No futebol moderno, o equilíbrio entre o jogo interior e o jogo pelas alas é fundamental para superar os adversários e criar oportunidades de gol. Embora o jogo pelas alas tenha historicamente predominado como tática, a habilidade de uma equipe em desenvolver o jogo interior — movimentando a bola pelos espaços centrais entre as linhas defensivas do oponente tornou-se uma peça-chave para o sucesso ofensivo. Este post apresenta um método inovador para medir de forma objetiva o potencial de jogo interior de uma equipe, utilizando a homografia para mapear projeções em diferentes ângulos.

O Desafio de Avaliar o Jogo Interior

O jogo interior vai além de simplesmente conduzir a bola para o centro do campo. Ele envolve a criação e a exploração estratégica de espaços dentro do bloco defensivo adversário, permitindo que os jogadores de ataque recebam a bola em posições ameaçadoras. Avaliar essa habilidade é um desafio, dado a complexidade dos movimentos dos jogadores e a constante interação entre as linhas ofensivas e defensivas.

Metodologia: Integração de Hull Convexo e Diagramas de Voronoi

Este modelo é fundamentado em duas ferramentas de análise espacial: o Hull Convexo e os diagramas de Voronoi, ambos adaptados para capturar a dinâmica do futebol.

• Hull Convexo Modificado: Delimitando o Bloco Defensivo Adversário O Hull Convexo é uma técnica que define o perímetro do bloco defensivo do adversário, crucial para identificar os limites dentro dos quais uma equipe deve operar para criar jogo interior. Neste contexto, o Hull Convexo é ajustado para excluir o jogador atacante mais avançado, caso ele esteja claramente fora do bloco defensivo, concentrando-se no espaço real onde ocorre a interação tática.
• Diagramas de Voronoi Adaptados: Mapeando Espaços Estratégicos Os diagramas de Voronoi dividem o campo em áreas onde cada jogador tem a maior probabilidade de alcançar a bola primeiro. Para esta análise, as células de Voronoi são ajustadas levando em conta a velocidade e a aceleração de cada jogador, resultando em um modelo mais preciso do espaço útil que cada um pode cobrir. As áreas de Voronoi geradas por jogadores dentro do Hull Convexo do adversário indicam os espaços que podem ser explorados para o jogo interior.

Aplicação Prática: Analisando o Jogo Interior em Ação

Este modelo foi implementado em partidas reais, como mostrado no vídeo que acompanha o artigo, que analisa a posse de bola do Real Madrid contra o Athletic Club. Na análise, observamos os espaços criados pelos jogadores do Real Madrid dentro do bloco defensivo do Athletic, utilizando seus movimentos e habilidades para encontrar áreas livres e estabelecer zonas eficazes para a recepção da bola. A constante “dança” entre os jogadores ofensivos e defensivos, que ajustam suas posições em resposta aos movimentos adversários, é claramente ilustrada no vídeo, destacando como as oportunidades de jogo interior podem ser geradas por meio do controle inteligente do espaço.

Conclusões: A Chave para um Jogo Interior Eficaz

Este modelo de análise inovador oferece aos treinadores uma ferramenta poderosa para medir e aprimorar o jogo interior de suas equipes. Ao entender como criar e explorar espaços dentro do bloco defensivo adversário, as equipes podem aumentar sua capacidade de desorganizar a defesa oponente e criar oportunidades de gol. A chave está na combinação dinâmica de jogadores ofensivos que se movimentam de forma inteligente dentro do bloco defensivo e na análise contínua de como esses movimentos influenciam o espaço disponível.

Perspectivas Futuras: Caminhando para um Futebol mais Inteligente

Com a integração da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, este modelo tem o potencial de evoluir ainda mais, possibilitando previsões em tempo real e otimização tática durante as partidas. O futebol está entrando em uma nova era de análise, na qual ciência e tecnologia desempenham um papel crucial na tomada de decisões estratégicas. Essa abordagem não só aprimora o desempenho da equipe, mas também adiciona uma nova dimensão à nossa compreensão do jogo.

Fonte do projeto: https://github.com/roboflow/sports

Vídeo demonstrativo: