A aplicação e o impacto da IA no basquete e na NBA

Graças aos avanços tecnológicos, o envolvimento dos fãs e a análise de jogadores se tornaram uma parte importante da indústria esportiva. Os eventos esportivos são cada vez mais impulsionados por dados, e a IA está desempenhando um papel enorme nessa mudança.

Anteriormente, vimos como tecnologias como visão computacional, que ajuda os computadores a ver e entender o que está acontecendo em campo, tiveram um grande impacto em áreas como a Fórmula 1 e as Olimpíadas. Da mesma forma, a National Basketball Association (NBA) tem sido notícia recentemente por usar IA de maneiras novas e inovadoras. 

No entanto, a NBA entrou na conversa sobre IA há algum tempo. Desde que a liga começou em 1949, ela tem sido rápida em adotar novas tecnologias para se conectar com os fãs e melhorar o jogo. 

Atualmente, modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 estão a levar a análise do desempenho do basquetebol um passo à frente, permitindo a deteção e o seguimento de objectos em tempo real. A IA de visão facilita a análise do jogo em tempo real e permite uma melhor compreensão do que se está a passar.

Neste artigo, analisamos mais de perto a forma como a IA e a visão por computador estão a remodelar o basquetebol. Discutiremos a forma como estas tecnologias ajudam as equipas a track os jogadores em tempo real, a analisar os dados de desempenho com maior precisão, a tomar decisões de treino mais inteligentes e a criar uma melhor experiência para os adeptos.

A ascensão da IA na análise de esportes

Antes de nos aprofundarmos em como a IA está sendo usada para melhorar os jogos de basquete, vamos dar uma olhada em como a IA nos esportes evoluiu ao longo dos anos. 

No início, a análise esportiva dependia principalmente de estatísticas básicas e manutenção manual de registros. Isso começou a mudar em 1997, quando sistemas de rastreamento de jogadores baseados em IA, como o Prozone, começaram a capturar dados de movimento dos jogadores. 

Em 2009, a NBA deu um grande passo à frente com o rastreamento de bola e jogador alimentado por IA do SportVU. Isso marcou um novo marco que desbloqueou análises detalhadas e ricas em dados que mudaram a forma como as equipes viam o desempenho dos jogadores e a estratégia de jogo.

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Nos últimos anos, temos visto uma grande variedade de técnicas de IA sendo usadas no esporte - desde aprendizado de máquina para análise preditiva até visão computacional para análise em tempo real e robótica que auxilia no treinamento.

À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, a análise orientada por IA está se tornando comum tanto em eventos esportivos quanto em treinos, ajudando as equipes a obter uma vantagem competitiva e dando aos fãs insights mais profundos sobre os jogos que amam.

Formas inovadoras como a NBA está a usar a IA 

Uma das maneiras mais interessantes pelas quais a IA foi trazida para a NBA nesta temporada é através de robôs. O Golden State Warriors está liderando o caminho com sua iniciativa de IA Física, um sistema de ponta de robôs alimentados por IA que auxiliam durante as sessões de prática. 

Esses robôs ajudam em tudo, desde exercícios de recuperação e passe até a simulação de jogadas defensivas, permitindo que os jogadores recebam feedback instantâneo sobre seu desempenho. 

Em um clipe divulgado pela equipe, o armador do Golden State Warriors, Steph Curry, comentou que, embora tenha parecido estranho no início, os robôs rapidamente se tornaram parte integrante de sua rotina de treinamento.

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Aqui estão algumas outras maneiras fascinantes pelas quais a NBA está usando IA:

• Seguimento dos jogadores em tempo real: A liga utiliza a visão por computador para track movimentos e as posições dos jogadores em tempo real. Isto dá aos treinadores uma visão instantânea e ajuda a ajustar as estratégias em tempo real.
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• Agendamento de jogos otimizado: A NBA usa ferramentas de IA para analisar dados históricos, desempenho de jogadores e logística para criar horários de jogos que aumentem o envolvimento do espectador e agilizem a temporada.
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• Engajamento aprimorado nas redes sociais: A IA é usada para gerar automaticamente vídeos de melhores momentos e clipes personalizados, dividindo as filmagens dos jogos, facilitando a conexão da NBA com os fãs em todo o mundo.

Previsão de resultados de jogos: modelos de IA para análise avançada da NBA

A Cúpula de Tecnologia All-Star da NBA de 2025 foi predominantemente sobre inovações em IA. De fato, em um podcast recente, o presidente de operações de basquete do Philadelphia 76ers, Daryl Morey, explicou como a IA, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), se tornou parte integrante do processo de tomada de decisão.

Morey observou: "Nós absolutamente usamos modelos como um voto em qualquer decisão", enfatizando que a IA agora desempenha um papel na avaliação de tudo, desde escolhas de draft até estratégias de jogo. Esses modelos combinam dados em tempo real, desempenho histórico e outros insights para prever tendências e resultados, adicionando uma nova camada de precisão à forma como as equipes planejam o futuro.

Morey continuou explicando o papel dos LLMs neste processo: "Acontece que os LLMs se saem muito bem na previsão. Eles ainda não estão vencendo humanos, como superprevisores... Eles adicionam sinal sobre apenas olheiros e coisas assim. Então, vamos tratá-los quase como um olheiro." 

