Análise e Otimização do Desempenho Esportivo com Redes Neurais Artificiais

Abstract

Este estudo aborda a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na otimização do desempenho esportivo, com foco nas arquiteturas Redes Convolucionais (CNNs) e Redes Recorrentes (RNNs). Por meio de uma análise sistemática de dados biomecânicos e fisiológicos provenientes de diferentes modalidades esportivas, foram alcançados avanços significativos em três áreas principais: personalização de treinos, prevenção de lesões e análise preditiva de desempenho. Os modelos implementados demonstraram uma precisão média de 92% na identificação de padrões biomecânicos, superando em 20% a eficácia de métodos tradicionais. Além disso, a aplicação das RNAs resultou na redução de até 15% no risco de lesões, graças à detecção de sinais precoces de sobrecarga e fadiga. Os resultados destacam a eficácia das RNAs em fornecer análises individualizadas e preditivas, promovendo a integração entre inteligência artificial e ciência do esporte. O estudo apresenta contribuições práticas e teóricas para pesquisadores e profissionais, reforçando o papel transformador das tecnologias baseadas em IA na maximização da performance atlética e na segurança dos atletas.

This research explores the application of Artificial Neural Networks (ANNs) in optimizing sports performance, focusing on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs). Through a systematic analysis of biomechanical and physiological data from various sports, the study achieved significant advancements in three key areas: training personalization, injury prevention, and predictive performance analysis. The implemented models exhibited an average accuracy of 92% in detecting biomechanical patterns, outperforming traditional methods by 20%. Furthermore, the application of ANNs led to a 15% reduction in injury risks due to the early detection of overload and fatigue signals. These results emphasize the efficiency of ANNs in delivering individualized and predictive analyses, bridging the gap between artificial intelligence and sports science. The study provides practical and theoretical contributions for researchers and practitioners, reinforcing the transformative role of AI-based technologies in maximizing athletic performance and ensuring athlete safety.