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Arie Halpern: a nova era do futebol com dados
Tecnologia permite conhecer melhor os ídolos do esporte. Após a Copa do Mundo - Catar 2022, um novo sistema de rastreamento dos atletas e da bola e...
30/11/2022 12h10
Por: Nathaly Guimarães Fonte: Agência Dino
Foto: Reprodução

Após a Copa do Mundo - Catar 2022, um novo sistema de rastreamento dos atletas e da bola estará à disposição das redes de TV, o que significa maior velocidade na obtenção de dados de desempenho.

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Premier League, liga de futebol da Inglaterra, vai oferecer essa nova experiência aos telespectadores - uma evolução no modo de agregar dados às transmissões das partidas de Manchester CityManchester UnitedChelsea e demais times que disputam o torneio.

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A inovação, desenvolvida pela Genius Sports, acompanha todos os movimentos dos atletas. A tecnologia monitora não apenas o deslocamento, mas, também, o modo como os jogadores movem cabeça, tronco, braços e pernas. A tecnologia ganhou o nome de monitoramento esquelético.

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Além de mais preciso, o novo sistema é mais rápido que os anteriores. Isso será suficiente para inserir informações gráficas na tela quase que em tempo real; pelo menos essa será a sensação dos telespectadores.

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Todas as partidas da Premier League são transmitidas com um pequeno atraso, como medida de segurança para permitir cortes. Esses poucos segundos de delay e a maior agilidade do novo sistema serão suficientes para fazer com que a computação gráfica acompanhe a disparada de um atacante, mostrando a linha de sua rota e a velocidade da corrida, ao vivo. Ou seja: não será necessário esperar o replay, as informações estarão disponíveis no momento do lance.

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“As transmissões esportivas têm uma história rica em avanços disruptivos. Décadas atrás era impossível imaginar a qualidade de imagem e as novas formas de posicionamento das câmeras. Agora, estamos vendo algo sem precedentes quanto à inserção de informações técnicas sobre o jogo”, afirma Arie Halpern, especialista em tecnologias disruptivas.

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Tecnologia permite conheça melhor os ídolos do esporte

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A quantidade maior de dados durante uma transmissão de futebol pode oferecer aos fãs novas informações sobre seus ídolos. Conhecer melhor as características que tornam cada atleta único e um talento de destaque é uma das promessas do sistema de monitoramento esquelético. Isso porque será possível compreender dinâmicas que são de difícil percepção sem o auxílio da tecnologia.

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Por outro lado, o desempenho dos “carregadores de piano” poderá ser melhor entendido pelos torcedores. Atletas que cumprem tarefas relevantes, como proteção de espaços do campo e passes rápidos para a transição ao ataque, terão a sua importância evidenciada.

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Essa promessa do novo sistema é fundamentada na capacidade de monitorar o comportamento dos atletas enquanto estão distantes da bola. A tecnologia promete identificar como a movimentação e a tomada de decisão de todos os atletas culminaram em um determinado lance. 

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Outras experiências

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A National Football League (NFL), liga de futebol americano, oferece aos telespectadores uma ferramenta de dados com uma característica que se propõe a prever algo que é fascinante no esporte: o imponderável.

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Por meio da ferramenta Gen Stats, a catalogação de dados sobre o desempenho dos atletas em cada tipo de jogada possibilita calcular qual a chance de sucesso quando uma situação semelhante está prestes a acontecer. 

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Por exemplo, um determinado recebedor costuma falhar quando está cercado por dois ou mais marcadores. O big data construído com o histórico do atleta nessa situação proporciona calcular a chance de concluir esse tipo de jogada. O banco de dados fica à disposição das TVs e dos torcedores. Assim, quando uma jogada improvável é bem-sucedida, tem-se a dimensão do feito.

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A NFL tem empregado sistemas de big data e inteligência artificial em outras áreas importantes para o esporte. Recentemente, a liga concluiu um extenso trabalho de catalogação de tipos de jogadas que resultam em lesões graves, com o objetivo de avaliar melhorias em equipamentos e eventuais alterações de regras.