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L’Intelligenza Artificiale arriva nel mondo del calcio

Medicina, ingegneria, robotica e ora anche sport! Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale non conoscono confini, quindi perché non usarla nel mondo del calcio per prevedere i tanto dannosi infortuni che affliggono i giocatori di tutto il mondo? Questa è stata l’idea  sviluppata dai ricercatori del Consiglio Nazionale delle Ricerche (Cnr-Isti) e dell’Università di Pisa, in collaborazione con FC Barcellona.

Combinando il potere dell’Internet of Things con quello dell’Intelligenza Artificiale sono stati elaborati due algoritmi: il primo, denominato “Injury Forecaster”, è capace di stabilire l’allenamento ottimale per la prevenzione degli infortuni. Il secondo, conosciuto come PlayeRank” è invece in grado di misurare le performance dei calciatori. Lo studio sul primo è uscito lo scorso 25 luglio su PLoS One, mentre il secondo è in fase di sottomissione su ACM TKDD.

Rilevazioni dei dati e il ruolo dell’Intelligenza Artificiale

I ricercatori hanno monitorato l’attività fisica dei giocatori durante 23 settimane, dal 1° gennaio al 31 maggio 2014. Per realizzare le misure hanno utilizzato dispositivi GPS portatili a 10 Hz integrati con un accelerometro 3D a 100 Hz, un giroscopio 3D e una bussola digitale 3D (STATSports Viper). I dispositivi sono stati posizionati tra le scapole dei giocatori attraverso una pettorina. Sono state registrate un totale di 931 sessioni di allenamento individuali durante le 23 settimane. Dai dati raccolti dai dispositivi, sono stati estratti una serie di indicatori del carico di lavoro della formazione attraverso il pacchetto software Viper, versione 2.1 fornito da STATSports 2014.

Costruzione del set di dati di addestramento e del modello di previsione.
Nel passaggio 1 si divide il set di dati in due parti: TTRAIN (30% di T) e TTEST (70% di T). Quindi, si supera la classe di minoranza in TTRAIN usando ADASYN, si selezionano le caratteristiche più importanti e si adattano i parametri iper (Passaggio 2). Si dividono quindi il TTEST in due per eseguire una convalida incrociata stratificata (fase 3). Credits: https://journals.plos.org/

“Dai movimenti tracciati sono state estratte diverse informazioni, come la distanza percorsa, la potenza metabolica, le accelerazioni e decelerazioni”.

Ha spiegato Luca Pappalardo del Cnr-Isti,

“Un’intelligenza artificiale, l’Injury Forecaster, ha individuato le associazioni tra queste variabili e il rischio di infortunio: una volta addestrato a imparare tali associazioni, il forecaster avvisa i preparatori atletici se prevede un infortunio imminente in un allenamento, con una precisione sorprendente, superiore al 50%, quando le tecniche esistenti raggiungono appena il 5%”.

Il calciomercato “nelle mani” di un algoritmo

L’algoritmo PlayeRank darà molte informazione che aiuteranno a fare il calciomercato. Credits: www.1000cuorirossoblu.it

Il gruppo di ricerca dell’università toscana ha anche sviluppato, in collaborazione con l’azienda italiana Wyscout, PlayeRank, un algoritmo open source per la valutazione delle prestazioni dei calciatori. Il sistema, basato sull’intelligenza artificiale, funziona grazie ad un database composto da milioni di eventi riguardanti quasi tutte le competizioni del globo. In tutte le partite viene registrata ogni interazione tra calciatori e palla, specificando il tipo di evento (passaggio, tiro, dribbling, ecc.), l’istante e la posizione del campo in cui è avvenuto. PlayeRank fornisce così la misurazione della prestazione di ogni calciatore su una serie di partite, consentendo di creare una classifica.

Tra i tifosi si sono sollevate le prime perplessità: “campionato prevedibile e mercato noioso”, sono una di queste. Certo è che ci vorrà un poi di tempo prima di raggiungere uno sviluppo tale da rendere realtà queste situazioni, e allo stesso tempo, è presto per dire se questi algoritmi verranno mai usati veramente dalle società calcistiche.

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Heidi Garcia
Laureata in Ingegneria Informatica all’Università di Firenze. Studentessa magistrale di Ingegneria Robotica e dell'Automazione all'Università di Pisa. Caporedattrice della sezione Tech CuE del network Close-up Engineering e presidente dell'AS Pisa di EUROAVIA (European Association of Aerospace Students). Grande passione per l’aerospazio, l'astronomia e l'elettronica.