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Flamengo usa dados para aprimorar análise de desempenho dos jogadores

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O Flamengo está modernizando sua infraestrutura de dados em parceria com a BlueShift e o Google Cloud. O projeto organiza informações sobre partidas e jogadores para ampliar os recursos de análise e apoiar as decisões da comissão técnica.

A iniciativa utiliza uma arquitetura que facilita o processamento de estatísticas e prepara o clube para incorporar aplicações de inteligência artificial no futuro.

A plataforma centralizada fornece relatórios estratégicos para auxiliar a comissão técnica na preparação tática e estudo de rivais. – Imagem:Sinrich Sydnes/Shutterstock

Lakehouse e BigQuery organizam dados do futebol

Durante os 90 minutos de uma partida, são registrados mais de 3 mil eventos em campo, entre passes, chutes e toques na bola. Para transformar esse volume de informações em análises úteis, o projeto separou os fluxos de registro e análise e centralizou o ambiente analítico no BigQuery, serviço do Google Cloud.

A modernização também envolveu a construção de uma arquitetura lakehouse, que combina armazenamento e análise de grandes volumes de dados em um ambiente integrado. As informações são organizadas em camadas, desde os registros originais até os dados tratados e prontos para consulta.

Na prática, essa estrutura permite à comissão técnica trabalhar com diferentes indicadores de desempenho dos atletas. Entre as possibilidades de análise estão:

  • Comparar métricas de desempenho dos jogadores;
  • Acompanhar a evolução individual e coletiva dos atletas;
  • Identificar padrões individuais e coletivos nas partidas.

A solução também levou em consideração as ferramentas e competências já utilizadas pelos profissionais do clube, favorecendo a adoção da plataforma na rotina de trabalho.

Dados ajudam a orientar decisões da comissão técnica

Com as informações organizadas, os analistas podem explorar diferentes cenários e fornecer subsídios para o planejamento esportivo. A plataforma também oferece ambientes seguros para consulta e análise dos dados, com controle de recursos e custos.

Segundo Esteban Huerta, especialista em Google Cloud na BlueShift, o principal desafio está em transformar grandes volumes de registros em informações úteis para o futebol.

“O diferencial não está apenas em reunir grandes volumes de dados, mas em transformá-los em informações que apoiem decisões mais assertivas”, explica.

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A solução foi projetada para incorporar no futuro o Vertex AI, permitindo cruzar estatísticas e imagens sem reconstruir o sistema. – Imagem: vectorfusionart/Shutterstock

Inteligência artificial está nos planos para o futuro

A infraestrutura também foi preparada para permitir a incorporação futura de aplicações de inteligência artificial por meio do Vertex AI, plataforma do Google Cloud. A proposta é combinar estatísticas, imagens e outros tipos de informação para ampliar os recursos de análise, sem exigir a reconstrução da estrutura já implementada.

Essa etapa ainda representa uma possibilidade de evolução do projeto. Huerta afirma que a base tecnológica foi planejada para acompanhar novas demandas e permitir que o Flamengo adote ferramentas mais avançadas sem precisar reconstruir sua infraestrutura a cada nova necessidade.

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Google cria chip de IA secreto para deixar Gemini mais poderoso

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O Google trabalha em um novo chip de IA que poderá ajudar a empresa a rodar modelos de inteligência artificial com mais eficiência. O projeto, chamado internamente de “Frozen v2”, deve ampliar a capacidade de processamento usada pelo Gemini.

Segundo a Reuters, o desenvolvimento faz parte da estratégia da companhia para enfrentar limitações de computação que já afetaram contratos do Google Cloud.

Google aposta em hardware próprio para acelerar o Gemini e ampliar sua capacidade na disputa pela liderança em inteligência artificial. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock

Frozen v2 terá partes do Gemini no próprio hardware

A principal novidade do chip é a possibilidade de incorporar elementos do Gemini diretamente ao hardware. A ideia é tornar a execução dos modelos mais eficiente, reduzindo a dependência de estruturas tradicionais de processamento.

Entre os detalhes divulgados estão:

  • O Google trabalha com previsão de uso do chip a partir de 2028;
  • O design ainda está sendo finalizado pelos engenheiros;
  • A eficiência pode ser de seis a dez vezes superior à dos atuais chips personalizados de IA da empresa;
  • O projeto será uma nova linha de hardware e não substituirá as TPUs.
Silhueta de pessoa com chip no lugar do cérebro, que também traz logotipo do Google
Google prepara uma nova geração de chips para IA em meio à crescente demanda por capacidade computacional. Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital

Google também enfrenta desafios com Gemini

O Frozen v2 não chega para eliminar as unidades de processamento tensorial (TPUs), tecnologia já utilizada pelo Google em tarefas de inteligência artificial. A proposta é criar uma alternativa especializada para atender às necessidades dos modelos mais avançados.

Leia mais:

Além da corrida por novos chips, o Google trabalha para aprimorar seus modelos de IA. A Reuters citou um relatório da Bloomberg segundo o qual a empresa adiou o lançamento de uma nova versão do Gemini após o sistema não atingir metas internas, principalmente em programação.

O desenvolvimento do Frozen v2 mostra que a disputa por inteligência artificial envolve não apenas criar modelos melhores, mas também construir a infraestrutura necessária para colocá-los em funcionamento.

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