IA corre para conquistar o ouro olímpico em Tóquio
A tecnologia desempenhará um papel fundamental para os atletas e também na segurança e eficiência do evento
Nos últimos anos, o rápido progresso da Inteligência Artificial (IA) vem abrindo possibilidades de análise sem precedentes em vários esportes coletivos e individuais. A tecnologia é usada para analisar o desempenho dos atletas, prever a probabilidade de vitória, aperfeiçoar movimentos, definir estratégias. Mas esse ano, em Tóquio, ela também será uma estrela olímpica. De guias robóticos a experiências de visualização aprimoradas, a IA estará em evidência, ajudando a revolucionar até mesmo a narrativa esportiva.
Se algo que os organizadores e as emissoras estão ansiosos para fazer é agradar aos fãs e criar uma experiência melhor para eles. E parece que a IA na gestão das transmissões pode fazer isso muito bem, selecionando as melhores imagens, inserindo legendas em tempo real em diferentes idiomas, e estatísticas precisas e oportunas. Dados moldarão a nossa compreensão de até onde um atleta será capaz de ir, em tempo real, e a percepção das marcas quanto ao inventário disponível e ao ROI de exposição dos seus patrocínios, automaticamente.
E embora os Jogos Olímpicos de Tóquio em 1964 tenham sido os primeiros transmitidos ao vivo, esses de 2020 marcarão a primeira operação de um Centro de Transmissão Internacional totalmente IP, suportado por aprendizado de máquina (ML) e sensores sem fio que permitirão o gerenciamento fácil de todos os dispositivos e serviços, e a identificação e resolução de problemas de rede rapidamente.
Além disso, o Comitê Olímpico planeja usar IA para reduzir uma variedade de perigos potenciais, de segurança à saúde dos milhares de participantes dos Jogos Olímpicos e Paraolímpicos. Uma solução de rastreamento de contatos será usada para tentar controlar a propagação da Coovid-19 nas instalações olímpicas, que já preocupa. Um sistema automatizado de controle de multidões da também será usado para gerenciar o fluxo de tráfego de pedestres e veículos, em tempo real. E o reconhecimento facial será empregado na autenticação da identidade de atletas, juízes e equipe nos pontos de controle de acesso na Vila dos Atletas e em mais de 40 locais de competição.
Robôs estarão por toda a parte, desde a chegada dos 11 mil atletas olímpicos ao Japão, aliados à IA para transmitir instruções simples e diretas, até na arena de atletismo, para recuperar dardos, martelos e discos para os atletas após serem lançados. E, nas instalações olímpicas, veículos elétricos e autônomos se encarregarão doo transporte de atletas, voluntários e profissionais credenciados.
Essas tecnologias demonstram o quão dependentes #Tokyo2020 serÁ da tecnologia — e, portanto, destacam os riscos potenciais de cibersegurança.
Enfim, todos os aspectos dos esportes, concebidos como atividades competitivas e lúdicas e como negócio, serão tocados de alguma forma pela IA, conforme descrito neste estudo da PwC, do início de 2019. Nesses dois anos a tecnologia já evolui muito, sob vários aspectos, consolidando boa parte de seu uso em diferentes modalidades esportivas em todo o mundo. Ferramentas estão à serviço das principais equipes e torneios doo futebol ao críquete.
Entre essas ferramentas, podemos contar sensores, wearables e câmeras com visão computacional para coletar dados de desempenho dos atletas. Ao mesmo tempo, os dispositivos de processamento de linguagem natural podem aproveitar o reconhecimento de voz e texto para reunir percepções sobre o sentimento do público. E o reconhecimento de imagens identificar e medir a exposição das marcas patrocinadoras.
Com base em relatórios recentes, o mercado de IA na indústria do esporte deve ver uma taxa de crescimento de 32,8% CAGR entre 2020 e 2027 e movimentar US$ 3,5 bilhões em 2027. Claro, apoiado pelo aumento do uso de tecnologias como loT e pela comoditização da tecnologia em nuvem, que auxiliam na coleta, armazenamento e processamento de big data. Com o passar dos anos, houve um aumento no uso de IA para ajudar os atletas a manter a saúde e aumentar o desempenho individual e coletivo.
A IA pode influenciar a carreira de um atleta desde o início. Especificamente, ele pode processar dados históricos sobre o desempenho dos jogadores para prever seu potencial e valor de mercado antes que um clube esportivo decida investir neles. É o caso do aplicativo NBA Global Scout, uma plataforma que usa inteligência artificial para analisar vídeos enviados por usuários e avaliar seu desempenho durante a realização de exercícios específicos. E a IBM já fornece previsões baseadas em IA para os treinadores da US Tennis Association.
