Relatório de Iniciação Tecnológica e Inovação
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Relatório de Iniciação Tecnológica Construção de métricas físicas no futebol: uma abordagem por visão computacional e ciência de dados(2024) Assunção, João Vitor OliveiraDesde a sua chegada ao Brasil em 1894, o futebol assumiu um papel protagonista no cenário esportivo nacional. A adesão ao esporte inglês foi tamanha que atualmente o Brasil é denominado como o país do futebol, sendo o maior campeão da principal competição de seleções: a Copa do Mundo. Entretanto, devido aos baixos investimentos, o futebol no Brasil se mostrou cada vez mais ultrapassado e decadente em relação às nações europeias. A Delta Goal surge como uma iniciativa para utilizar a tecnologia na ampliar as análises táticas de uma partida de futebol. Através da elaboração de uma solução computacional que seja capaz de, a partir da transmissão de uma partida de futebol, extrair dados táticos dos jogadores em campo, aplicando métricas previamente estabelecidas entre o time de pesquisa e as equipes parceiras. Para isso, utiliza-se a visão computacional para a extração de dados brutos de uma partida de futebol e o aprendizado de máquina para acessar um modelo cada vez mais fiel à realidade tática observada em uma partida. Dessa forma, os dados dos jogadores extraídos de uma partida de futebol somados com a ciência de dados, responsável por filtrar e analisar os dados brutos obtidos, são uma ótima rede de apoio para o modelo, servindo como dados de entrada, viabilizando um bom treinamento da Inteligência Artificial e maximizando os acertos. Assim, pode-se ter um comparativo entre os dados obtidos pelo programa e dados reais de uma mesma partida, possibilitando a análise da confiabilidade do código gerado. Nesse sentido, pode-se aprofundar nas métricas que exercem maior influência no desempenho dos jogadores e dos clubes, tornando o futebol mais racional.Relatório de Iniciação Tecnológica CO-DESIGN E IMPLEMENTAÇÃO DE MÉTRICAS TÁTICAS E TÉCNICAS DO FUTEBOL: UMA ABORDAGEM POR VISÃO COMPUTACIONAL(2024) Meinberg, Bruna LimaO futebol representa um fenômeno de destaque no cenário esportivo, exercendo uma significativa influência no Brasil. Nesse contexto, há amplas oportunidades para a exploração de inovações durante sua prática e análise. O desenvolvimento de novas abordagens para avaliar o futebol tem conquistado espaço no mercado, impulsionando a tecnologia a desempenhar um papel crucial na forma como o jogo é estudado e jogado. Entre as tecnologias preponderantes nesse domínio, destacam-se a Visão Computacional e a Ciência de Dados, ambas voltadas para a captação, extração e análise de informações durante as partidas. Esse enfoque permite às equipes analisar e estudar diversos aspectos do jogo, como jogadas específicas e comportamentos individuais de jogadores, de acordo com as necessidades particulares de cada equipe. Assim, emergem diversas inteligências, contribuindo para a evolução e aprimoramento do futebol, um esporte amplamente popular e admirado. A utilização dessas tecnologias permite a construção de algoritmos próprios visando a análise de métricas que constituem uma partida de futebol. Dessa forma, a visão computacional extrai as informações brutas, como o posicionamento dos jogadores em campo, e a ciência de dados transforma essas informações em material de aplicação para os times. Ao longo dessa pesquisa foram desenvolvidos algoritmos responsáveis por analisar duas métricas relacionadas ao futebol: compactação e ruptura. A construção desses códigos teve como objetivo detectar jogadores específicos em instantes importantes dentro de uma partida. Eles foram desenvolvidos utilizando métodos de Co-Design e ágeis, com a realização de sprints semanais garantindo a evolução constante dos códigos. Para a análise de desempenho desse código, foi necessário alinhar a opinião de especialistas em conjunto com testes visuais que fizeram uso de imagens geradas de acordo com as coordenadas dos jogadores. O algoritmo de compactação apresentou resultados satisfatórios, no melhor caso acertando 64% dos casos e o algoritmo de ruptura teve um índice de acerto, no melhor caso, de 82,9%. Esses resultados traduzem um bom funcionamento dos algoritmo, mas englobam também a ideia de que não se constrói tecnologia sem uma análise manual mais aprofundada.