Oito segundos antes: a inteligência artificial que tenta prever o futebol

No futebol, a diferença entre perceber uma jogada e antecipá-la pode estar em poucos segundos. Um passe que parece inesperado para quem acompanha a partida talvez tenha sido preparado muito antes, quando um jogador se afastou da marcação, outro ocupou um espaço vazio e um terceiro começou a correr em direção à área. Para um observador humano, todos esses movimentos podem parecer acontecimentos independentes. Para uma inteligência artificial treinada para analisar o jogo, eles podem formar uma sequência reconhecível.

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O TacticAI foi desenvolvido nesse contexto, em uma colaboração de vários anos entre pesquisadores do Google DeepMind e especialistas do Liverpool. O objetivo era construir uma espécie de assistente tático capaz de ajudar profissionais a encontrar padrões que poderiam passar despercebidos mesmo depois de muitas horas diante de vídeos de partidas.

A história do TacticAI ganhou uma imagem particularmente simbólica a partir de uma jogada que já pertence à memória recente da Liga dos Campeões. Em 2019, durante a semifinal entre Liverpool e Barcelona, o lateral Trent Alexander-Arnold cobrou rapidamente um escanteio e encontrou Divock Origi, que marcou um dos gols mais lembrados da história recente do clube inglês. A jogada ficou marcada justamente pela combinação de percepção, velocidade e surpresa, elementos que tornam o futebol difícil de transformar em uma sequência previsível de eventos.

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O exemplo ajuda a entender por que os escanteios chamaram a atenção dos pesquisadores. Em uma partida da Premier League, são cobrados, em média, cerca de dez escanteios por jogo. Cada um deles começa de uma posição conhecida, com a bola parada e com os jogadores distribuídos em um espaço relativamente delimitado. Existe, portanto, uma espécie de laboratório natural dentro da partida. A equipe pode estudar como o adversário costuma defender, observar quem acompanha quem, identificar espaços recorrentes e preparar movimentos específicos para explorar essas características.

O sistema foi treinado com dados de 7.176 escanteios da Premier League. Cada situação foi transformada em uma representação matemática. Em termos mais simples, a inteligência artificial não observa apenas onde cada jogador está. Ela tenta compreender quem está relacionado com quem, quais jogadores estão próximos, quais movimentos podem influenciar outros e como a configuração coletiva pode mudar a sequência seguinte.

Essa abordagem é conhecida como aprendizado profundo geométrico. O conceito é importante porque o futebol é um jogo espacial. Uma pequena mudança na posição de um jogador pode alterar o comportamento de vários outros. O modelo procura capturar justamente essas relações.

Um analista que tradicionalmente precisaria rever dezenas ou centenas de vídeos para procurar escanteios semelhantes pode usar o sistema para encontrar situações próximas em poucos instantes. A inteligência artificial transforma as configurações dos jogadores em representações numéricas e procura correspondências no banco de dados. Em testes realizados pelos pesquisadores, as melhores sugestões de situações semelhantes foram consideradas relevantes em 63% dos casos, quase o dobro do índice de 33% obtido por uma abordagem baseada apenas na similaridade das posições dos jogadores.

O sistema também pode gerar novas configurações. O treinador ou analista pode partir de uma situação real e pedir que a inteligência artificial explore alterações nas posições dos jogadores, avaliando quais mudanças tendem a aumentar ou reduzir a probabilidade de uma finalização.

Foi nessa etapa que a parceria com o Liverpool ganhou peso. Cinco especialistas do clube participaram do estudo de caso, entre cientistas de dados, analista de vídeo e integrante da comissão técnica. Eles receberam situações reais e configurações produzidas pelo TacticAI sem saber necessariamente a origem de cada uma e precisaram avaliar sua qualidade tática.

Em 90% das avaliações, os especialistas preferiram as sugestões produzidas pelo sistema às configurações observadas em situações reais de jogo. Os resultados foram publicados na revista científica Nature Communications e ajudaram a sustentar a ideia de que a ferramenta poderia produzir recomendações suficientemente realistas para serem consideradas por profissionais.

O número, porém, precisa ser entendido dentro de seus limites. O teste não significa que a inteligência artificial tenha superado treinadores ou que o Liverpool tenha passado a entregar suas decisões táticas a um algoritmo. A experiência mostrou que, em um contexto específico, profissionais consideraram as sugestões da máquina mais interessantes do que as alternativas apresentadas. O TacticAI funciona, nesse sentido, como uma ferramenta de apoio, uma camada adicional de informação para quem continua responsável pela decisão. Essa distinção acompanha toda a trajetória do projeto.

Um treinador pode receber uma sugestão estatisticamente favorável para um escanteio, mas decidir cobrar curto porque percebeu que um adversário está desatento. Pode escolher uma solução mais conservadora porque sua equipe está vencendo e não deseja correr o risco de sofrer um contra-ataque. Pode ainda ignorar completamente a recomendação porque conhece características psicológicas ou físicas de seus jogadores que não estão presentes nos dados disponíveis para a inteligência artificial. O algoritmo enxerga padrões. O treinador enxerga o jogo.

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O primeiro clube a usar a tecnologia é justamente uma equipe brasileira. A parceria com o Palmeiras representa uma mudança importante na trajetória do TacticAI porque desloca o foco de situações de bola parada para a dinâmica contínua do jogo. O anúncio da colaboração, feito durante um evento do Google Brasil em 10 de junho, apresentou o clube brasileiro como o primeiro a avançar de maneira significativa sobre a tecnologia desenvolvida originalmente para a análise de escanteios.

O clube não divulgou detalhes operacionais da parceria e, por decisão estratégica do Departamento de Futebol, mantém sob reserva informações sobre a utilização da ferramenta.

