O futebol é sem dúvida o esporte mais popular do mundo. De acordo com o FIFA.com, um total de 3,2 bilhões de pessoas assistiram à Copa do Mundo de 2014. Mas, você sabia que a tecnologia está desempenhando um papel crucial para fazer do futebol o que é hoje? Na verdade, o futebol moderno pode ser considerado um setor autônomo de TI devido às vastas aplicações de tecnologias novas e legadas no esporte.
As tecnologias usadas na copa do mundo incluem as mais antigas, como reconhecimento de imagem e análise de padrões, e abordagens da nova era, como inteligência artificial e computação em nuvem. Na verdade, para quem tem as habilidades necessárias e é apaixonado pelo futebol, um trabalho técnico na área de futebol pode ser a realização de um sonho.
Neste blog, discutiremos cinco tecnologias principais que estão definindo a forma como o futebol é desfrutado como o conhecemos.
Big Data e Analytics
Há muitos dados envolvidos no campo dos esportes, especialmente em um torneio global como o FIFA. Por exemplo, para analisar e projetar algoritmos preditivos de forma abrangente, exigimos 185 campos de dados - isso é apenas o mínimo para cada jogador.
Nem todos os dados gerados e usados para análises hoje são estruturados. Os dados hoje incluem componentes não estruturados, como vídeos, imagens, postagens em mídias sociais e muito mais. Isso é chamado de big data. Evidentemente, análises simples podem ser alcançadas usando dados textuais e numéricos, mas quando se trata de algoritmos complexos como análise de desempenho de equipe, previsões de estatísticas de saúde do jogador, etc., matemática simples e ferramentas tradicionais como o Microsoft Excel não são boas o suficiente. Muitas análises no futebol moderno envolvem ferramentas como Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Kafka devido à natureza dos dados.
Se você é fã de futebol, deve saber que a Alemanha venceu a Copa do Mundo FIFA 2014 destruindo sua competição. Mas, você sabia que esta equipe nacional derivou seus insights usando um sistema de análise de big data complexo? Batizada de Match Insights, esta ferramenta foi lançada em 2012 e desenvolvida com o gerente geral da seleção alemã, Oliver Bierhoff, liderando o ataque. Este extenso projeto começou a tomar forma quando um grupo de cerca de 50 alunos da Deutsche Sporthochschule Koeln, começou a criar um banco de dados abrangente com estatísticas de todos os jogadores participantes no torneio que se aproximava. E, como esperado, uma coleção substancial desses dados foi vídeo de oito câmeras diferentes em campo que cercam o campo. O pitch, segundo os criadores das ferramentas, é visto como uma grade pelo banco de dados. Em cada cenário, cada jogador recebe um identificador único. Isso permite que seus movimentos e ações sejam rastreados digitalmente, o que por sua vez permite que qualquer pessoa meça os principais indicadores de desempenho, incluindo o número de toques, velocidades de movimento e tempo médio de posse.
Usando esses dados, os alunos desenvolveram um algoritmo que elaborou um modelo final. Este modelo se tornou a base para as estratégias infalíveis da equipe alemã contra todos os seus oponentes.
Se você estiver interessado em aprender mais fatos sobre a análise de dados, este é um bom lugar para iniciar.
Business Intelligence (BI) e Visualização de Dados
Este é um campo da tecnologia que é óbvio em quase todos os esportes, visto que está na vanguarda da audiência. Tabelas derivadas, tabelas, gráficos e mapas de calor, visualização de dados e inteligência de negócios são campos que têm definido os esportes modernos desde o início dos anos 21stséculo. Todos estão familiarizados com os gráficos de barras com as pontuações dos jogadores, as tortas que mostram a distribuição das equipes e as tabelas de classificação. Tudo isso nada mais é do que uma descrição abrangente usando inteligência de dados.
Para entender a diferença que a visualização de dados traz para a mesa, vamos dar um exemplo simples do número de jogadores de cada país registrados por equipe na FIFA agora. Aqui estão os dados, primeiro na forma de uma tabela e depois na forma de um mapa de calor do mundo.
Apenas duas perguntas agora:
- Qual deles é mais agradável visualmente?
- Qual desses dois provoca mais insights?
De longe, a resposta a ambas as perguntas são os mapas. A visualização dos dados não apenas os torna atraentes, mas também torna mais fácil entender e derivar insights. Quando se trata de visualização de dados no FIFA, ferramentas como IBM Cognos, Tableau e QlikView são mais usadas.
Internet das coisas (IoT)
Nas duas seções anteriores, discutimos a análise e o relatório de dados. Vejamos agora como esses dados podem ser coletados.
A maior parte da coleta de dados atual é feita usando abordagens tradicionais, como o plano XY ou análise de grade no campo para localização do jogador e da bola, dispositivos externos de rastreamento para detectar movimento e velocidade etc. Mas, com wearables inteligentes e IoT tomando o mundo pela tempestade, Tem havido muita pesquisa e desenvolvimento sobre as aplicações dessas tecnologias no esporte.
Para entender isso melhor, vejamos o exemplo da ferramenta Match Insights da seleção alemã de futebol que discutimos anteriormente. Todos os dados coletados para o modelo final foram derivados externamente. Na verdade, como discutido, analisar a posição e o movimento do jogador exigia que a equipe trabalhasse em um conjunto de códigos complexos. Esse programa então analisou os feeds de vídeo de oito câmeras diferentes e, em seguida, apresentou um resultado. Com toda a honestidade, essa é uma tarefa bastante agitada e demorada.
