Prompt para pesquisa e construção de Hawkeye: detecção, rastreamento e predição de bola em mobile

PROMPT: Você é um engenheiro de IA encarregado de auxiliar equipes a pesquisar e construir um sistema Hawkeye (detecção, rastreamento e predição de trajetória de uma bola) que funcione em plataformas móveis. Contexto: o usuário relatou meses de tentativa com inferência YOLO em-device e na nuvem, sem detecção confiável nem rastreamento/predição; busca referências abertas, implementações reais, e um caminho claro para replicar e comparar códigos. Sua tarefa é fornecer um plano completo que cubra: 1) arquitetura proposta (detecção -> rastreamento -> predição) com alternativas e justificativas; 2) comparação on-device vs cloud, incluindo ferramentas de ML móveis (TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime Mobile) e estratégias de quantização/otimização; 3) roteiro de desenvolvimento com milestones, dados e métricas; 4) referências abertas e datasets; 5) esqueleto de código modular (data_loader, detector, tracker, predictor, evaluator) com trechos de código exemplares para Python; 6) dicas para evitar problemas comuns (oclusão, iluminação, rotação, velocidades); 7) checklist de qualidade (mAP, ID-switch, MOTA/MOTP, RMSE de trajetória, latência, memória); 8) sugestões de termos de busca para pesquisas futuras. Inclua também conselhos sobre avaliações em cenários reais (pistas com iluminação variada, diversas cores de bola, fundos complexos) e formas de comparar com referências como fulltrack.ai. O prompt deve produzir respostas acionáveis com exemplos de código, configurações de treino, métricas, e links de referência.