Marcar golos de forma mais inteligente com a ajuda da IA no futebol

Os fãs de futebol em todo o mundo concordam que este é um desporto bonito. E, graças aos avanços recentes da tecnologia, especialmente da inteligência artificial (AI), o futebol está a tornar-se mais envolvente e emocionante do que nunca. Um ótimo exemplo é um recente torneio de futebol robótico na China, onde robôs equipados com IA reconheceram movimentos, reagiram às jogadas e tomaram decisões em campo totalmente por conta própria.

Na verdade, a IA está a desempenhar um papel cada vez mais importante no desporto. Nas principais ligas de futebol, está a redefinir a forma como as equipas treinam, competem e planeiam a estratégia.

Os treinadores e analistas podem agora estudar facilmente milhares de ações durante os jogos, desde a precisão dos passes e a intensidade da pressão até ao posicionamento dos jogadores e à organização geral da equipa. Este é um enorme avanço em relação à análise manual de vídeo, que costumava ser lenta e demorada. Com a IA, as equipas obtêm rapidamente informações baseadas em dados que as ajudam a detetar padrões, ajustar táticas e melhorar o desempenho de forma muito mais eficiente.

Um dos principais motores deste progresso é a visão computacional, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar informação visual. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 e o futuro Ultralytics YOLO26 podem ser utilizados para analisar imagens dos jogos, acompanhar todos os jogadores, seguir a bola e detetar eventos importantes em tempo real.

Fig. 1. Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLO11 para detetar jogadores de futebol e a bola. (Fonte)

Competições de futebol populares, como a Premier League, a MLS e o Campeonato do Mundo da FIFA, já utilizam tecnologias como a IA de visão para acompanhar o desempenho e analisar táticas. Neste artigo, vamos explorar a IA no futebol e a diferença que está a fazer. Vamos começar!

Compreender o impacto da IA no futebol#

A tecnologia de IA e a análise de dados estão agora a ser integradas em muitas partes dos jogos e das sessões de treino de futebol. Por exemplo, muitos clubes de futebol utilizam a IA para estudar táticas, planear sessões de treino e realizar análises de desempenho durante um jogo.

Cada jogo é uma oportunidade para recolher grandes quantidades de dados dos jogadores através de câmaras, sensores e localizadores GPS. Estes dados podem ser processados para encontrar padrões que ajudem os treinadores a tomar melhores decisões durante o treino e a competição.

Então, como funciona realmente tudo isto? No centro da IA no futebol estão a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda, que permitem aos computadores aprender padrões a partir de grandes quantidades de dados. Os modelos de IA são treinados com conjuntos de dados extensos que incluem imagens de jogos, movimentos dos jogadores, estatísticas de desempenho e muitos exemplos reais de jogos anteriores.

À medida que o modelo é treinado, aprende a reconhecer diferentes ações e a compreender como influenciam o que acontece em campo. Quando o treino termina, os modelos de IA podem analisar rapidamente novos excertos de jogos ou dados de jogadores e fornecer informações que normalmente demorariam horas ou dias a obter.

Eis algumas outras aplicações importantes da IA no futebol:

• Previsão de lesões e gestão da carga: Ao acompanhar a forma como os jogadores se movem e o nível de esforço físico a que estão sujeitos, as equipas podem detetar sinais precoces de fadiga ou de possíveis lesões muito antes de estas se tornarem graves.
• Destaques automatizados e envolvimento dos fãs: A IA pode ser utilizada para gerar automaticamente os melhores momentos dos jogos e personalizar atualizações, melhorando a experiência geral dos fãs e tornando-a mais envolvente.
• Observação e recrutamento: Milhares de excertos e métricas de desempenho podem ser analisados em segundos, ajudando os clubes a descobrir talentos ocultos que poderiam passar despercebidos através da observação tradicional.

Uma análise mais detalhada da IA de visão no futebol#

A IA no futebol abrange uma vasta gama de aplicações, uma vez que funciona como um termo abrangente para muitas tecnologias diferentes. Para compreender melhor como é utilizada no desporto, vamos concentrar-nos numa área fundamental: a visão computacional.

A IA de visão permite analisar imagens de jogos em tempo real, detetando jogadores, acompanhando a bola e identificando momentos importantes à medida que acontecem. Podes pensar na visão computacional como uma tentativa de imitar a forma como os seres humanos veem e compreendem o mundo, mas sem nunca se cansar ou distrair.

