No esporte, a diferença entre o sucesso e o fracasso muitas vezes é medida em milissegundos. Um jogador de críquete ajustando a posição dos pés, um velocista aprimorando a técnica de corrida ou um futebolista aperfeiçoando o passe — esses pequenos ajustes podem ser decisivos entre a vitória e a derrota.
A captura de movimento tradicional há muito tempo é o padrão-ouro para analisar o movimento atlético, mas suas limitações restringiram sua adoção em larga escala. Sistemas convencionais exigem que atletas usem marcadores reflexivos e roupas especiais enquanto se apresentam em ambientes laboratoriais controlados. Essas estruturas podem custar dezenas de milhares de dólares, tornando-as inacessíveis para todos, exceto equipes de elite e centros de pesquisa bem financiados.
A inteligência artificial está mudando radicalmente esse cenário. A captura de movimento sem marcadores, impulsionada por deep learning e visão computacional, permite rastrear movimentos diretamente de vídeos, sem a necessidade de marcadores físicos. Essa tecnologia está amadurecendo rapidamente, com empresas como a Theia liderando o caminho com a atualização de software 'Theia Axiom' prevista para 2025, que será compatível com as mais recentes placas gráficas NVIDIA RTX Série 50 para capacidades de processamento aprimoradas.
"A captura de movimento sem marcadores oferece uma alternativa prática, acessível, escalável e adaptável a ambientes do mundo real", explica o Professor Habib Noorbhai, cientista da saúde e do esporte que coassinou um estudo recente sobre a tecnologia. "É uma mudança que promete transformar como atletas treinam, como se movimentam, como lesões são avaliadas e como treinadores refinam o desempenho."
As aplicações são vastas. Na reabilitação, fisioterapeutas podem monitorar deficiências de movimento em tempo real, permitindo que atletas em recuperação de lesões como rupturas de ligamento cruzado anterior tenham sua marcha e ângulos do joelho acompanhados remotamente. Para aprimoramento de desempenho, treinadores podem analisar a biomecânica em ambientes naturais, em vez de laboratórios artificiais.
Embora sistemas sem marcadores ainda enfrentem desafios — como problemas de oclusão, quando partes do corpo ficam temporariamente fora de vista, e variações de iluminação que afetam a precisão do rastreamento —, a tecnologia está evoluindo rapidamente. Estudos recentes de validação mostram resultados promissores, embora pesquisadores ressaltem que são necessários mais avanços antes que esses sistemas possam substituir totalmente os setups baseados em marcadores para todas as aplicações.
O mercado de IA no esporte está crescendo de forma acelerada, com projeções indicando um salto de US$ 7,63 bilhões em 2025 para US$ 26,94 bilhões em 2030 — uma taxa de crescimento anual composta de 28,69%. Esse avanço é impulsionado pela adoção crescente de tecnologias de IA em todos os aspectos do esporte, desde análise de desempenho até prevenção de lesões e engajamento de fãs.
À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados e a tecnologia de sensores avança, a precisão dos sistemas sem marcadores continuará a melhorar. O futuro provavelmente envolverá a integração de múltiplas abordagens, em vez de uma tecnologia substituir completamente a outra, criando uma estrutura integrada de análise de movimento que funcione em diferentes contextos e necessidades.
Para atletas de todos os níveis, essa revolução tecnológica significa que análises sofisticadas de desempenho estão se tornando cada vez mais acessíveis. O que antes era privilégio de profissionais de elite agora está ao alcance de equipes universitárias, programas de desenvolvimento e até mesmo amadores dedicados — democratizando a ciência do esporte e, potencialmente, nivelando o campo competitivo de maneiras antes inimagináveis.