Na seman passada, um grupo de aconselhamento de atletas composto por atletas dos Jogos Olímpicos, Paraolímpicos e da Commonwealth passou a integrar o Australian Institute of Sport (AIS) para ajudar a orientar o desempenho feminino e a saúde no esporte australiano. A entidade está na vanguarda da inovação, incluindo pesquisas sobre saúde e desempenho do atleta, explorando novas fronteiras, como inteligência artificial e análise de dados.
Os sistemas acionados por IA também podem rastrear muitos parâmetros físicos, incluindo os movimentos dos jogadores, para avaliar sua condição e até mesmo detectar quaisquer lesões ou problemas de saúde antes que o próprio atleta perceba. Tanto que os wearables representam a maior fatia e o de crescimento mais rápido no mercado de dispositivos esportivos. E agora a visão computacional, área que tem recebido especial atenção da Intel, está buscando a sua fatia. Parceira do Comitê Olímpico, a empresa tem buscado aprimorar sua tecnologia de rastreamento 3D antes para que os atletas e treinadores também possam se beneficiar dela durante os jogos de Tóquio, não apenas os espectadores como inicialmente previsto.
A IA promete mudar também o trabalho dos árbitros e seus assistentes. Podemos até imaginar que, em breve, ela privará os fãs de esportes da sua maior diversão: reclamar das decisões dos juízes. Algoritmos prometem tornar os árbitros assistentes virtuais mais rápidos e precisos na detecção de violações de regras. Lembrou do VAR? Pois é… Em pouco tempo, não haverá humanos naquela salinha de vídeo.
Mas, falou em esportes é impossível ignorar todos aqueles elementos que fazem deles produtos de mídia completos – radiodifusão, jornalismo esportivo, experiência do usuário em geral, estratégias de marketing e apostas. Automatizar a criação de conteúdo tem sido uma aposta para melhorar a experiência do público. Que o digam muitas equipes e ligas esportivas, como a NHL e a NBA.
Oferecer uma ótima experiência ao usuário usando IA já começa a ser apontada uma das melhores maneiras de ampliar o público e, como resultado, maximizar as comissões de publicidade. O Machine Learning também podem melhorar a eficácia do marketing, oferecendo segmentação avançada com base nos dados demográficos dos fãs, incluindo comportamentos de consumo de mídia, interesses pessoais, hábitos de compra e assim por diante.
Nesse linha, a Nielsen já adquiriu algumas startups de IA que desenvolvem esse tipo de ferramenta. O objetivo é oferecer aos seus clientes, especificamente marcas esportivas, sugestões e previsões baseadas em aprendizado de máquina para melhor escolha de patrocínios e investimentos em direitos de mídia.
Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que as empresas de transmissão identifiquem os destaques de cada atividade esportiva, levando em consideração as ações dos atletas e as respostas emocionais dos fãs. Esses insights são inestimáveis para os anunciantes escolherem o momento adequado para os comerciais e atrair melhor a atenção de seu público.
Mas cuidado…
Há alguns desafios importantes a serem superados. O primeiro deles é o respeito à coleta massiva de dados pessoais de atletas e fãs do esporte. O segundo é o que os analistas já chamam de “efeito Fórmula 1”. Na verdade, o automobilismo é provavelmente a disciplina esportiva em que os resultados são mais influenciados por elementos não humanos. Quase todas as opções são fortemente orientadas por dados, incluindo tempos de pit stop.
A mesma tendência pode se espalhar para todos os outros esportes, gerando dúvidas crescentes sobre a própria natureza das competições esportivas: serão consideradas um embate entre talentos humanos ou entre inteligências artificiais?
Sem mencionar que a IA (especialmente suas variantes ML e DL) é tudo menos uma tecnologia barata. Isso significa que atletas, equipes e clubes esportivos com grandes recursos financeiros começarão automaticamente na frente, contando com “superpoderes” de previsão excepcionais. Está aí a Mercedess para não nos deixar mentir.
Esses desafios determinarão se a IA será capaz de “democratizar” os esportes, tornando as competições mais acessíveis, ou torná-las enfadonhas. Tóquio pode começar a dar algumas respostas, nas suas quadras, campos, pistas, piscinas, arenas…
