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

Graças aos avanços tecnológicos, o envolvimento dos fãs e a análise dos jogadores tornaram-se uma parte importante da indústria do desporto. Os eventos desportivos são cada vez mais orientados por dados, e a IA está a desempenhar um papel enorme nesta mudança.

Anteriormente, vimos como tecnologias como a visão computacional, que ajuda os computadores a ver e compreender o que está a acontecer no campo, tiveram um grande impacto em áreas como a Fórmula 1 e os Jogos Olímpicos. Do mesmo modo, a Associação Nacional de Basquetebol (NBA) tem sido recentemente notícia por utilizar a IA de formas novas e inovadoras.

No entanto, a NBA entrou na conversa sobre IA há algum tempo. Desde que a liga começou, em 1949, tem adotado rapidamente novas tecnologias para se ligar aos fãs e melhorar o jogo.

Atualmente, modelos de visão como o Ultralytics YOLO11 estão a levar a análise do desempenho no basquetebol mais longe, permitindo a deteção e o rastreamento de objetos em tempo real. A IA de visão facilita a análise do jogo em tempo real e uma melhor compreensão do que está a acontecer.

Neste artigo, analisamos mais detalhadamente como a IA e a visão computacional estão a transformar o basquetebol. Abordaremos como estas tecnologias ajudam as equipas a rastrear jogadores em tempo real, analisar dados de desempenho com maior precisão, tomar decisões de treino mais inteligentes e criar uma melhor experiência para os fãs.

A ascensão da IA na análise desportiva#

Antes de analisarmos como a IA está a ser utilizada para melhorar os jogos de basquetebol, vejamos como a IA no desporto evoluiu ao longo dos anos.

Nos primeiros tempos, a análise desportiva baseava-se sobretudo em estatísticas básicas e no registo manual de dados. Isso começou a mudar em 1997, quando sistemas de rastreamento de jogadores baseados em IA, como o Prozone, começaram a recolher dados sobre os movimentos dos jogadores.

Em 2009, a NBA deu um grande passo em frente com o rastreamento da bola e dos jogadores baseado em IA do SportVU. Isso marcou um novo marco, permitindo uma análise detalhada e rica em dados que mudou a forma como as equipas analisavam o desempenho dos jogadores e a estratégia de jogo.

Fig. 1. A evolução da IA no desporto.

Nos últimos anos, vimos uma grande variedade de técnicas de IA a serem utilizadas no desporto — desde a aprendizagem automática para análise preditiva até à visão computacional para análise em tempo real e à robótica para apoiar o treino.

À medida que estas tecnologias continuam a evoluir, a análise orientada por IA está a tornar-se comum tanto nos eventos desportivos como nos treinos, ajudando as equipas a obter uma vantagem competitiva e dando aos fãs conhecimentos mais profundos sobre os jogos de que gostam.

Formas inovadoras como a NBA está a utilizar a IA#

Uma das formas mais entusiasmantes como a IA chegou à NBA nesta temporada foi através de robôs. Os Golden State Warriors estão na vanguarda com a sua iniciativa Physical AI, um sistema de ponta composto por robôs alimentados por IA que prestam assistência durante as sessões de treino.

Estes robôs ajudam em tudo, desde exercícios de ressaltos e passes até à simulação de jogadas defensivas, permitindo aos jogadores obter feedback instantâneo sobre o seu desempenho.

Num vídeo divulgado pela equipa, o base dos Golden State Warriors, Steph Curry, comentou que, embora no início parecesse estranho, os robôs rapidamente se tornaram parte integrante da sua rotina de treino.

Fig. 2. Robôs utilizados por equipas de basquetebol para se prepararem para os jogos.

Eis outras formas fascinantes como a NBA está a utilizar a IA:

• Rastreamento de jogadores em tempo real: A liga utiliza a visão computacional para rastrear os movimentos dos jogadores e as suas posições em tempo real. Isto fornece aos treinadores conhecimentos instantâneos e ajuda a ajustar as estratégias no momento.
• Programação de jogos otimizada: A NBA utiliza ferramentas de IA para analisar dados históricos, o desempenho dos jogadores e a logística, criando calendários de jogos que aumentam o envolvimento dos espectadores e tornam a temporada mais eficiente.
• Maior envolvimento nas redes sociais: A IA é utilizada para gerar automaticamente vídeos de melhores momentos e clips personalizados através da análise das imagens dos jogos, facilitando a ligação da NBA com fãs de todo o mundo.

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

A Cimeira de Tecnologia do NBA All-Star de 2025 foi predominantemente dedicada às inovações em IA. De facto, num podcast recente, Daryl Morey, Presidente de Operações de Basquetebol dos Philadelphia 76ers, explicou como a IA, especialmente os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), se tornou parte integrante do processo de tomada de decisões.

Morey observou: "Utilizamos absolutamente os modelos como um voto em qualquer decisão", salientando que a IA desempenha agora um papel na avaliação de tudo, desde escolhas do draft até estratégias de jogo. Estes modelos combinam dados em tempo real, desempenho histórico e outros conhecimentos para prever tendências e resultados, acrescentando uma nova camada de precisão à forma como as equipas planeiam o futuro.