Considera um jogo de futebol profissional típico. Normalmente, é gravado a partir de vários ângulos, utilizando câmaras de alta qualidade posicionadas em redor do estádio, que captam todos os passes, sprints e alterações táticas.

Estas imagens brutas contêm uma enorme quantidade de informação, mas analisá-las manualmente é lento e quase impossível durante um jogo em direto. A visão computacional intervém processando cada fotograma e transformando as imagens em informações claras e acionáveis que as equipas podem utilizar imediatamente.

Nos bastidores: como funciona a IA de visão no futebol#

Agora, vamos analisar mais de perto como funcionam realmente as soluções baseadas em IA de visão no futebol.

Modelos de visão computacional como o YOLO11 suportam várias tarefas de visão, como deteção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens. Cada uma destas tarefas pode desempenhar um papel específico na compreensão do que está a acontecer em campo.

Por exemplo, a deteção de objetos pode identificar onde estão localizados os jogadores, os árbitros e a bola em cada fotograma do vídeo. Isto permite detetar as posições dos jogadores, medir o espaço entre linhas ou acompanhar o movimento da bola.

Fig. 2. Deteção de jogadores num campo de futebol utilizando YOLO. (Fonte)

A segmentação de instâncias vai um passo mais além, delineando a forma exata de cada jogador ou objeto, em vez de simplesmente os marcar com uma caixa delimitadora. Este nível de detalhe permite às soluções de IA de visão distinguir jogadores em áreas congestionadas, compreender a orientação corporal e separar movimentos sobrepostos durante momentos rápidos, como desarmes ou confusões junto à baliza.

De forma semelhante, a classificação de imagens concentra-se em identificar o que aparece num único fotograma, atribuindo-o a uma categoria predefinida. No futebol, isto pode ser utilizado para classificar elementos visuais, como a presença da bola, se um árbitro está a mostrar um cartão ou se um jogador está a realizar uma ação específica e facilmente reconhecível.

Quando estas tarefas de visão computacional são combinadas, a IA de visão pode analisar imagens de jogos em tempo real e convertê-las em informações relevantes. Pode detetar jogadores, acompanhar os seus movimentos, compreender as suas ações e assinalar eventos importantes à medida que acontecem.

Exemplos de vanguarda da utilização da IA no futebol#

Agora que explorámos o funcionamento da IA e da visão computacional, vamos conhecer casos de utilização reais em que a tecnologia baseada em IA está a otimizar o jogo e a proporcionar às equipas uma clara vantagem competitiva.

Aplicar as regras de um jogo de futebol utilizando IA#

O futebol tem muitas regras que os jogadores e os árbitros devem ter em mente, incluindo faltas, mãos na bola, pontapés livres e penáltis. Uma das mais importantes, e frequentemente mais debatidas, é a regra do fora de jogo.

Um jogador está em posição de fora de jogo se qualquer parte da cabeça, do corpo ou dos pés estiver mais próxima da linha de baliza adversária do que a bola e o penúltimo adversário no momento em que a bola é jogada por um colega de equipa. Como os jogadores se movem rapidamente e as linhas defensivas mudam constantemente, é difícil para os treinadores principais e os árbitros acertarem em todas as decisões de fora de jogo.

É aqui que os sistemas de IA e de visão computacional podem ajudar. Estas tecnologias podem apoiar os árbitros, tornando as decisões de fora de jogo mais precisas e consistentes.

Investigação recente dá uma ideia de como isto funciona no mundo real. Em vez de depender de dezenas de câmaras especializadas, um estudo utilizou uma única câmara de transmissão para a deteção de fora de jogo.

O sistema mapeia o campo detetando as linhas e calculando o ponto de fuga, que é o ponto onde as linhas do campo parecem encontrar-se. Em seguida, utiliza a estimativa de pose, uma tarefa de visão computacional, para localizar com precisão partes individuais do corpo dos jogadores que determinam a posição de fora de jogo, como ombros, joelhos e pés.

A estimativa de pose funciona identificando as articulações principais de cada jogador e assinalando a sua localização exata no fotograma. Com esta informação, o modelo pode traçar uma linha virtual de fora de jogo em tempo real.

Fig. 3. Análise de jogos baseada em IA e visão computacional. (Fonte)

IA para prevenção de lesões e gestão da carga#

Evitar riscos de lesão e manter a boa forma ao longo da época é um dos maiores desafios que os jogadores de futebol enfrentam. A fadiga, a sobrecarga e o esforço repetido podem causar lesões graves se os problemas não forem identificados atempadamente.

