iPhones vão ajudar a decidir violações de fora de jogo no futebol

A principal liga de futebol do Reino Unido está a mudar a tecnologia que utiliza para detetar violações de fora de jogo no campo de futebol. A Premier League contratou uma empresa chamada Genius Sports, que utilizará dezenas de iPhones combinados com modelos de aprendizagem automática para ajudar os árbitros a efetuar uma chamada de fora de jogo.

Pares de iPhone 15 Pro para um serviço VAR mais eficaz

As violações de fora de jogo nem sempre são claras, especialmente quando os jogadores estão agrupados de uma forma que impede os árbitros e até mesmo vários ângulos de câmara de verem detalhes suficientes para as assinalarem com precisão. É aí que entram normalmente os sistemas de árbitro assistente de vídeo (VAR), que preenchem ostensivamente as lacunas utilizando câmaras e aprendizagem automática.

As ligas de futebol utilizam sistemas VAR há anos. A FIFA, a liga global de futebol, começou a usar oficialmente a tecnologia de monitorização de membros com recurso à aprendizagem automática e sensores de bola de futebol embutidos em 2022, após um teste no ano anterior.

O 💥️software pode monitorizar 29 pontos do corpo dos jogadores, mas estes sistemas têm limites e muitas vezes causam “atrasos extensos e erros de processo humano” e “preocupações sobre a precisão das chamadas no jogo”, segundo um relatório sobre o acordo da Premier League com a Genius Sports.

O diretor de produto Matt Fleckenstein referiu que a Genius chama à sua tecnologia de deteção de fora de jogo 💥️“Semi-Assisted Offside Technology” (SAOT). Esta tecnologia faz parte do sistema mais complexo e completo, o GeniusIQ da empresa.

A Genius diz que a sua tecnologia 💥️SAOT pode criar com precisão imagens 3D de cada jogador e que isso ajuda os árbitros a definir exatamente onde está a linha de fora de jogo no campo e onde estão todos os jogadores em relação a ela. Para isso, a empresa precisa de muitas câmaras.

Descartamos as câmaras 4K que eram significativamente mais caras. Queríamos ver se podíamos mudar para um telemóvel mais simples.

A empresa acabou por usar iPhones, em grande parte porque era o dispositivo com que os funcionários da empresa estavam mais familiarizados quando se tratava de coisas como desenvolvimento de software.

Disse Fleckenstein.

Fleckenstein disse que 💥️“o segredo é utilizar 24 a 28” iPhones - na sua maioria iPhone 15 Pro - para obter uma cobertura uniforme do campo e das linhas laterais. Por norma, colocavam os iPhones aos pares, já personalizados, com uma inclinação programada, por forma a garantir a cobertura de uma área.

Segundo refere o diretor de produto, aparentemente, esta abordagem dá ao Genius “entre 7.000 e 10.000” pontos de dados que lhe permitem 💥️gerar uma espécie de malha virtual 3D de cada jogador. Ter tantos pontos de dados significa que o sistema pode tolerar a falta de pormenores, como problemas de iluminação.

Além disso, os iPhones podem gravar a taxas de fotogramas muito elevadas - a 💥️Genius grava a 100 fps, mas já testou até 200 fps - e os telemóveis também oferecem algum processamento local de visão por computador. Todos os dados são enviados para um servidor local para serem processados pelo seu sistema GeniusIQ.

Segundo refere a Wire, a visão por computador e os algoritmos preditivos do GeniusIQ processam os dados para identificar partes individuais do corpo - até os dedos individuais dos jogadores - e prever onde estão quando são bloqueados da vista.

A empresa treinou o seu sistema em “várias épocas” de jogos de futebol para o conseguir fazer.

Tudo isto serve para perceber onde cada jogador está em relação ao outro, à bola e ao guarda-redes. As chamadas de fora de jogo são feitas “quando a bola sai do pé do jogador ofensivo”, disse Fleckenstein. Assim, ter mais imagens captadas torna mais provável que as câmaras apanhem o momento exato em que tudo aconteceu.

As regras oficiais do futebol são muito específicas sobre o que torna um jogador “fora de jogo”, mas não está claro se mais granularidade torna o GeniusIQ melhor do que as alternativas existentes.

Fleckenstein não quis fazer comparações de desempenho, mas salientou que outros sistemas VAR podem usar apenas “30 ou 40 pontos do corpo”, construindo uma espécie de versão aproximada do jogador. Ou podem usar apenas o rastreamento do “centro de massa”, em que cada jogador é representado por um único ponto de dados.

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