Laboratório cria algoritmo que prevê placar de jogos com 80% de precisão

Um laboratório da Universidade de Cornell desenvolveu um algoritmo capaz de prever ações de atletas em um jogos com mais de 80% de precisão. O artigo com os detalhes da ferramenta foi publicado pela ACM (Association for Computing Machinery) em 23 de setembro. 

Nos testes, o sistema conseguiu identificar os papéis dos jogadores dentro da equipe, como qual é a pessoa que dá o saque e quem é o bloqueador, por exemplo. A precisão média foi de quase 85%. Depois, conseguiu prever 80% das ações em uma sequência de até 44 passes. Os movimentos incluíam armar, bloquear, correr, agachar, cair, ficar em pé e pular. 

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Por enquanto, o mecanismo só funciona em jogos de vôlei, mas já trabalha com uma equipe de hóquei para ampliar a aplicação do projeto. 

Segundo os pesquisadores, o algoritmo antecipa as ações dos jogadores através de dados visuais. Ele sabe desde a localização dos atletas na quadra até o papel específico de cada um dentro da equipe. 

“A visão computacional interpreta informações visuais, como a cor da caminha, a posição e postura corporal dos jogadores”, explicou Silvia Ferrari, professora de engenharia mecânica e aeroespacial que liderou a pesquisa. 

Segundo Ferrari, o sistema usa as informações em tempo real e ainda cruza com variáveis que costumam ficar escondidas, como a estratégia da equipe e as funções dos jogadores. “São coisas que nós, como humanos, conseguimos inferir porque compreendemos o contexto”, afirmou. 

Treinando o algoritmo 

O treinamento do algoritmo aconteceu da mesma maneira que os humanos aprendem sobre esportes: assistindo a jogos. 

Os pesquisadores usaram aprendizado de máquina para extrair dados de vídeos de partidas de vôlei. Depois, usaram as informações para que o sistema fosse capaz de prever movimentos em novos sets. 

A ideia é que o algoritmo ajude na preparação de equipes antes da competição, disse Ferrari. Os atletas podem analisar jogos de oponentes e usar a previsão para praticar novos lances e cenários de jogo, por exemplo. 

A equipe de pesquisa registrou uma patente do algoritmo e já começou a treinar o algoritmo para prever jogadas de hóquei. Mas, além do esporte, o mecanismo também tem potencial para melhorar a relação homem-máquina no futuro, disse Ferrari. 

Segundo a pesquisadora, o software pode ajudar veículos autônomos a tomar melhores decisões e até aprimorar a inteligência artificial dos computadores. “Os seres humanos não são tão imprevisíveis quanto os algoritmos de aprendizado de máquina estão fazendo parecer”, pontuou Ferrari.