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

• Processo: 18/19007-9
• Modalidade de apoio: 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
• Pesquisador Anfitrião: Koen A.P.M. 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: drible | Futebol | machine learning | Séries Temporais | Biomecânica dos Esportes

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. (AU)

Publicações científicas

(10)

(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)

DE OLIVEIRA BUENO, MURILO JOSE; CAETANO, FABIO GIULIANO; DE SOUZA, NICOLAU MELO; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; MOURA, FELIPE ARRUDA. Variability in tactical behavior of futsal teams from different categories. PLoS One, v. 15, n. 3, MAR 17 2020. (18/19007-9, 16/50250-1, 17/20945-0)

MERLIN, MURILO; PINTO, ALLAN; DE ALMEIDA, ALEXANDRE GOMES; MOURA, FELIPE A.; TORRES, RICARDO DA SILVA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO. Classification and determinants of passing difficulty in soccer: a multivariate approach. SCIENCE AND MEDICINE IN FOOTBALL, OCT 2021. (18/19007-9, 19/16253-1, 16/50250-1, 17/20945-0)

MERLIN, MURILO; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; MOURA, FELIPE ARRUDA; TORRES, RICARDO DA SILVA; GONCALVES, BRUNO; SAMPAIO, JAIME. Exploring the determinants of success in different clusters of ball possession sequences in soccer. RESEARCH IN SPORTS MEDICINE, v. 28, n. 3, p. 12-pg., 2020-01-26. (16/50250-1, 17/20945-0, 18/19007-9)

DE OLIVEIRA BUENO, MURILO JOSE; SILVA, MAISA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; TOFFEE, RICARDO DA SILVA; MOURA, FELIPE ARRUDA. Multiscale fractal dimension applied to tactical analysis in football: A novel approach to evaluate the shapes of team organization on the pitch. PLoS One, v. 16, n. 9, SEP 1 2021. (18/19007-9, 16/50250-1, 17/20945-0)

MERLIN, MURILO; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; MOURA, FELIPE ARRUDA; TORRES, RICARDO DA SILVA; GONCALVES, BRUNO; SAMPAIO, JAIME. Exploring the determinants of success in different clusters of ball possession sequences in soccer. RESEARCH IN SPORTS MEDICINE, JAN 2020. (18/19007-9, 16/50250-1, 17/20945-0)

CAETANO, FABIO GIULIANO; DE SOUZA, NICOLAU MELO; BUENO, MURILO JOSE DE OLIVEIRA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; MOURA, FELIPE ARRUDA. Interpersonal interaction during official soccer matches considering the coupling of different playing positions. INTERNATIONAL JOURNAL OF PERFORMANCE ANALYSIS IN SPORT, v. 20, n. 4, JUN 2020. (18/19007-9, 16/50250-1, 17/20945-0)

CAETANO, FABIO GIULIANO; BARBON JUNIOR, SYLVIO; TORRES, RICARDO DA SILVA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; RUFFINO, PAULO REGIS CARON; MARTINS, LUIZ EDUARDO BARRETO; MOURA, FELIPE ARRUDA. Football player dominant region determined by a novel model based on instantaneous kinematics variables. SCIENTIFIC REPORTS, v. 11, n. 1, SEP 14 2021. (16/50250-1, 17/20945-0, 18/19007-9)

BARBON JUNIOR, SYLVIO; PINTO, ALLAN; BARROSO, JOAO VITOR; CAETANO, FABIO GIULIANO; MOURA, FELIPE ARRUDA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; TORRES, RICARDO DA SILVA. port action mining: Dribbling recognition in socce. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, v. 81, n. 3, DEC 2021. (18/19007-9, 19/17729-0, 19/16253-1, 16/50250-1, 17/20945-0, 19/22262-3)

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. (14/50715-9, 16/50250-1, 13/50169-1, 14/12236-1, 18/19007-9, 17/20945-0, 13/50155-0, 15/24494-8)

CAETANO, FABIO GIULIANO; DE SOUZA, NICOLAU MELO; BUENO, MURILO JOSE DE OLIVEIRA; CUNHA, SERGIO AUGUSTO; MOURA, FELIPE ARRUDA. Interpersonal interaction during official soccer matches considering the coupling of different playing positions. INTERNATIONAL JOURNAL OF PERFORMANCE ANALYSIS IN SPORT, v. 20, n. 4, p. 13-pg., 2020-06-04. (16/50250-1, 17/20945-0, 18/19007-9)