Atualmente, os sistemas de IA de visão estão a começar a ajudar treinadores e equipas médicas, transformando imagens de jogos e treinos em dados relevantes sobre saúde e desempenho. Por exemplo, investigadores desenvolveram um sistema chamado DeepImpact que utiliza vídeo de transmissões e aprendizagem profunda para detetar quando os jogadores cabeceiam a bola.

Por outras palavras, o sistema pode analisar imagens de vídeo e localizar cada cabeceamento num jogo, identificando o movimento da cabeça do jogador e o momento em que esta entra em contacto com a bola. Isto é importante porque analisar manualmente imagens de um jogo completo à procura de cabeceamentos pode levar horas, e os sensores de impacto vestíveis são dispendiosos e frequentemente imprecisos.

O DeepImpact ajuda a automatizar este processo, identificando a maioria dos eventos de cabeceamento com elevada sensibilidade. Isto permite aos investigadores medir a frequência com que os jogadores cabeceiam a bola e criar grandes conjuntos de dados sobre a exposição a impactos na cabeça. Estes conjuntos de dados são cruciais para estudar os possíveis efeitos a longo prazo de cabeceamentos repetidos na saúde cerebral.

Fig. 4. Deteção de eventos de cabeceamento utilizando visão computacional. (Fonte)

Transformar imagens em dados acionáveis utilizando visão computacional#

Para o conseguir, o DeepImpact combina várias etapas de visão computacional que funcionam em conjunto nos bastidores:

• Deteção da bola: O sistema utiliza o Ultralytics YOLOv5 para detetar a bola em cada fotograma do vídeo.
• Acompanhar o seu movimento: Um filtro de Kalman acompanha a bola de fotograma em fotograma, mesmo quando está parcialmente oculta ou temporariamente fora do campo de visão.
• Concentrar-se na área certa: Cada fotograma é recortado em torno da posição estimada da bola, para que o modelo se possa concentrar na ação relevante em vez de no fundo.
• Compreender o movimento: Uma rede de aprendizagem profunda analisa tanto os detalhes visuais como o movimento ao longo do tempo para compreender o que está a acontecer na jogada.
• Identificar um cabeceamento: Por fim, o sistema assinala os momentos em que a cabeça de um jogador entra em contacto com a bola e classifica-os como eventos de cabeceamento.

Vantagens e desvantagens da IA na análise de futebol#

Eis alguns benefícios da utilização de algoritmos de IA de visão na análise de futebol:

• Informações em tempo real: Os treinadores podem aceder aos dados durante os jogos, em vez de aguardarem relatórios de análise pós-jogo. Isto permite tomar decisões táticas mais rapidamente e melhorar a comunicação com os jogadores.
• Análise objetiva: Os modelos de IA avaliam os eventos com base em dados, e não em juízos pessoais, ajudando as equipas a basear as decisões em informações consistentes e mensuráveis.
• Consistência e escalabilidade: Depois de treinados, os sistemas de IA analisam jogos e sessões de treino sempre da mesma forma, algo que pode ser difícil de replicar para analistas humanos em grandes volumes de imagens.

Embora a IA de visão ofereça muitas vantagens, também apresenta alguns desafios. Eis algumas limitações da utilização da visão computacional e da IA no futebol:

• Enviesamento dos dados: Como os modelos de IA aprendem a partir de imagens históricas, qualquer enviesamento ou desequilíbrio nos dados de treino pode influenciar as suas previsões e classificações. As considerações éticas são fundamentais.
• Interpretabilidade limitada: Alguns modelos de aprendizagem profunda funcionam como “caixas negras”, dificultando a compreensão, por parte dos treinadores, do motivo pelo qual um modelo chegou a uma determinada conclusão.
• Dependência da qualidade dos dados: Ângulos de câmara desfavoráveis, baixa resolução ou vistas obstruídas podem reduzir a precisão dos modelos de visão computacional e limitar a fiabilidade das informações que produzem.

Principais conclusões#

A IA de visão está a transformar a forma como as equipas de futebol analisam, treinam e competem. Dá aos treinadores e analistas uma visão clara do desempenho da equipa, da estrutura tática e da dinâmica dos jogos em tempo real. Ao transformar dados visuais em informações mensuráveis, a IA de visão ajuda os clubes de futebol a tomar decisões dentro e fora do campo.

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