Com o tempo, à medida que esses modelos melhoram, eles podem desempenhar um papel ainda maior na definição do futuro da NBA.

Como YOLO11 pode track os jogadores e o movimento da bola no basquetebol

Então, como é que aplicações de Visão de IA como o rastreamento de jogadores em tempo real no basquetebol funcionam? Vamos dar um passo atrás e percorrer os detalhes técnicos. 

Modelos como o YOLO11 suportam uma série de tarefas de visão computacional, como a deteção de objectos, a segmentação de instâncias e o seguimento de objectos. Com estas capacidades, YOLO11 pode processar cada fotograma de vídeo de um jogo de basquetebol em tempo real. 

Por exemplo, se quisermos track quando a bola passa pelo cesto ou quando ocorre um afundanço, um sistema de visão por computador integrado no YOLO11 pode detect e track a bola quando esta sai da mão do jogador, viaja pelo ar e entra em contacto com o cesto para marcar.

Outro bom exemplo é a utilização das capacidades de estimativa de pose do YOLO11. A estimativa de pose envolve a identificação e o seguimento de pontos-chave no corpo de um jogador, como os cotovelos, joelhos e ancas, em cada fotograma do vídeo. Isto pode ser utilizado para criar um mapa detalhado do movimento de um jogador, mostrando não só onde se encontra no campo, mas também como se move durante os momentos importantes. As informações recolhidas podem depois ser utilizadas para analisar o desempenho, afinar as técnicas de treino e até ajudar a reduzir o risco de lesões.

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Utilizar YOLO11 para assistência aos árbitros com recurso a IA

Para além do acompanhamento dos jogadores e da análise do movimento da bola, YOLO11 pode ser utilizado para assistência ao árbitro com recurso a IA, ajudando a detect faltas, jogadas fora dos limites e outras violações em tempo real. 

Ao analisar filmagens de vídeo quadro a quadro, a Vision AI pode fornecer aos árbitros insights adicionais para reduzir o erro humano. Ele também pode ser integrado a sistemas de replay instantâneo para sinalizar automaticamente os momentos que precisam de revisão, tornando o processo mais rápido e confiável.

Por exemplo, se um jogador sair dos limites, YOLO11 pode detect a posição dos seus pés em relação às linhas do campo e alertar instantaneamente os árbitros. Além disso, o modelo pode track contacto físico excessivo entre jogadores para ajudar a identificar faltas. 

Do mesmo modo, em situações em que a bola está em movimento, YOLO11 pode analisar a sua trajetória para determinar se atravessou totalmente a linha dos três pontos antes de um remate ou se ocorreu uma violação do guarda-redes. Ao automatizar estas detecções, a assistência aos árbitros baseada em IA pode melhorar a precisão da arbitragem, reduzir as decisões controversas e tornar o jogo mais justo para os jogadores e as equipas.

Os prós e contras da IA no treinamento e estratégia de basquete

O uso de IA no basquete está transformando tudo, desde o desempenho dos jogadores até o envolvimento dos fãs, abrindo novas maneiras de analisar o jogo e tomar decisões mais inteligentes. Aqui está uma visão rápida de algumas das vantagens que a IA oferece a equipes e organizações de basquete:

• Melhor tomada de decisão: Ao considerar múltiplas fontes de dados, os modelos de IA podem apoiar decisões objetivas em áreas como gestão de escalações e táticas de jogo.
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• Treinamento personalizado: Ao analisar os dados do jogador, a IA pode ajudar a criar programas de treinamento personalizados que aprimoram as habilidades e minimizam os riscos de lesões.
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• Observação aprimorada: Os sistemas de IA podem analisar grandes quantidades de dados em várias temporadas e ligas, ajudando as equipes a identificar talentos promissores e descobrir joias escondidas.

Embora existam benefícios claros, a implementação de soluções de IA pode trazer seu próprio conjunto de desafios. Aqui estão algumas das limitações e considerações importantes a serem lembradas:

• Problemas de privacidade de dados: A coleta e análise de extensos dados de jogadores levantam preocupações com a segurança dos dados e a privacidade individual.
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• Lidando com a incerteza: Os modelos de IA podem ter dificuldades em levar em conta os fatores espontâneos e emocionais que muitas vezes definem os esportes ao vivo.
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• Superdependência de dados: Confiar demais na IA pode minimizar a importância da intuição de um treinador e a natureza imprevisível do jogo.

A IA no basquete é uma enterrada

A IA está a redefinir o basquetebol de formas empolgantes. Desde o acompanhamento de jogadores em tempo real com o YOLO11 a modelos preditivos que ajudam os treinadores a tomar decisões mais inteligentes, estas tecnologias estão a dar às equipas novas ferramentas para analisar o jogo e melhorar o desempenho. 

A NBA já está usando IA para tudo, desde a otimização de horários de jogos e a criação de vídeos de melhores momentos automatizados até o refinamento de estratégias de treinamento e o aprimoramento do envolvimento dos fãs. À medida que a IA continua a evoluir, podemos esperar análises ainda mais precisas, melhor prevenção de lesões e insights mais profundos sobre o desempenho dos jogadores.

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