Prevendo os Resultados do Handebol para as Olimpíadas de 2024

Durante o verão de 2024, Paris vai receber os Jogos Olímpicos, chamando a atenção dos fãs de esportes do mundo todo. O handebol, um esporte coletivo popular, verá diversas nações competindo pela medalha de ouro. Espera-se que as seleções da França e da Dinamarca sejam fortes candidatas no torneio masculino, enquanto França e Noruega são vistas como favoritas no feminino. Apesar da expectativa, ainda não foi desenvolvido um método científico para prever com precisão os resultados dessas partidas.

Neste artigo, apresentamos um modelo que usa deep learning para prever os resultados do torneio de handebol nas Olimpíadas de 2024. Ao usar técnicas de IA explicável, conseguimos identificar os fatores-chave que influenciam o resultado de cada jogo. Essa abordagem não só oferece previsões, mas também fornece insights que podem ajudar técnicos e analistas a entender as sutilezas por trás de cada resultado esperado.

#Os Jogos Olímpicos de 2024 e o Handebol

Os Jogos Olímpicos estão entre os maiores eventos esportivos do mundo, com cerca de 3.000 atletas de aproximadamente 80 países competindo em 40 esportes diferentes. O handebol é um desses esportes, e seu torneio olímpico é considerado o auge da competição para as equipes. Os Jogos de 2024 têm um significado especial para o handebol, já que acontecerão em Paris, onde as seleções masculina e feminina da França têm grandes chances de se sair bem. Ambas as equipes garantiram medalhas de ouro nas Olimpíadas anteriores, realizadas em Tóquio em 2020.

Este artigo introduz um modelo de previsão que combina dados estatísticos, deep learning e grandes modelos de linguagem para prever os resultados dos torneios de handebol masculino e feminino. Pesquisas anteriores indicaram que modelos baseados em árvore apresentam o melhor desempenho nas previsões; no entanto, esses modelos costumam ter dificuldades para interpretar dados numéricos. Em contraste, nosso trabalho integra informações sobre as escalações das equipes para aumentar a eficácia do modelo.

À medida que as ferramentas de inteligência artificial (IA) se tornam mais comuns, nosso objetivo é criar uma solução que facilite a interação entre analistas esportivos e modelos preditivos complexos. Nossa abordagem foca em tornar as previsões baseadas em IA mais relevantes e compreensíveis para os treinadores.

#Revisão da Literatura

No campo das previsões de partidas de handebol, várias metodologias foram propostas. Alguns pesquisadores sugeriram o uso de modelos univariados para prever diferenças de pontuação entre equipes aplicando técnicas estatísticas, como a distribuição de Skellam. Outros exploraram métodos, incluindo regressão lasso, que visa lidar com a subdispersão nas pontuações.

Uma abordagem de machine learning também foi proposta, considerando múltiplos fatores que impactam o desempenho das equipes ao estimar as forças das equipes com base em uma distribuição de Conway-Maxwell-Poisson. Nosso trabalho se baseia nessas fundações, apresentando um modelo de deep learning que leva em conta as composições e escalações das equipes.

Processamento de Linguagem Natural (NLP) é outro método utilizado na análise esportiva, usando técnicas para aprender comportamentos dos jogadores durante as partidas. Os avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs) abriram novas possibilidades na ciência de dados, mas esses modelos ainda não são amplamente utilizados na análise esportiva. As avaliações existentes dos LLMs no esporte frequentemente comparam outros modelos, mas podem não aproveitar plenamente seu potencial para gerar insights.

Este artigo apresenta uma combinação de redes neurais profundas para previsões de pontuação, métodos de IA explicável para esclarecer essas previsões e LLMs para comunicar descobertas de forma acessível.

#Metodologia

Nosso modelo de previsão visa estimar os gols marcados pelas equipes da casa e fora durante os jogos. Utilizando dados históricos de partidas, o modelo aprende como diversos fatores influenciam as pontuações das equipes. Esta seção descreve as fontes de dados utilizadas, os tipos de características incorporadas e o processo de aprendizado do modelo.

#Fontes de Dados

Nossos dados são provenientes de uma API de handebol, que fornece dados abrangentes sobre as partidas. O conjunto de dados é multimodal, combinando informações numéricas e textuais. Isso nos permite definir quatro tipos de características:

1. Informações da Partida: Essas características numéricas oferecem insights sobre o contexto da partida, como o dia da semana e o horário do jogo. Entender a relevância da partida fornece um contexto valioso para prever resultados.

2. Informações das Equipes: Essas características capturam detalhes sobre as equipes individuais, incluindo fatores que podem afetar a resistência dos jogadores, como a distância da viagem até a partida.

3. Forças das Equipes: Incorporamos variáveis que representam tanto as forças ofensivas quanto defensivas das equipes, que são estimadas usando métodos estatísticos.

