24 de novembro de 2025
Veja como a IA no futebol está a transformar as informações em tempo real e a análise orientada por dados para melhorar o desempenho dos jogadores e a estratégia da equipa.
Os adeptos do futebol, ou soccer, de todo o mundo concordam que é um jogo bonito. E graças aos recentes avanços da tecnologia, especialmente da inteligência artificial (IA), está a tornar-se mais envolvente e emocionante do que nunca. Um grande exemplo é um recente torneio de futebol de robôs na China, onde robôs com IA reconheceram movimentos, reagiram a jogadas e tomaram decisões em campo inteiramente sozinhos.
De facto, 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 acções durante o jogo, desde a precisão dos passes e a intensidade da pressão até ao posicionamento dos jogadores e à forma geral da equipa. Trata-se de 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 detect padrões, ajustar tácticas e melhorar o desempenho de forma muito mais eficiente.
Um dos principais motores deste progresso é a visão por computador, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar informações visuais. Modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 e o futuro Ultralytics YOLO26 podem ser utilizados para analisar imagens de jogos, track cada jogador, seguir a bola e detect eventos importantes em tempo real.
As competições de futebol mais populares, como a Premier League, a MLS e o Campeonato do Mundo de Futebol da FIFA, já estão a utilizar tecnologias como a Vision AI para o acompanhamento do desempenho e a análise tática. Neste artigo, vamos explorar a IA no futebol e a diferença que está a fazer. Vamos começar!
A tecnologia de IA e a análise de dados estão agora a ser integradas em muitas partes dos jogos de futebol e das sessões de treino. Por exemplo, muitos clubes de futebol utilizam a IA para estudar tácticas, planear sessões de treino e efetuar análises de desempenho durante um jogo.
Cada jogo é uma oportunidade para recolher grandes quantidades de dados dos jogadores a partir 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 é que tudo isto funciona realmente? 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 utilizando extensos conjuntos de dados que incluem imagens de jogos, movimentos de jogadores, estatísticas de desempenho e muitos exemplos reais de jogos anteriores.
À medida que o modelo treina, aprende a reconhecer diferentes acções e a compreender como estas influenciam o que acontece no campo. Uma vez concluída a formação, os modelos de IA podem analisar rapidamente novos clipes 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:
A IA no futebol abrange uma vasta gama de aplicações, uma vez que é um guarda-chuva para muitas tecnologias diferentes. Para compreender melhor como está a ser utilizada no desporto, vamos concentrar-nos numa área-chave: a visão por computador.
A IA de visão permite analisar filmagens de jogos em tempo real, detectando jogadores, seguindo a bola e identificando momentos importantes à medida que vão acontecendo. Pode pensar-se na visão por computador como uma tentativa de imitar a forma como os humanos vêem e compreendem o mundo, mas sem nunca se cansarem ou distraírem.
Considere um típico jogo de futebol profissional. Normalmente, é gravado de vários ângulos utilizando câmaras de alta qualidade posicionadas à volta do estádio, captando todos os passes, corridas e mudanças tácticas.
Estas filmagens em bruto contêm uma enorme quantidade de informação, mas a sua revisão manual é lenta e quase impossível durante um jogo em direto. A visão por computador entra em ação, processando cada fotograma e transformando as filmagens em informações claras e acionáveis que as equipas podem utilizar imediatamente.
Agora, vamos analisar mais detalhadamente a forma como as soluções baseadas em IA da Vision funcionam efetivamente no futebol.
Os modelos de visão por computador, como o YOLO11 , suportam uma série de tarefas de visão, como a deteção de objectos, a segmentação de instâncias e a classificação de imagens. Cada uma destas tarefas pode desempenhar um papel específico na compreensão do que está a acontecer no terreno.
Por exemplo, a deteção de objetos pode identificar onde os jogadores, árbitros e a bola estão localizados em cada quadro do vídeo. Isto permite detect as posições dos jogadores, medir o espaçamento entre linhas ou seguir o movimento da bola.
A segmentação de instâncias leva isto mais longe, delineando a forma exacta de cada jogador ou objeto, em vez de os marcar apenas com uma caixa delimitadora. Este nível de detalhe permite que as soluções de IA de visão distingam os jogadores em áreas com muita gente, compreendam a orientação do corpo e separem os movimentos sobrepostos durante momentos de ritmo acelerado, como desarmes ou disputas na boca da baliza.
