Construção de métricas físicas no futebol: uma abordagem por visão computacional e ciência de dados

Abstract

Desde 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.

Since its arrival in Brazil in 1894, football has assumed a leading role in the national sporting scene. The support for English sport was such that Brazil is currently known as the country of football, being the greatest champion of the main national team competition: the World Cup. However, due to low investments, football in Brazil has shown itself to be increasingly outdated and decadent in relation to European nations. Delta Goal appears as an initiative to use technology to expand tactical analysis of a football match. Through the development of a computational solution that is capable of, from the broadcast of a football match, extracting tactical data from players on the field, applying metrics previously established between the research team and partner teams. To achieve this, computer vision is used to extract raw data from a football match and machine learning is used to access a model that is increasingly faithful to the tactical reality observed in a match. In this way, player data extracted from a football match combined with data science, responsible for filtering and analyzing the raw data obtained, are a great support network for the model, serving as input data, enabling good training. of Artificial Intelligence and maximizing successes. Thus, a comparison can be made between the data obtained by the program and real data from the same game, making it possible to analyze the reliability of the generated code. In this sense, we can delve deeper into the metrics that have the greatest influence on the performance of players and clubs, making football more rational.