4. Escalações das Equipes: O último tipo de característica inclui dados textuais mostrando os jogadores de cada time para uma partida. Conhecer a escalação é crucial para avaliar as forças e fraquezas de uma equipe.

#Características Explicadas

1. Informações da Partida:

   • Dia da Semana: O dia em que a partida ocorre pode indicar o desempenho potencial dos jogadores, com os dias da semana podendo ter um impacto menor que os fins de semana.
   • Hora: O horário de início também pode influenciar; partidas que começam cedo podem ter jogadores menos preparados.
   • Importância: Jogos que têm mais importância, como competições olímpicas, recebem valores mais altos para refletir seu impacto na motivação dos jogadores.

2. Informações das Equipes:

   • Distância da Viagem: Essa métrica ajuda a avaliar o potencial desgaste físico dos jogadores devido a longas viagens.
   • Número de Clubes: Indica a coesão da equipe, com menos clubes sugerindo maior familiaridade entre os jogadores.

3. Forças das Equipes:

   • Força de Ataque: Uma estimativa de quão efetivas as equipes são ofensivamente.
   • Força de Defesa: Uma estimativa de quão bem as equipes se defendem contra os ataques.

4. Escalações das Equipes:

   • Cada equipe pode ter até 16 jogadores, cujos nomes e funções ajudam a entender a composição e as capacidades gerais do time.

#Construindo o Modelo

Desenvolvemos um modelo de machine learning para regressão multi-alvo para prever as pontuações das equipes da casa e fora. O modelo utiliza informações de jogos de clubes e de seleções nacionais, que variam bastante em disponibilidade. Usamos Transfer Learning para aprimorar o modelo da seleção nacional, aproveitando o conjunto de dados maior disponível para os clubes.

O modelo de rede neural incorpora uma camada de embedding para lidar com os dados textuais dos jogadores e permitir uma melhor integração com as características numéricas. Essa abordagem considera as contribuições dos jogadores de forma implícita, aprendendo como o time se comporta quando jogadores específicos estão presentes.

#Abordagem de Transfer Learning

Para resolver a disparidade nos dados disponíveis para clubes em comparação com seleções nacionais, adotamos o transfer learning. Ao inicializar os pesos do nosso modelo internacional com aqueles do modelo de clubes pré-treinado, podemos aproveitar informações aprendidas anteriormente. Essa inicialização ajuda o modelo da seleção nacional a se adaptar ao processo de treinamento de forma eficaz, resultando em um desempenho mais forte.

#Previsões para os Jogos Olímpicos de 2024

À medida que os Jogos Olímpicos de 2024 se aproximam, podemos usar o modelo desenvolvido para produzir previsões para os torneios de handebol masculino e feminino. Com base em desempenhos recentes em competições internacionais, a França é favorecida para ter sucesso. A equipe masculina ganhou ouro tanto no Campeonato Europeu quanto no Campeonato Mundial que antecederam as Olimpíadas, enquanto a equipe feminina também se destacou em eventos recentes.

#Resultados Esperados

Para o torneio masculino, as previsões sugerem uma partida semifinal entre França e Dinamarca, levando a uma final envolvendo França e Croácia. No torneio feminino, uma final entre França e Noruega é aguardada. O modelo prevê que ambas as equipes francesas devem repetir seu sucesso e garantir a medalha de ouro.

#Explicações do Modelo

Vamos além de meras previsões, examinando os fatores subjacentes que influenciam cada previsão. Por exemplo, ao analisar a partida final prevista entre França e Croácia, podemos derivar características que contribuem significativamente para a pontuação esperada.

O modelo indica que o forte desempenho da França é impulsionado pela experiência dos jogadores e pela coesão da equipe resultante do baixo número de clubes representados na escalação. Jogadores-chave, como Dika Mem e Elohim Prandi, devem ter impactos substanciais devido às suas capacidades defensivas.

Por outro lado, jogadores específicos da Croácia também possuem potencial para complicar as coisas para a equipe francesa, sugerindo que ambas as equipes serão competitivas.

#Conclusões e Trabalhos Futuros

Este artigo apresenta uma abordagem abrangente para prever os resultados de torneios de handebol usando várias tecnologias de IA. As previsões geradas não são apenas quantitativas, mas também são apoiadas por análises qualitativas, proporcionando insights valiosos para treinadores e analistas.

Para aprimorar ainda mais o modelo, será essencial coletar mais dados. Engajar-se com federações de handebol para melhorar as práticas de reportagem pode ajudar a fechar a lacuna na disponibilidade de dados. Além disso, desenvolver modelos dedicados focados no desempenho dos jogadores pode levar a previsões mais precisas.

Modelos futuros podem explorar estruturas de IA maiores para melhorar as capacidades de raciocínio e resumo. Com os avanços contínuos em IA, a análise esportiva provavelmente se tornará cada vez mais sofisticada, permitindo insights mais ricos sobre as dinâmicas competitivas.