Ciência e Análise de Dados nos Jogos Olímpicos: como funcionou em Tóquio
A abertura dos Jogos Olímpicos de Tóquio 2020 teve como um dos destaques desenhos formados por drones no céu.
Publicado em 27 de julho de 2021
A abertura dos Jogos Olímpicos de Tóquio 2020 teve como um dos destaques desenhos formados por drones no céu. Foram 1.824 desses aparelhos tecnológicos utilizados que, em um show de luzes e uma apresentação sincronizada, mostraram um enorme globo acima no estádio olímpico.
Desde a primeira Olimpíada da era moderna, em abril de 1896, o maior evento multiesportivo do mundo evoluiu notavelmente. Não só na questão espacial, na repercussão midiática ou no número de países envolvidos com seus atletas e espectadores, mas principalmente no aprimoramento da tecnologia e o maior uso de Ciência de Dados e Análise de Dados. Elas foram responsáveis por tornar as disputas em cada modalidade mais intensas e guiadas por dados.
Para os atletas participantes, os dados influenciaram no aumento da segurança e da precisão de informações. Resultados de competições acirradas (como no atletismo ou na natação) não dependem mais da avaliação de olhos humanos para decidir o vencedor. Com o recurso da tecnologia, sensores contabilizam e anunciam os vencedores em tempo real com exatidão de milésimos de segundos para evitar quaisquer erros.
Glossário
Realidade Aumentada nos Jogos Olímpicos
Desde os Jogos Olímpicos de Londres, em 2012, o Comitê Olímpico Internacional (COI) intensificou o desenvolvimento de uma estrutura sólida para permitir o uso da coleta e análise de dados por parte das equipes em todas as modalidades.
No boxe, a equipe americana se beneficia desse tipo de análise desde então, usando o software “iBoxer” desenvolvido em conjunto com a Sheffield Hallam University. O sistema de análise de desempenho faz uso de uma grande quantidade de dados coletados sobre os boxeadores de seu time e seus oponentes, incluindo uma análise detalhada da luta que revela ameaças e oportunidades para os lutadores, ajudando-os a refinar suas táticas ainda durante os treinamentos.
No ciclismo, hoje, há menos necessidade dos atletas se concentraram nos aspectos mecânicos das competições, já que as bicicletas são otimizadas agora e têm rolamentos e conjuntos de engrenagens que são mais eficientes. As equipes da modalidade, então, tem se movido cada vez mais em direção a esse tipo de análise de desempenho orientada por dados.
Nos treinamentos, os ciclistas de pista da equipe dos EUA usam óculos de realidade aumentada desenvolvidos pela Solos. Os dados coletados de sensores de bicicleta, como rotações de potência, velocidade e pedal, são transmitidos sem fio para os óculos do ciclista através da plataforma em nuvem da IBM. À medida que os atletas pedalam, eles podem ver suas principais estatísticas e dados sem tirar os olhos da pista.
O treinamento em VR com auxílio de dados está cada vez mais sendo utilizado para criar uma experiência de aprendizado imersiva para os atletas nos locais da competição. Assim, a realidade virtual está ajudando a simular cenários e experimentar as arenas antes mesmo de pisar lá. Isto ajuda os atletas a entender o ambiente que enfrentarão e a montar estratégias antes de estarem na competição, de fato. Com o auxílio do recurso das análises preditivas, os atletas podem ter feedbacks mais precisos, além de reduzir custos e aumentar a eficiência do treinamento.
Inteligência Artificial nas competições
Se você pensou que a coleta e a análise de dados são importantes somente na fase de treinamentos dos atletas, pensou errado. Durante as competições, os treinadores utilizam softwares de análise de dados e Inteligência Artificial (IA) para guiar jogadas, movimentos e estratégias de seus jogadores durante as competições.
Isso só acontece graças às gigantes tech Alibaba Cloud e Intel, que uniram-se e desenvolveram uma ferramenta para que os treinadores acessem atualizações e dados em tempo real sobre o desempenho do atleta durante os jogos.
Construído em aplicativos de aprendizado de máquina, a tecnologia extrai formas 3D do atleta e cria uma malha 3D, permitindo que os treinadores acessem dados biomecânicos complexos em tempo real e façam recomendações de acordo.
