Recentemente, tenho mostrado meus vídeos de jogo para a IA. Estou experimentando alimentá-la com vídeos de partidas para colorir automaticamente os jogadores e mapeá-los em um layout de quadra. Rsrs. Mesmo não sendo engenheira, consegui configurar e fazer funcionar sozinha em cerca de meio dia, então resolvi compartilhar!
Este artigo tem bastante conversa técnica, então se você quiser encarar o desafio, leia pelo menos até a metade! Se tiver interesse, leia até o final!
Antes de apresentar, deixa eu fazer um anúncio! Embora eu seja jogadora de basquete ativa, também administro a Fantrance, uma plataforma de transmissão ao vivo especializada em esportes! Os atletas falam sobre seu próprio desempenho após os jogos, então é cheio de histórias que você só ouve aqui! Dá uma conferida!
Agora, este artigo é sobre como usei tecnologia existente e IA para criar algo que funciona, mesmo sem ser engenheira!
O que usei desta vez é uma ferramenta de análise de basquete dentro da plataforma de desenvolvimento de IA de reconhecimento de imagem publicada pela Roboflow, uma empresa de IA dos EUA.
Você deve ter visto o vídeo acima, mas coloquei uma partida do ENEOS Sunflowers nesta ferramenta de análise, e a IA automaticamente identificou os jogadores de uniforme vermelho e amarelo (verde) como "ENEOS Sunflowers" e continuou rastreando cada jogador.
Não precisei ensinar previamente que "vermelho está aqui" ou "amarelo é o ENEOS"; a IA aprendeu as cores dos uniformes daquela partida sozinha.
Como inserir a escalação era trabalhoso, configurei de 0 a 99. O árbitro acabou sendo identificado também, mas como posso corrigir isso depois, deixei como está por enquanto.
Isso é o que temos até agora, mas como também consegue detectar a bola e se houve arremesso ou não, meu objetivo é conseguir extrair todo tipo de dado, como quantos metros alguém correu, onde passou mais tempo na quadra e de onde arremessou.
Também tentei mapear os movimentos dos jogadores!
Além disso, participei e apresentei esta iniciativa como a única atleta em um grupo de estudos de IA onde empreendedores se reuniram recentemente.
Em termos de precisão e do que é possível fazer, ainda há um longo caminho pela frente, mas... por enquanto, o que quero dizer é que é incrivelmente interessante. Rsrs. Estou bem ciente das preocupações com segurança e outras coisas que estão sendo ditas.
Mas a IA recente é muito divertida.
Provavelmente tenho coisas demais que quero criar, então vou testando uma coisa e outra, mas ver a qualidade da produção da IA ficando cada vez mais alta me dá vontade de dar forma às "ideias interessantes" que me vêm à mente uma atrás da outra. Para mim, a IA é o melhor brinquedo.
A propósito, quando faço essas coisas, meus engenheiros têm olhado para mim com nervosismo ultimamente. Rsrs.
Como estou sempre rodando IA e criando todo tipo de projeto e falando sem parar sobre eles, eles parecem pensar: "Evelyn pode acidentalmente fazer algo que afete o ambiente de produção." Rsrs.
Não importa quantas vezes eu explique que mantenho meus PCs completamente separados, eles não baixaram a guarda. Rsrs.
[Como Atletas Devem se Engajar com a IA]
Não sou engenheira, e acho que estou fazendo algo muito desajeitado da perspectiva de um desenvolvedor de verdade. Sei que as pessoas podem dizer: "Você está só clicando em um navegador" ou "Essa tecnologia já existe há muito tempo."
No entanto, para mim, até pouco tempo atrás, implementar isso tudo era um obstáculo bem alto e exigia tempo.
Mesmo assim, acompanhar a IA de ponta e mexer nela diariamente me faz pensar que há valor em "tocar na tecnologia mesmo sem entender totalmente."
Quando você conversa com a IA sobre o que é possível no dia a dia, seus próprios vídeos de competição gradualmente começam a parecer "dados" em vez de apenas um registro. Você começa a pensar: "Talvez haja uma correlação entre esta estatística e esta jogada!" Mesmo que isso já seja um método de análise de dados estabelecido, você conseguirá enxergar seu esporte de uma nova perspectiva.
E é um privilégio do atleta ter mais dados corporais do que qualquer outra pessoa. Há a possibilidade de que coisas que antes eram apenas intuição possam levar a uma compreensão mais clara de si mesmo.
"Os atletas não deveriam ser os que mais mexem com IA?" Eu realmente pensei isso desta vez, então aqui está minha proposta!
Gostaria de mostrar "5 Atitudes Necessárias para Atletas na Era da IA."
- Primeiro, ser capaz de pensar em experimentar algo usando IA
- Pensar em como resolver as coisas quando não funcionam
- Imaginar como a nova tecnologia se conecta com os campos que você ama
- O quanto você consegue aumentar o número de áreas não relacionadas que você gosta?
- Você consegue mergulhar em conhecimento e redes em áreas que você não conhece nada?
