seg, 14 julho 2025 16:22
Pesquisa Unifor: estudo cria IA que analisa desempenho de jogadores de futebol em tempo real
Coordenada pelo professor Túlio Ribeiro, o trabalho busca facilitar a coleta de dados da performance do atleta de maneira individual e coletiva, tanto do time que possui a ferramenta quanto do time adversário
Você sabia que uma boa análise no desempenho de um jogador de futebol pode levá-lo mais rápido ao mercado esportivo? A análise de desempenho é um processo de coleta, observação e interpretação de dados sobre o desempenho individual ou coletivo dos jogadores. Após ocorrer a coleta dos dados, eles são organizados em um banco e transformados em materiais apresentados para os atletas em forma de feedback.
Atenta a este cenário, a Universidade de Fortaleza, instituição mantida pela Fundação Edson Queiroz, tem impulsionado estudos que facilitem a checagem de dados e resultados de atividades esportivas. Produzida no Núcleo de Ciências de Dados e Inteligência Artificial (NCDIA), a pesquisa “Football Analytics: Rastreamento e Análise de Desempenho de Jogadores Através de Inteligência Artificial”, é um desses exemplos.
Segundo Túlio Ribeiro, coordenador do projeto e professor do curso de Ciência da Computação da Unifor, o trabalho desenvolve uma ferramenta gráfica de Football Analytics que utiliza inteligência artificial (visão computacional e aprendizado profundo) para rastrear e analisar o desempenho de jogadores de futebol em tempo real a partir de vídeos de partidas, fornecendo informações instantâneas para equipes e analistas.
O instrumento rastreia os jogadores e a bola, infere o time de cada jogador e realiza análises estatísticas de métricas de movimento e desempenho coletivo. Além disso, o objetivo da pesquisa é desenvolver e aplicar técnicas de análise esportiva, focando no futebol. Isso torna acessível esse estilo de revisão para times que procuram uma melhora nas estratégias para analisar a performance dos seus jogadores.
“Desenvolvemos um protótipo funcional para vídeo com câmera de ângulo fixo, utilizando inteligência artificial. Já implementamos o processamento de imagem para transformar coordenadas da imagem para o campo real e usamos a rede neural YOLO para identificar jogadores. O pipeline de processamento já gera dados de rastreamento dos jogadores, que são usados para calcular métricas como o mapa de calor” — Túlio Ribeiro, professor do curso de Ciência da Computação e coordenador do projeto
Além de Túlio, o estudo contou com a participação do Dr. Erneson Oliveira, professor orientador do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA) da Unifor, Rilder Pires, professor co-orientador do PPGIA, e Pedro Victor Souza, bolsista de iniciação científica do curso de Engenharia de Computação.
Como funciona a pesquisa?
Túlio explica que a ferramenta foi desenvolvida a partir de um protótipo existente que funciona para câmeras fixas, utilizando técnicas de Visão Computacional e Aprendizado Profundo. Os processos necessários envolvem:
- utilização de vídeos de partidas com câmera estática,
- divisão do vídeo em quadros,
- segmentação da área do campo,
- identificação de jogadores com a rede neural YOLO,
- transformação de perspectiva para obter coordenadas reais dos jogadores em um mapa 2D,
- cálculo de métricas a partir desses dados de rastreamento.
O docente conta que o modelo funcionará em computadores pessoais, usando a IA para rastrear e analisar o desempenho do atleta ao vivo. “Ele oferecerá informações instantâneas sobre ambas as equipes, a que usa a ferramenta e a adversária, fornecendo insights valiosos para profissionais do futebol.
Segundo o aluno Pedro Victor, a equipe está trabalhando com técnicas para desenvolver pontos específicos do campo que podem ser mapeados durante o vídeo, tornando possível o rastreamento da bola e dos jogadores. Tal processo vai facilitar a criação de painéis analíticos que mostram, por exemplo, os passes realizados, a distância percorrida e os chutes ao gol.
Quais os benefícios da pesquisa?
O coordenador da pesquisa declara que o estudo é importante para aprimorar a análise de desempenho no futebol e fomentar a economia regional ao desenvolver uma tecnologia nacional no Ceará. E que, com isso, contribui para o desenvolvimento do setor esportivo e atrai investimentos públicos e privados, gerando impactos sociais e econômicos.
Para Túlio, é importante seguir realizando pesquisas nessa área devido ao constante crescimento e evolução do mercado de análise de desempenho no futebol, que possibilita a inovação por meio da inteligência artificial. O professor pontua que o estudo pode beneficiar equipes, jogadores e entusiastas do esporte, como também promover a excelência e inovação no Football Analytics.
“A aplicação de Visão Computacional e Aprendizado Profundo nesse contexto representa uma inovação, já que serviços similares não são amplamente fornecidos pelas empresas existentes em tempo real para ambas as equipes. Isso também impulsiona o avanço da ciência, especialmente nas áreas de tecnologias disruptivas e fronteira do conhecimento, trazendo visibilidade internacional”, reforça.
Já o bolsista Pedro Victor conta que serão publicados artigos sobre o assunto, explicando como foram realizados os processos e mostrando os resultados obtidos, o que vai criar uma base para quem quer começar a se aprofundar na área.
“Além de fomentar a pesquisa, as técnicas utilizadas podem ser aproveitadas também em outras áreas ou em outros esportes. Já para as equipes [esportivas], vamos procurar trazer soluções práticas e úteis, buscando simplificar o entendimento dos analistas e facilitando o trabalho deles.” — Pedro Victor Souza, bolsista de iniciação científica do curso de Engenharia da Computação e membro da equipe de pesquisa
De acordo com o estudante, o benefício da pesquisa se destaca no desenvolvimento dos participantes do projeto, no fomento — tanto externo quanto interno — de apoio aos times que não possuem a tecnologia por meio da disponibilização de serviços e custos menores, e na melhora de tecnologias já existentes ao buscarem uma solução simples e barata.
Estímulo para seguir pesquisando
A pesquisa segue em desenvolvimento com o intuito de estender o rastreamento para vídeos com mudança de zoom/ângulo, aprimorar o rastreamento dos jogadores, incluir o rastreamento da bola, inferir o time de cada jogador, calcular métricas a partir dos dados gerados, analisar resultados e escrever artigos científicos. Um artigo sobre o estudo já foi apresentado e publicado no Encontro de Pós-Graduação e Pesquisa da Unifor, em 2024.
A Universidade de Fortaleza ofereceu suporte para a pesquisa pelo Programa de Apoio a Equipes de Pesquisa, vinculado à Vice-Reitoria de Pesquisa (VRP), pelos editais de 2023 e 2024. Esse fomento é crucial para a formação de pesquisadores capacitados na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial, com produção científica na fronteira do conhecimento — o que traz visibilidade internacional para a instituição no campo acadêmico e torna os cursos de graduação e pós-graduação mais requisitados.