Morey explicou ainda o papel dos LLMs neste processo: "Acontece que os LLMs são bastante bons a fazer previsões. Ainda não superam os humanos, como, por exemplo, os superprevisores... Acrescentam informação para além do que se obtém apenas com observadores e ferramentas semelhantes. Por isso, iremos tratá-los quase como um observador."

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

Como o Ultralytics YOLO11 pode rastrear jogadores e o movimento da bola no basquetebol#

Então, como funcionam as aplicações de IA de visão, como o rastreamento de jogadores em tempo real no basquetebol? Vamos recuar um pouco e percorrer os detalhes técnicos.

Modelos como o Ultralytics YOLO11 suportam uma variedade de tarefas de visão computacional, como deteção de objetos, segmentação de instâncias e rastreamento de objetos. Com estas capacidades, o YOLO11 pode processar cada fotograma de vídeo de um jogo de basquetebol em tempo real.

Por exemplo, se quisermos rastrear quando a bola passa pelo cesto ou quando ocorre um afundanço, um sistema de visão computacional integrado com o Ultralytics YOLO11 pode detetar e rastrear a bola desde o momento em que sai da mão de um jogador, percorre o ar e entra em contacto com a tabela e o cesto para marcar pontos.

Outro bom exemplo é a utilização das capacidades de estimativa de pose do Ultralytics YOLO11. A estimativa de pose envolve identificar e rastrear 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 está no campo, mas também como se move durante momentos importantes. Os conhecimentos recolhidos podem então ser utilizados para analisar o desempenho, aperfeiçoar as técnicas de treino e até ajudar a reduzir o risco de lesões.

Fig. 3. Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLO11 para detetar a pose de um jogador.

Utilizar o Ultralytics YOLO11 para assistência à arbitragem baseada em IA#

Para além do rastreamento de jogadores e da análise do movimento da bola, o YOLO11 pode ser utilizado para assistência à arbitragem baseada em IA, ajudando a detetar faltas, jogadas fora de campo e outras infrações em tempo real.

Ao analisar as imagens de vídeo fotograma a fotograma, a IA de visão pode fornecer aos árbitros conhecimentos adicionais para reduzir o erro humano. Também pode ser integrada em sistemas de repetição instantânea para assinalar automaticamente os momentos que precisam de ser revistos, tornando o processo mais rápido e fiável.

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

Do mesmo modo, quando a bola está em movimento, o Ultralytics YOLO11 pode analisar a sua trajetória para determinar se atravessou completamente a linha de três pontos antes de um lançamento ou se ocorreu uma violação de interferência no cesto. Ao automatizar estas deteções, a assistência à arbitragem orientada por IA pode melhorar a precisão da arbitragem, reduzir decisões controversas e tornar o jogo mais justo para jogadores e equipas.

As vantagens e desvantagens da IA no treino e na estratégia de basquetebol#

A utilização da IA no basquetebol está a transformar tudo, desde o desempenho dos jogadores até ao envolvimento dos fãs, abrindo novas formas de analisar o jogo e tomar decisões mais inteligentes. Eis uma breve visão geral de algumas das vantagens que a IA oferece às equipas e organizações de basquetebol:

• Melhor tomada de decisões: Ao considerar várias fontes de dados, os modelos de IA podem apoiar decisões objetivas em áreas como a gestão do plantel e as táticas durante o jogo.
• Treino personalizado: Ao analisar os dados dos jogadores, a IA pode ajudar a criar programas de treino personalizados que melhoram as competências e minimizam os riscos de lesão.
• Observação melhorada: Os sistemas de IA podem analisar grandes quantidades de dados de várias temporadas e ligas, ajudando as equipas a identificar talentos promissores e a descobrir jogadores de grande potencial.

Embora existam benefícios claros, a implementação de soluções de IA pode trazer o seu próprio conjunto de desafios. Eis algumas das limitações e considerações importantes a ter em conta:

• Problemas de privacidade dos dados: A recolha e análise de grandes quantidades de dados dos jogadores suscitam preocupações relacionadas com a segurança dos dados e a privacidade individual.
• Lidar com a incerteza: Os modelos de IA podem ter dificuldade em considerar os fatores espontâneos e emocionais que frequentemente definem o desporto ao vivo.
• Dependência excessiva dos dados: Confiar demasiado na IA pode desvalorizar a importância da intuição do treinador e da natureza imprevisível do jogo.

A IA no basquetebol é uma jogada certeira#

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

A NBA já utiliza a IA para tudo, desde otimizar os calendários dos jogos e criar vídeos de melhores momentos automaticamente até aperfeiçoar as estratégias de treino e aumentar o envolvimento dos fãs. À medida que a IA continua a evoluir, podemos esperar análises ainda mais precisas, uma melhor prevenção de lesões e conhecimentos mais profundos sobre o desempenho dos jogadores.

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