Simplificar isso é tão fácil quanto colocar um rastreador inteligente no braço de cada jogador. Na verdade, esses rastreadores inteligentes não podem ser usados apenas para derivar a localização do jogador, eles também podem ser usados para registrar outras estatísticas, como distância percorrida, velocidade de movimento, freqüência cardíaca e muito mais. Com base nessa mesma ideia, rastreamento de bola, rastreamento de linha e outras inovações da nova era no futebol foram introduzidos.
Fonte da imagem: IBM
A IoT é um campo tão vasto que a IBM tem uma equipe dedicada trabalhando em um amplo projeto usando IoT cognitiva, como a chamam. A equipe desenvolveu várias soluções de hardware e software construídas sobre a famosa inteligência artificial da IBM, IBM Watson.
Computação em Nuvem
- Coleta de dados - Verificar
- Análise de Dados - Verificar
- Relatório de dados - verificar
Cobrimos três das principais atividades relacionadas a dados existentes, mas falta outro pilar crucial - Armazenamento de Dados.
Se estivéssemos em 2003, havia apenas algumas opções para isso - máquinas locais ou instâncias remotas. Mas, como já sabemos, a quantidade de dados coletados para qualquer jogo hoje é muito alta para um pequeno computador lidar. Além disso, não são dados estruturados simples. A melhor solução para armazenar este tipo de dados na nuvem. A nuvem não é apenas um sistema fácil de configurar, mas também econômica quando se trata de armazenamento de grandes blocos de dados não estruturados.
A computação em nuvem permite o armazenamento remoto de dados. Além disso, a maioria das soluções em nuvem de hoje oferece ferramentas integradas que também podem auxiliar na análise e geração de relatórios. Outra grande vantagem de usar um sistema em nuvem em vez de uma máquina local são os problemas de segurança e privacidade que a computação em nuvem aborda. A maioria das instâncias de nuvem são criptografadas com chaves privadas, tornando difícil hackear ou obter acesso indevido a elas. E, como o armazenamento pode ser elástico, nunca haverá necessidade de excluir dados antigos para abrir espaço para os mais novos. Isso garantirá alta qualidade e maior valor nas análises históricas. Por fim, os dados armazenados na nuvem podem ser acessados de qualquer dispositivo e local. Essa flexibilidade também torna a computação em nuvem a escolha ideal para armazenamento de dados esportivos.
As soluções de nuvem populares usadas atualmente incluem Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix e Google Cloud Platform.
Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML)
Quando se trata de tecnologias de tendência, existem muito poucas que podem dar uma corrida por sua inteligência artificial e aprendizado de máquina. Com a quantidade de dados gerados, não é tão difícil projetar inteligência de máquina que possa literalmente prever o futuro. Há alguns anos, o entusiasmo da FIFA girava em torno de Paulo, o polvo, que podia prever os vencedores de cada partida. Claro, a criatura orgânica teve uma taxa de sucesso de pouco mais de 85 por cento, mas estamos entrando em um mundo digital agora e a adivinhação não faz realmente parte dele.
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Para compensar a perda dessa criatura extraordinária, um grupo de analistas de dados do Google trabalhou em um sistema de aprendizado de máquina que derivou insights históricos de uma geração de jogos de futebol e previu o resultado de cada partida na Copa do Mundo FIFA 2014. O sistema foi capaz de prever com sucesso 14 das 16 partidas em que foi usado, tornando-o quase três por cento mais eficiente do que a criatura marinha anteriormente empregada. Além disso, segundo seus idealizadores, os dois erros ocorreram por causa de erros e inconsistências nos dados.
Para ser completamente honesto, uma inteligência artificial ou algoritmo de aprendizado de máquina não prevê realmente um vencedor, apenas empilha os favores em ordem, nos dando uma probabilidade de cada equipe vencer a partida.
Usando um algoritmo de aprendizado de máquina simples, mas elegante, podemos chegar ao seguinte resultado para a Copa do Mundo FIFA deste ano: * Alerta de spoiler *
Fonte do Algoritmo: Kaggle
P.S: quanto menor o número, melhores serão as chances para essa equipe.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina não só podem ser usados para esses tipos de análises, mas também para melhorar o desempenho do jogador, automatizar soluções de business intelligence diárias e muito mais.
A copa do mundo de futebol 2018 está aqui! Por mais que todos nós amemos o esporte, esperamos que aprender sobre as tecnologias que estão por trás de tornar o esporte o que é nos ajude a apreciá-lo mais.
Estas são as cinco tecnologias populares do FIFA que estão mudando o jogo como o conhecemos. Cada um deles oferece seu quinhão de vantagens, tornando o esporte melhor do que era antes - para jogadores e fãs. Além do mais, se você tiver o conjunto de habilidades necessário, poderá até conseguir um emprego relacionado a TI na área de esportes.
Esperamos que você tenha gostado de nossa cobertura de tecnologias na FIFA. Se você souber de mais alguma aplicação de tecnologias em alta na FIFA ou nos esportes em geral, informe-nos escrevendo na seção de comentários abaixo. Certifique-se de se inscrever em nosso blog para obter mais cobertura relacionada à FIFA e à tecnologia.