas da computação e dos esportes, desenvolveu ferramentas de visualização de dados e utilizou machine learning para obter informações sobre o desempenho de times e jogadores.


Qual foi o seu principal propósito ao escolher essa linha de pesquisa?

Tenho formação acadêmica e profissional na área de computação, e o tema foi uma sugestão do meu orientador, Prof. Dr. Ricardo da Silva Torres (IC/UNICAMP). A proposta me interessou pelo desafio, sendo uma oportunidade de trabalhar com ciência de dados e inteligência artificial aplicada a problemas reais relacionados ao futebol. Foi uma excelente oportunidade de desenvolver novas ferramentas científicas, com benefícios tanto para a computação quanto para análises esportivas.

A pesquisa foi realizada com a colaboração dos professores: Dr. Sergio Augusto Cunha (FEF / UNICAMP) e Dr. Felipe Arruda Moura (UEL), que nos auxiliaram nas análises dos resultados relacionados ao futebol.

Por qual motivo este tema é importante?

O futebol é um esporte que movimenta altos volumes financeiros. Nos últimos anos, temos visto o aumento da utilização de tecnologias computacionais com o objetivo de melhorar o desempenho dos times, através de um maior entendimento dos fenômenos físicos, técnicos e táticos que ocorrem durante a partida.

Quais as conclusões do estudo?

Verificamos que as técnicas de modelagem de jogos, visualização e aplicação de aprendizado de máquinas se mostrou bastante efetiva para identificar padrões táticos  dos jogadores e dos times nas partidas avaliadas.


Indo além das estatísticas de uma partida, quais tecnologias devem chegar ao futebol para aprimorar análises e potencializar treinamentos?

Nos últimos anos, diversos trabalhos têm sido publicados utilizando diferentes técnicas de modelagem de partidas e machine learning, especialmente para predizer comportamentos táticos e cargas de treinos e jogos. Acompanhar a evolução físico-tática das equipes e dos atletas será fundamental para o aprimoramento dos treinamentos e o desempenho dos atletas em jogos e competições.

Onde o Brasil se localiza no cenário de países que mais se interessam pela inserção da tecnologia nas análises?

O Brasil se localiza numa posição bastante atuante em pesquisas na área. Este trabalho foi desenvolvido em um grupo totalmente brasileiro, liderado pelos professores:  Dr. Ricardo da Silva Torres (IC/UNICAMP),  Dr. Sergio Augusto Cunha (FEF / UNICAMP) e pelo Dr. Felipe Arruda Moura (UEL). Esse grupo vem desenvolvendo e aplicando ciência e tecnologia nas análises esportivas há mais de 30 anos. Também foi pioneiro mundial no desenvolvimento de pesquisas com o rastreamento de jogadores durante partidas oficiais e com a aplicação prática desses resultados em equipes de futebol profissional. Atualmente, o grupo investiga temas que estão no estado da arte na fronteira entre Ciência da Computação e Ciência do Esporte, com colaborações com equipes de pesquisa de excelência na Holanda, Alemanha, Austrália, Portugal e Japão.

Há uma ala conservadora no futebol que condena o excesso de rigor tático para com os atletas, argumentando que isso poda a criatividade. Até que ponto a tecnologia pode interferir na imprevisibilidade do jogo?

Partidas de futebol são naturalmente imprevisíveis. Independente dos treinamentos e táticas o componente humano é decisivo. Estudos na área de psicologia do esporte apresentam resultados interessantes ao abordar temas sobre as vantagens competitivas de um time que joga em casa, por exemplo. De qualquer forma, a tecnologia vem com o objetivo de melhorar os aspectos físicos, táticos e técnicos, não de definir jogos.

Várias áreas de pesquisa como Biomecânica, Fisiologia, Matemática e Computação devem estar integradas para podermos realizar pesquisas de qualidade a fim de mostrar aos atores do futebol (treinadores, atletas, dirigentes, imprensa, investidores) o quão importante são os estudos científicos para o esporte e como a ciência e a tecnologia podem auxiliar os diversos segmentos do futebol a obterem melhores resultados.

É muito importante começar a construir a bases de dados para os atletas (desde as categorias de base até os jogadores profissionais), a fim de acompanhar a evolução dos mesmos ao longo de sua vida atlética, pensando nos modelos computacionais para diminuir os riscos de lesões, melhorar o seu desempenho físico-técnico-tático e auxiliar na detecção e construção de talentos esportivos.


QUER SE APROFUNDAR NO TEMA?

– Observação, análise e interpretação do desempenho em treino e jogo no futebol: um matrimônio entre a ciência e a prática – Rodrigo Aquino e Luiz Guilherme Gonçalves

– Futebol – Aspectos Multidisciplinares para o Ensino e Treinamento – Sergio Augusto Cunha, Rafael Moreno Castellani, Felipe Arruda Moura, Fabio Augusto Barbieri e Paulo Roberto Pereira Santiago


Título da tese: Medidas de redes complexas na análise espaço-temporal baseada em grafos de jogos de futebol
Autora: Daniele Cristina Uchôa Maia Rodrigues
Instituição de Ensino: Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)

Daniele Cristina Uchôa Maia Rodrigues é Engenheira de Computação pela PUC-Campinas, possui Doutorado e Mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto de Computação da UNICAMP. Atualmente é diretora da Faculdade de Engenharia de Computação da PUC-Campinas, onde também atua como docente. Sua linha de pesquisa está relacionada à Redes Complexas, Mineração de Dados e Ciência dos Esportes.
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