Acredito que esses cinco pontos são muito importantes para os atletas serem únicos e viverem nesta era!
"Eu não sabia que Evelyn estava tão envolvida com IA." Tenho ouvido isso com frequência ultimamente. Acho que ouvirei ainda mais daqui para frente.
Atleta x Empreendedora x Implementação de IA. Me pergunto quantas pessoas no Japão estão fazendo tudo isso com as próprias mãos. Se não houver nenhuma, por favor, deixe-me me chamar de "Atleta de Tecnologia." Rsrs.
Para os interessados na tecnologia, vou explicar um pouco mais em detalhes abaixo. Se não tiver interesse, pode pular. (Até onde consigo escrever como não engenheira.)
E! Como estou mexendo com IA quase todos os dias assim, adoraria conversar sobre várias coisas! Existem atletas ou pessoas ligadas ao esporte que também se interessam por tecnologia?
Ao contrário, se houver algo como "Não dá para fazer isso com tecnologia e esporte?", fiquem à vontade para me consultar! 🙋🏽♂️
E para os engenheiros que fazem análise de vídeo com IA como esta, ou aqueles familiarizados com análise de movimento! Se quiserem, por favor, compartilhem suas opiniões comigo.
Isso é tudo do relatório de luta com IA da Atleta de Tecnologia Evelyn Mawuli!
--- Para os interessados, vejam abaixo! ---
Algumas ferramentas de IA que uso todos os dias:
- Claude Code (para planejamento de texto e como consultor)
- Codex (geração de código)
- ChatGPT (para consultas rápidas)
- OpenClaw (um agente de IA que criei recentemente. Chamei de Shaq)
O que usei desta vez é uma ferramenta de análise de basquete dentro da plataforma de desenvolvimento de IA de reconhecimento de imagem publicada pela Roboflow, uma empresa de IA dos EUA.
Além disso:
- RF-DETR (IA que detecta jogadores com alta precisão)
- SAM2 da Meta (IA que rastreia cada jogador até o final da partida)
- SigLIP do Google (IA que forma times automaticamente com base na cor do uniforme)
Executei tudo isso no Google Colab Pro+ usando uma GPU NVIDIA L4.
No entanto, para ser sincera, não foi nada tranquilo. Você pensaria que notebooks de IA publicados funcionariam só de apertar um botão...
Me ensinaram que, depois de cerca de seis meses, eles geralmente estão quebrados. Rsrs.
O que me fez tropeçar foi:
- Loop infinito devido a conflito de versão do Pillow (biblioteca de processamento de imagem) -> A compatibilidade entre as ferramentas de processamento de imagem era ruim, e os erros entravam em loop.
- Erro de compilação do SAM2 -> A configuração inicial para rodar o modelo de IA não foi bem.
- Erro devido a mudança na API do modelo de reconhecimento de número de uniforme -> Devido a mudanças de especificação em ferramentas externas, o código parou de funcionar de repente.
O que mais me irritou foi:
- O assistente de IA (Gemini) no Colab, que explica erros e corrige código, estava bastante errado. Rsrs.
Quando mostrei capturas de tela para o Codex ou Claude Code, eles disseram: "Esse cara está dizendo a coisa errada, então me consulte antes de consultá-lo," e eu estava corrigindo enquanto ria, pensando que esse tipo de ambiente de trabalho provavelmente existe. Rsrs.
Mas o que eu realmente faço não é tão difícil; é só uma repetição de executar células e perguntar à IA quando ocorre um erro.
No final, ele detecta números de uniforme do vídeo, recorta momentos e gera um vídeo codificado por cores. Um engenheiro provavelmente faria isso em 30 minutos.
Então, o truque para atletas não engenheiros ou pessoas como eu conseguirem algo com IA é continuar perguntando. Não tenha vergonha de perguntar à IA. Além disso, se você continuar, vira aprendizado, então não ache que é perda de tempo e continue perguntando até entender!
Como estou mexendo com IA quase todos os dias assim, se houver atletas ou pessoas ligadas ao esporte interessadas em tecnologia, vamos conversar!
Ao contrário, se tiverem consultas do tipo "Não dá para fazer isso?", me avisem! 🙋🏽♂️
A Back Dooor Inc. visa expandir não apenas no Japão, mas também no exterior num futuro próximo. Jogadores maravilhosos existem em todo o mundo, e lá estão os melhores fãs. Como o esporte é um conteúdo universal, acredito que o mercado é grande e há significado em expandir. Para isso, vamos focar na contratação de engenheiros para criar produtos, posições de vendas e recursos humanos para promover o negócio globalmente.
A utilidade de perceber o esporte como um negócio e o tamanho do mercado estão começando a ser reconhecidos no Japão, então agora é o melhor momento para competir.
- Quero fazer uso da minha experiência no esporte.
- Quero retribuir à indústria do esporte.
- Tenho interesse no negócio do esporte. Se você é uma dessas pessoas, por favor! Ficaria feliz se você entrasse em contato com a Back Dooor Inc.
Isso é tudo do relatório de luta com IA da Atleta de Tecnologia Evelyn Mawuli!
