Inteligência computacional aplicada ao futebol americano

• Autor(a) principal: Rodrigues, Diego da Silva
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/11567
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Engenharia elétrica; Futebol americano; Modelos de ranqueamento; Ranqueamento Bayesiano; Ciência do esporte

Esta tese apresenta a aplicação de modelos de inteligência computacional para apoiar times de futebol americano em países nos quais o esporte ainda está em fase de desenvolvimento. Dois modelos foram desenvolvidos, voltados para apoiar técnicos e times, utilizando dados de diferentes fontes. Um comitê de redes neurais especialistas foi treinado, utilizando dados de um time de alto nível, de maneira a extrair quais características influenciam a escolha de jogadas de um time profissional de ponta. As escolhas identificadas contribuem para a preparação tática dos atletas. O comitê foi capaz de identificar um subconjunto reduzido de atributos relevantes. Numa segunda etapa do trabalho, utilizando dados de treinamento de atletas amadores, adquiridos de 4.845 vídeos gerados a partir de um protocolo sistemático proposto, foi desenvolvido um modelo de ranqueamento de atletas e identificados seus pontos fortes e fracos no esporte. O modelo transporta um algoritmo utilizado em jogos para situações de enfrentamento individual no futebol americano e foi ajustado aos dados coletados num treino aberto para atletas no Rio de Janeiro, ao longo de 2017 e serviu para identificar os melhores. O modelo de ranqueamento também foi utilizado em dados de uma equipe amadora do Rio de Janeiro, para ranquear seus atletas ao longo da temporada.