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Descobrindo séries temporais dos dribles em um cenário físico-tático-técnico durante jogos profissionais oficiais

Processo: 18/19007-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2019
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Educação Física
Pesquisador responsável:Sergio Augusto Cunha
Beneficiário:Sergio Augusto Cunha
Anfitrião: Lemmink
Instituição-sede: Faculdade de Educação Física (FEF). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Groningen, Holanda  
Vinculado ao auxílio:16/50250-1 - O segredo de jogar futebol: Brasil versus Holanda, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Análise de séries temporais   Futebol

Resumo

O futebol é um esporte muito complexo porque é um jogo de passes entre dez jogadores (ou onze se o goleiro estiver incluído) para tentar alcançar o gol do adversário ou manter a posse da bola para garantir o resultado alcançado anteriormente, enquanto a equipe adversária deve proteger seu objetivo e tentar desarmar o adversário. Mesmo com interações pessoais complexas entre vinte e dois jogadores em campo, o que agora se sabe é que fatores físicos, táticos e técnicos são um desafio que cientistas do esporte e de computação descobriram ultimamente usando técnicas de Aprendizado de Máquina aplicadas a variáveis espaço-temporais da equipe analisada, da equipe adversária e da bola, em situações de posse da bola (ataque) e sem posse da bola (defesa), quando a bola está em jogo. Assim, para a interação de variáveis aleatórias físico-tático-técnicas, é necessário que tenhamos um sistema acurado de análise de rastreamento de jogadores, pois vetores de velocidade e aceleração são a base de ações físicas, incluindo séries temporais técnicas (dribles) em situações táticas reais do jogo. Além disso, uma das habilidades mais importantes no futebol é driblar, a capacidade de enfrentar jogadores adversários e ultrapassá-los rapidamente. Ao vencer os defensores, os jogadores podem criar espaço para os companheiros de equipe, fornecer oportunidades de gol e afastar os defensores de suas posições preferidas. Como resultado, o drible realizado por jogadores de alto nível é uma das habilidades de ataque mais eficazes no futebol, e os melhores clubes profissionais procuram criar e desenvolver jogadores que se destacam nisso. O drible pode ser realizado tocando a bola com qualquer parte do corpo permitida por regra, ou mesmo sem tocar a bola. Então, o objetivo da pesquisa é procurar como podemos encontrar séries temporais de ações de drible a partir de séries temporais de aceleração de velocidade em situações táticas reais para cada jogador no campo usando abordagens de Aprendizado de Máquina. As hipóteses são de que os jogadores brasileiros driblam mais que os holandeses, principalmente nas laterais do campo, e essas ações geralmente são realizadas por defensores externos e alas. Para confirmar, vou seguir in loco partidas do FC Groningen usando o sistema Inmotio para comparar, no futuro, com outras equipes holandesas e com equipes brasileiras, cuja posição dos jogadores também será determinada pelo sistema LPM.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
UCHOA MAIA RODRIGUES, DANIELE C.; MOURA, FELIPE A.; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; TORRES, RICARDO DA S. Graph visual rhythms in temporal network analyses. GRAPHICAL MODELS, v. 103, MAY 2019. Citações Web of Science: 0.

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