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As tecnologias de Aprendizado de Máquina das Olimpíadas de Tóquio 2020

As Olimpíadas de Tóquio acabaram no início desse domingo (8), mas o seu legado não apenas vai continuar como também irá muito além do campo do esporte. Nos bastidores das equipes e dos atletas, tecnologias de ponta no campo da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina foram desenvolvidas e testadas para oferecer performance superior ou analisar a saúde dos competidores.

Inovação tecnológica não é um fenômeno recente nos Jogos Olímpicos: em 1948, o evento já adotava a famosa Omega’s Magic Eye. Muito provavelmente você não reconheceu pelo nome, mas o dispositivo é capaz de rastrear velocistas e capturar o momento exato em que um deles cruza a linha de chegada. As famosas fotos da fita sendo rompida, que muitas vezes tiram dúvidas sobre quem foi mesmo o primeiro colocado, são fruto de câmeras que podemos chamar de inteligentes e que se tornaram um padrão em muitas competições.

Antes disso, era necessário um juiz com olhar afiado e dedo ligeiro para interromper um cronômetro. Mais de cinquenta anos atrás, a Omega utilizou células fotossensíveis para o disparo de suas fotos. Hoje, a fabricante Omega opera com visão computacional que acompanha atletas em 35 modalidades e é a registradora oficial de tempo. Em outras palavras, muitos dos recordes que temos nos dias atuais não poderiam ser marcados com confiança nas Olimpíadas sem o uso da tecnologia.

Entretanto, esse fluxo de informações não se resume ao que é captado por câmeras. Micro-sensores, com giroscópios internos, são embutidos no próprio uniforme dos atletas, gerando um grande volume de dados que será interpretado por algoritmos de Aprendizado de Máquina para gerar estatísticas sobre quase tudo que acontece nas competições das Olimpíadas. Esse material pode ser analisado posteriormente, mas também é oferecido em tempo real para comentaristas esportivos e treinadores.

“Quando você consegue rastrear a bola, saberá onde ela estava e quando mudou de direção. E com a combinação dos sensores nos atletas, o algoritmo reconhecerá o lance”, explicou Alain Zobrist, chefe da Omega Timing, em entrevista para a Wired. “Portanto, é essa combinação de ambas as tecnologias que nos permite ser precisos na medição dos dados.”

Frações de segundos

Entre as inovações presentes nas Olimpíadas de Tóquio 2020, vale destacar o 3D Athlete Tracking (3DAT). O projeto é o resultado de uma parceria inédita entre Intel e Alibaba para desenvolver tecnologia de visão computacional. Esse sistema interpreta imagens capturadas a partir de cinco câmeras especiais e enviadas para a nuvem da Alibaba. Nos servidores da empresa, algoritmos de aprendizagem profunda irão juntar as imagens e produzir conclusões baseadas em dados, como a taxa máxima de velocidade de cada atleta.

Foi empregado o poder do TensorFlow para realizar a detecção de pessoas e reconhecimento de partes do corpo, incluindo articulações e outros pontos de interesse. A partir dos algoritmos, poses são reconhecidas e são gerados modelos para Inteligência Artificial. Nem todos os atletas são similares, cada indivíduo traz suas particularidades, mas o sistema foi alimentado com dados que servem para aprender seus limites e seu potencial individual.

A partir de toda essa infraestrutura, são gerados relatórios de acompanhamento e os treinadores tem acesso a informações biométricas importantes minuto a minuto, enquanto os exercícios ou as provas estão acontecendo durante as Olimpíadas.

Ashton Eaton, duas vezes medalhista de ouro olímpico no decatlo, é uma das pessoas queforam   recrutadas pela Intel para ajudar a calibrar e desenvolver o 3DAT. Ele explica a importância do projeto no futuro dos esportes principalmente para novos atletas:

Quando estava correndo os 100 metros rasos, trabalhava com meu treinador para fazer ajustes para cortar frações de segundo, mas era tudo muito difícil. Porém, o 3DAT permite que os atletas entendam precisamente o que seu corpo está fazendo enquanto em movimento, para que possam definir com precisão onde fazer ajustes para ficar mais rápido ou melhor.

Olimpíadas na onda do Big Data

O Surfe fez sua estreia agora como esporte olímpico. Apesar do ineditismo, ele já chegou em Tóquio trazendo uma ampla bagagem tecnológica. A equipe de surfe dos Estados Unidos utilizou Inteligência Artificial e Big Data, elementos que certamente contribuíram para o ouro de Carissa Moore, na prova feminina. Longe se foi o tempo em que tudo que era necessário eram a prancha, as ondas e a harmonia entre esses elementos.

A delegação norte-americana avaliou aspectos fisiológicos de cada um de seus participantes. Isso envolveu monitorar o débito cardiovascular, os padrões de sono, a variabilidade da frequência cardíaca e a frequência de certas lesões, para tentar prever problemas e maximizar o desempenho de seus atletas. Com câmeras de captura de movimento e sensores presentes nas próprias pranchas, informações biomecânicas dos surfistas se tornaram dados para serem interpretados por algoritmos de aprendizado de máquina.

Kevyn Dean, diretor médico da equipe, esclareceu a diferença que a tecnologia significa: “Na verdade, temos tentado desenvolver métodos para fazer com que nossos atletas cumpram o que prometem. Existem tantas variáveis que você possivelmente não pode gerenciar, como vento e maré. Dar um mergulho mais profundo em análises e dados foi nosso roteiro… Nós realmente queremos seguir os dados.”

Entretanto, a equipe dos Estados Unidos não foi a única afetada diretamente pela tecnologia durante as provas de surfe. A própria escolha dos locais de competição foi resultado de uma análise profunda de dados realizada por sistemas de Inteligência Artificial desenvolvidos pela empresa Surfline Inc. A praia de Tsurigasaki foi a melhor sugestão, depois de serem avaliados fatores diversos como cobertura de gelo, medições batométricas, dados de padrão de vento e medições de flutuação, muitas vezes a partir de informações coletadas por satélite.

Fora das quadras e das pistas

Enquanto as delegações retornam para seus países de origem depois das Olimpíadas de Tóquio 2020, a tecnologia envolvida continua sendo distribuída em vários outros setores da sociedade.

Sistemas capazes de simular resultados e performance de atletas podem reproduzir avaliações de fisioterapia e outros tratamentos de saúde, acompanhando caso a caso a evolução de pacientes. Os mesmos dados podem ser empregados para o desenvolvimento de produtos mais ergonômicos e soluções no ambiente de trabalho que diminuam os riscos funcionais.

Da mesma forma, algoritmos de visão computacional capazes de reconhecer movimentos ou acompanhar bolas também podem ser empregados na indústria, no processo fabril de separação de componentes.

Combinando essas duas vertentes, seria possível projetar sistemas de inteligência artificial que avaliam o fluxo de pessoas para prever frequência de vendas em um shopping ou gargalos de trânsito. Empresas de entrega e logística estão adotando soluções similares de Inteligência Artificial para otimização de caminho, muitas vezes usando condições em tempo real relacionadas ao clima e ao tráfego. Até mesmo o setor de armazenamento pode ser beneficiado com tecnologias de posicionamento baseadas em big data, gerando caminhos otimizados para funcionários, pensando na localização de itens individuais.

Essas mesmas tecnologias seguirão evoluindo até as Olimpíadas de Paris 2024 e podemos apenas imaginar o impacto cada vez maior do Aprendizado de Máquina como complemento das proezas do corpo humano.

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