A meta de prever jogadas com até oito segundos de antecedência ajuda a dimensionar a dificuldade do projeto. Oito segundos parecem pouco quando comparados ao ritmo de uma partida, mas, no futebol de alto nível, esse intervalo pode representar uma eternidade. Em poucos segundos, uma equipe pode sair da defesa, atravessar o meio-campo e criar uma oportunidade de gol.

Para conseguir fazer uma previsão desse tipo, o sistema precisa acompanhar o jogo continuamente.

A inteligência artificial recebe informações sobre a posição dos jogadores e da bola e observa como esses elementos mudam ao longo do tempo. O modelo identifica quem está se aproximando, quem está se afastando, quais espaços estão sendo ocupados e quais corredores começam a aparecer.

A partir daí, tenta encontrar uma sequência provável. O sistema pode reconhecer que aquela sequência costuma terminar com um passe em profundidade. Se a bola estiver em uma posição favorável e os jogadores estiverem se movimentando de maneira semelhante a outras situações analisadas anteriormente, a previsão desse passe pode ganhar força.

A cada novo movimento, porém, a estimativa precisa ser atualizada. O desafio é maior do que simplesmente observar onde está a bola. No futebol, a bola representa apenas uma parte da história. Enquanto ela está nos pés de um jogador, dez companheiros e os adversários estão se movimentando ao mesmo tempo. Um atacante pode iniciar uma corrida para abrir espaço para outro. Um lateral pode avançar para obrigar um defensor a recuar. Um meio-campista pode se posicionar entre duas linhas, esperando o momento em que receberá a bola. É a combinação desses movimentos que interessa ao Tactical AI.

Em vez de olhar apenas para o passe que está acontecendo, o sistema procura compreender a sequência de acontecimentos que levou até aquele momento. Se um jogador recebe a bola e há um companheiro livre pelo lado direito, por exemplo, a inteligência artificial não considera apenas a posição dos dois. Ela também observa como os defensores estão se movimentando, quais espaços estão sendo abertos e fechados e quais jogadores estão em condições de participar da próxima ação. A partir dessas informações, o sistema tenta reconhecer padrões.

Uma maneira simples de entender o funcionamento do Tactical AI é imaginar um lance de ataque visto de cima. A bola está com um meio-campista, enquanto um atacante começa a correr nas costas da defesa. Ao mesmo tempo, um ponta se aproxima da lateral e um segundo meio-campista avança pelo centro.

Se determinados movimentos aparecem juntos com frequência, o sistema pode estimar que uma ação específica tem maior chance de acontecer nos segundos seguintes. Em vez de afirmar que "o jogador vai fazer isso", o modelo trabalha com uma pergunta diferente: "diante do que está acontecendo agora, qual é a ação mais provável?" Essa diferença é fundamental.

O sistema pode observar, por exemplo, que um jogador está conduzindo a bola em direção ao centro enquanto seu companheiro ocupa o corredor lateral. Ao mesmo tempo, o adversário mais próximo começa a se aproximar. Em uma situação como essa, o programa pode considerar que existem algumas possibilidades mais prováveis: o passe para o jogador aberto, a condução para o espaço central ou uma tentativa de inversão.

A previsão não nasce de uma única informação. Ela surge da combinação de vários sinais.

É justamente por isso que o Tactical AI tenta analisar o jogo como uma sequência contínua. O que aconteceu há dois ou três segundos pode ser tão importante quanto a posição atual da bola. Uma movimentação que parecia irrelevante pode ter criado o espaço que será explorado no próximo instante. A tecnologia procura enxergar esse encadeamento.

Se o defensor decidir não acompanhar o atacante, por exemplo, a jogada muda. Se o meio-campista perder a bola, muda novamente. Se o jogador que conduzia a bola perceber um espaço diferente e escolher outro caminho, a previsão anterior deixa de fazer sentido.

Por isso, o objetivo não é criar uma máquina que "saiba" o futuro. O que se busca é uma ferramenta capaz de reconhecer, com antecedência, os caminhos mais prováveis que o jogo está tomando. A previsão de oito segundos deve ser entendida dentro dessa lógica.

O sistema tenta observar o presente e projetar o futuro imediato. Quanto mais distante estiver o momento previsto, maior tende a ser a incerteza. Uma jogada que parece provável daqui a um segundo pode se tornar muito menos previsível quando a projeção avança alguns segundos.

Ainda assim, se a inteligência artificial conseguir identificar padrões relevantes antes que eles sejam evidentes para os jogadores ou para os analistas, o ganho potencial pode ser significativo.

No futebol, uma pequena vantagem temporal pode fazer a diferença. A tecnologia, nesse sentido, tenta transformar antecipação em informação.

Por isso, talvez a principal contribuição do Tactical AI não esteja em substituir o olhar humano, mas em ampliar sua capacidade de interpretação. Um treinador pode continuar sendo responsável pela decisão final, enquanto a tecnologia oferece uma quantidade maior de informações sobre aquilo que está se desenhando no campo.

A partida continuará sendo disputada em um campo de 105 metros, com 22 jogadores, uma bola e decisões tomadas em frações de segundo. A diferença é que, por trás da transmissão, dos bancos de reservas e das análises tradicionais, uma inteligência artificial pode estar tentando identificar algo que o olho humano ainda não percebeu: a direção que o jogo está prestes a tomar.

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Se a promessa de antecipar jogadas em até oito segundos puder ser desenvolvida de maneira consistente, a tecnologia poderá abrir uma nova fronteira na análise esportiva. O futuro talvez não esteja em prever exatamente onde a bola estará, mas em reconhecer, com antecedência, quais movimentos têm maior probabilidade de acontecer e quais espaços estão prestes a se tornar importantes.