Os goleiros têm dificuldade em adivinhar em que direção o batedor irá chutar.
Javier Soriano/AFP via Getty Images
Um modelo de aprendizagem profunda treinado em mais de 1.000 pênaltis em partidas de futebol pode prever melhor a direção que a bola irá do que um goleiro na vida real.
“A cobrança de pênalti é um dos momentos mais decisivos do futebol e muitas vezes decide o resultado de grandes torneios”, afirma. David Freire-Obregon Na Universidade de Las Palmas de Gran Canaria, Espanha. “No entanto, o suporte em tempo real para os goleiros ainda é amplamente baseado na intuição. Queríamos explorar se o aprendizado de máquina poderia prever a direção de um chute a partir dos movimentos do corpo do chutador.”
Lá, Freire-Obregon e seus colegas marcaram 1.010 pênaltis em jogos reais transmitidos pela televisão na Espanha. Desses clipes, 640 foram considerados analisáveis pelo modelo de IA, enquanto o restante foi descartado por estar desfocado, muito curto ou obstruído.
Cada clipe foi então alimentado em 22 modelos de aprendizagem profunda que tiveram que adivinhar se a penalidade seria esquerda, direita ou central com base nas imagens de vídeo e no simples fato de o jogador ser destro ou canhoto.
O modelo de melhor desempenho foi capaz de identificar com precisão se a bola foi para a direita, para a esquerda ou para o centro em 52% das vezes. Isso foi melhor do que a precisão de 46 por cento mostrada pelos goleiros reais nas partidas. Quando os pesquisadores removeram a opção intermediária e menos usada, a precisão do modelo aumentou para 64%. Isso foi quase 10 pontos percentuais a mais do que um goleiro humano com a mesma informação.
Os pesquisadores ficaram “surpresos que tais sinais sutis de movimento pudessem revelar a intenção antes mesmo de a bola ser chutada”, disse Freire-Obregon. Ele espera que esta informação ajude no treinamento do goleiro, mas usar previsões de IA em situações de jogo será mais difícil.
“A próxima coisa que queremos explorar é se podemos prever essas probabilidades antecipadamente para pênaltis usando apenas os movimentos do chutador antes do chute”, diz ele. “Se sim, com que rapidez podemos fazer tais previsões, mantendo uma precisão significativa?”
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