No processo, são usadas quatro câmeras altamente móveis montadas em pan-tilt (movimento de câmera) para capturar a forma e o movimento dos atletas, antes de aplicar algoritmos de estimativa de pose, para analisar a biomecânica dos movimentos dos atletas. O sistema transforma esses dados em visualizações de sobreposição de transmissão que estarão disponíveis durante os replays dos 100 metros e outros eventos de sprint.
“O desempenho é capturado com câmeras de vídeo regulares, o algoritmo de IA é aplicado com uma dose pesada de poder de computação e é criado um modelo digital do desempenho que pode ser analisado de diferentes maneiras”, aponta um relatório.
A equipe de vela da Alemanha, por exemplo, também utiliza, desde os Jogos Olímpicos do Rio de Janeiro, em 2016, um software para construção de modelos virtuais baseados em dados reais, permitindo que condições complicadas e em constante mudança, como correntes e vento, que seguem um padrão repetitivo do qual podemos analisar e extrair previsões, sejam analisadas e repassadas ao atletas.
Para além das competições, os dados podem (e são) utilizados para a segurança dos atletas e do próprio evento em si. Nos jogos de Tóquio, por exemplo, o sistema de reconhecimento conta com seu mecanismo de Inteligência Artificial NeoFace, que faz parte da linha Bio-IDiom de tecnologia de autenticação biométrica da empresa.
A tecnologia é ativada vinculando a foto a um cartão de atletas, voluntários, mídia e outros funcionários para pontos de entrada de locais e acomodações. Os benefícios da coleta e análise desses dados incluem a prevenção de riscos relacionados a fraudes de identificação e a redução de longos tempos de espera para verificações de identificação.
Em um cenário de pandemia e da prevenção ao contágio, a tecnologia e a coleta desses dados também possibilita um maior controle das autoridades desportivas sob possíveis casos de infecção por Covid-19.
Do lado dos espectadores, não é diferente: o avanço da tecnologia é fundamental para a experiência do público com os jogos. Do ponto de vista do telespectador, as mudanças são tão perceptíveis quanto. Se nas primeiras edições dos Jogos Olímpicos o público só podia notícias em jornais impressos no dia subsequente às competições, hoje, as pessoas podem acompanhar todos os esportes simultaneamente de qualquer parte do mundo por meio de um smartphone, notebook ou televisão.
Se você mora nos Estados Unidos, por exemplo, como parte da parceria de transmissão das Olimpíadas com a NBC, os Jogos Olímpicos de Tóquio oferecem uma variedade de transmissões de 360 graus acessíveis através do aplicativo NBC Olympics VR by Xfinity.
Para acessar o aplicativo, porém, você precisará de um fone de ouvido Oculus Quest ou Oculus Quest 2, bem como de uma assinatura da USA Network, que custa US$69,99. Esses é um dos únicos pontos negativos dessa tecnologia: ela ainda não é acessível a todos os públicos.
Ainda do ponto de vista do público dos jogos, o VR é utilizado para otimizar a dinâmica de transmissão dos jogos. Imagine enxergar um jogo, seja de basquete ou futebol, da perspectiva do jogador? Agora você pode graças a infraestrutura e a tecnologia gráfica Intel D Technology, que armazena a imagem de diversas câmeras em banco de dados próprios e depois utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para gerá-las em tempo real às transmissões que os espectadores estão acompanhando.
Essas são tecnologias e recursos guiados por dados que não vão melhorar apenas os Jogos Olímpicos deste ano, e sim todos os que ainda estão por vir – e para além disso, a sociedade como um todo.
Para você que gosta de tecnologia e quer começar na área, você pode iniciar sua jornada no aprendizado de máquina por meio de um curso específico na área, na Trilha de Ciência de Dados, oferecida pela Awari.
Essa trilha reúne as disciplinas de Data Analytics e Data Science, além de possuir uma jornada específica para acompanhamento de carreira. Nele, você aprenderá a tratar diferentes tipos de dados para responder perguntas por meio de explorações e análises de forma prática – além de receber mentoria de profissionais experientes e suporte de carreira para se tornar um cientista de dados disputado pelas empresas.
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