A “antecipação da acção” consiste na utilização de informação visual extraída pela visão computacional para prever e antecipar o que é que os humanos vão fazer em determinada situação.
Só nos três primeiros meses do ano, o volume de apostas desportivas à quota em Portugal foi de 369.4 milhões de euros. Durante o mesmo período, segundo o Serviço de Regulação e Inspecção de Jogos (SRIJ), do Turismo de Portugal, a receita bruta das entidades exploradoras de apostas desportivas à quota ascendeu aos 77,7 milhões de euros.
Dos cerca de 215 mil jogadores, 21% têm entre 18 e 24 anos. Entre os 25 e os 44 anos, o número ascende aos 60,4%.
Em junho, o mercado de apostas desportivas a nível global estava avaliado em cerca de 60 mil milhões de euros, segundo a Statista, empresa especializada em dados sobre consumo e mercado. As estimativas apontam para valores que ultrapassam os 120 mil milhões de euros em 2030.
Desenvolvido por uma equipa de investigadores da Universidade de Cornell, em Nova Iorque, um algoritmo conseguiu distinguir um distribuidor de um líbero, com uma precisão de 86.99%! Além disso, conseguiu prever, em 80.5% das vezes, as múltiplas acções dos jogadores em campo – 44 frames à frente da actual. Entre as acções estão correr, ficar em pé, saltar, atirar-se ao solo, agachar-se, bloquear, ou passar.
O desenvolvimento de um algoritmo com este potencial significa a previsão do resultado final de um jogo. E não só de voleibol. Mas se este é o sonho de qualquer adepto de apostas desportivas e o pesadelo de um sector tão lucrativo, a tecnologia promete ir muito além do mundo desportivo.
O objectivo passa agora por expandir as aplicações daquele pedaço de código.
A imprevisibilidade do ser-humano acaba aqui.
“A pesquisa surgiu com o propósito da [utilização na] robótica, e de robôs que operam em redor dos humanos”, sublinha Silvia Ferrari, professora de Engenharia Mecânica e Aeroespacial, líder da pesquisa.
Para dar maior estabilidade à construção da inteligência artificial, a equipa optou por pegar nos desportos, “onde as regras e os objectivos estão bem definidos”, esclarece Ferrari.
Porquê o voleibol? Segundo a cientista
“Conseguimos aceder a dados públicos de voleibol. E isso é muito importante porque qualquer sistema de machine learning, se queremos treiná-la para aprender alguma coisa, a comportar-se como um humano, a ser inteligente, precisamos de uma grande quantidade de dados”, explica Dong.
Por outro lado, o facto de ter o campo de jogo dividido em dois “torna tudo mais fácil”.
O grande sucesso conseguido no vólei faz agora a equipa voltar-se para um desporto mais dinâmico, e no qual ambas as equipas invadem o campo contrário: o hóquei no gelo. Para
“Se o nosso algoritmo conseguir compreender as situações nestes cenários mais desafiantes, esperamos que possa ser utilizado fora dos desportos, em desafios do mundo real”, afirma Huo.
Ainda assim, com a quantidade de dados gerada pelo algoritmo, e a quantidade de analistas de dados que se debruçam sobre os resultados, é expectável que “novos modelos possam ser criados para prever que equipa vai vencer” – ainda que não possam ser utilizados para tomar decisões durante o jogo, dada a natureza retrospectiva da tecnologia. A Santa Casa que se aproveite do Placard enquanto pode.
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