Do mesmo modo, a classificação de imagens centra-se na identificação do que aparece num único fotograma, atribuindo-o a uma categoria predefinida. No que diz respeito ao futebol, isto pode ser utilizado para rotular elementos visuais como, por exemplo, se a bola está presente, se um árbitro está a mostrar um cartão ou se um jogador está a executar 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 traduzi-las em informações significativas. Pode detect jogadores, seguir os seus movimentos, compreender as suas acções e assinalar eventos importantes à medida que vão acontecendo.
Agora que explorámos a forma como a IA e a visão por computador funcionam, vamos analisar casos de utilização reais em que a tecnologia baseada em IA está a otimizar o jogo e a dar às equipas uma clara vantagem competitiva.
O futebol tem muitas regras que os jogadores e os árbitros têm de ter em conta, incluindo faltas, bolas na mão, pontapés livres e penaltis. Uma das mais importantes, e frequentemente a mais debatida, é a regra do fora de jogo.
Um jogador está em posição de fora de jogo se qualquer parte da sua cabeça, corpo ou pés estiver mais próxima da linha de golo do adversário do que a bola e o penúltimo adversário no momento em que a bola é jogada por um colega de equipa. Uma vez que os jogadores se movem rapidamente e as linhas defensivas mudam constantemente, é um desafio para os treinadores e árbitros acertarem em todas as chamadas de fora de jogo.
É aqui que a IA e os sistemas de visão por computador podem dar uma ajuda. Estas tecnologias podem ajudar os árbitros a tomar decisões de fora de jogo de forma mais exacta e consistente.
Uma investigação recente dá-nos uma ideia do que isto parece ser no mundo real. Em vez de depender de dezenas de câmaras especializadas, um estudo utilizou uma única câmara de transmissão para a deteção de foras-de-jogo.
O sistema mapeia o campo detectando as linhas do campo 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 por computador, para identificar partes individuais do corpo do jogador que determinam o posicionamento fora de jogo, como os ombros, joelhos e pés.
A estimativa da pose funciona através da identificação das articulações principais de cada jogador e da marcação da sua localização exacta no fotograma. Com esta informação, o modelo pode desenhar uma linha de fora de jogo virtual em tempo real.
Evitar os riscos de lesões e manter a forma durante toda a época é um dos maiores desafios que os jogadores de futebol enfrentam. A fadiga, a sobrecarga e o esforço repetido podem conduzir a lesões graves se os problemas não forem identificados atempadamente.
Atualmente, os sistemas de IA da visão estão a começar a ajudar os treinadores e as equipas médicas, transformando as imagens dos jogos e dos treinos em dados significativos sobre a saúde e o desempenho. Por exemplo, os investigadores desenvolveram um sistema chamado DeepImpact que utiliza vídeo de transmissão e aprendizagem profunda para detect quando os jogadores cabeceiam a bola.
Por outras palavras, o sistema pode analisar as imagens de vídeo e identificar todas as cabeçadas num jogo, identificando o movimento da cabeça do jogador e o momento em que se liga à bola. Isto é importante porque a análise manual de imagens de jogos completos para detetar cabeceamentos pode demorar horas e os sensores de impacto portáteis são dispendiosos e frequentemente imprecisos.
O DeepImpact ajuda a automatizar este processo, identificando a maioria dos eventos de cabeceamento com elevada sensibilidade, o que significa que os investigadores podem medir a frequência com que os jogadores cabeceiam a bola e criar grandes conjuntos de dados sobre a exposição ao impacto na cabeça. Estes conjuntos de dados são cruciais para estudar os potenciais efeitos a longo prazo de cabeceamentos repetidos na saúde do cérebro.
Para o conseguir, o DeepImpact reúne algumas etapas de visão computacional que funcionam em conjunto nos bastidores:
Eis algumas vantagens da utilização de algoritmos de IA de visão na análise do futebol:
Embora a IA de visão ofereça muitas vantagens, também apresenta alguns desafios. Eis algumas das limitações da utilização da visão por computador e da IA no futebol:
A Vision AI está a remodelar a forma como as equipas de futebol analisam, treinam e actuam. Dá aos treinadores e analistas uma visão clara do desempenho da equipa, da estrutura tática e da dinâmica do jogo em tempo real. Ao transformar dados visuais em informações mensuráveis, o Vision AI ajuda os clubes de futebol a tomar decisões dentro e fora do campo.
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