American National Standards Institute Inc.

Sei un appassionato di sport? Un atleta, un allenatore, o un fan? Magari sei anche attratto dalla tecnologia che ci sta dietro? Allora sappi che il tuo sport preferito sta per avere un’evoluzione esponenziale, grazie al diffondersi dell’Intelligenza Artificiale (AI).

In ogni attività sportiva abbiamo spinto l’innovazione tecnologica per spostare i limiti un pò più in là. Fa parte della nostra natura, è normale. Ma quanto è veramente importante per lo sport? E quanto si può migliorare grazie all’Intelligenza Artificiale?

Oggi lo capiremo. Qui voglio darti tutti gli spunti che stanno nascendo in questi anni. Solo pochi atleti sono dei professionisti. Ma tutti noi possiamo avere un approccio professionale, perché essere consapevoli di come funziona l’AI ci aiuterà a sfruttarla meglio!!

Ma l’AI è applicabile a tutti gli sport?

In teoria si, perché la creatività dell’uomo non conosce confini. In pratica esistono discipline che ne fanno già largo uso. Mi riferisco a sport di squadra come il calcio, basket e pallavolo.

Altre ancora sono in fase di incubazione. Mi riferisco agli sport di endurance, come il triathlon, l’atletica leggera, e ciclismo. Ci arriveremo.

Partiamo dalle più gettonate!

Gli sport di squadra, come il calcio, la pallavolo e il basket si sposano bene con le nuove tecnologie. Perché? Dobbiamo guardare cosa serve a queste discipline.

Un allenatore ha bisogno di capire che errori ha fatto la sua squadra. Un giocatore ha bisogno di capire quale impatto ha avuto nella partita. L’Intelligenza Artificiale aiuta in queste analisi perché memorizza le posizioni dei giocatori nei vari momenti della partita ed estrapola l’analisi del match.

Un esempio?

In un incontro di calcio, la nostra AI può essere programmata per restituire il numero di palloni persi a centrocampo, la percentuale di tiri in porta, gli expected goals o il volume di palloni giocati da un singolo atleta.

Sport
Grafico con gli Expexted Goals catturati da varie posizioni del campo (credits: UltimoUomo)

Ancora, troviamo la Goal Line Technology: dopo quello che ho detto, non sarai sorpreso di sapere che funziona grazie a degli algoritmi di computer vision applicati alle telecamere a bordo campo. Per intenderci, sono gli stessi algoritmi che permettono il riconoscimento facciale. 

E se volessimo migliorare l’esperienza di uno spettatore? (sia dal vivo che da remoto)

sport
Quell’occhio gigante in alto a sinistra è la flying kiss cam

Nessun Problema!! Esiste già un’azienda svizzera, Aerotain, che ci sta lavorando. La novità qui sta nell’suo di droni a guida autonoma per riprese ed analisi. Loro, in particolare, sfruttano questa tecnologia per il loro fiore all’occhiello, la flying kiss cam.

L’Intelligenza Artificiale negli sport di endurance

sport

Passiamo ora alle discipline emergenti. Alcuni sport di endurance hanno grandissime possibilità di crescita, come il triathlon, il ciclismo e l’atletica leggera. Vediamoli in dettaglio:

Nel triathlon mi ha colpito fortemente questo articolo di Arthur Lamblet Vaz su medium, dove ha raccolto i suoi dati fisiologici (raccolti in un mese di allenamento), li ha comparati con i valori degli altri atleti (estrapolati dal sito triathlon.org) ed ha programmato la sua AI in python.

Questo gli ha permesso di stimare la sua performance a livello oggettivo ed avere quindi un riferimento importantissimo per il futuro.

Se vuoi replicare questi risultati dai un’occhiata all’articolo sopra. Ma se sei nuovo qui, ti consiglio questo articolo completo su come studiare Intelligenza Artificiale!!!

Dunque quali sono gli strumenti di AI più utili in questi sport?


Per ora li riassumiamo in due aree:

Data Analysis e Gait estimation. Vediamole una ad una.

Data Analysis

Ne abbiamo già parlato in precedenza, citando l’articolo sul triathlon. Ma spingiamoci ancora oltre.

Di cosa abbiamo bisogno negli sport di Endurance?  Lo vediamo dalla prospettiva sia dell’atleta, sia del direttore sportivo.

Un atleta vuole uno strumento oggettivo che lo diriga nell’allenamento. Un direttore sportivo vuole trovare giovani talenti, ed ha bisogno di parametri univoci per trovarli.

Per gli atleti, vogliamo addestrare reti neurali per generare la tabella di allenamento perfetta. Sembra utopia, ma un gruppo di ricerca internazionale sta già facendo progressi! In sintesi, la rete neurale viene addestrata su alcuni parametri chiave della performance atletica, come il Vo2max, la potenza, la frequenza cardiaca e così via!

Per il direttore sportivo, non basta solo analizzare i risultati nelle corse. Solo pochi atleti vincono molte corse l’anno.

Dunque come aiuta usare l’intelligenza artificiale in questo caso?

Nel ciclismo abbiamo i dati dell’intera gara a disposizione!! Dato che sono circa 3-4 ore di materiale, il segreto è combinare questi  dati “nascosti”, che ci raccontano come ha corso il nostro giovane talento, e poi compararli con gli altri atleti. Possiamo estendere questa analisi a tutta la stagione agonistica!!

La NTT data (adesso Qhubeka ASSOS) è stata la squadra pioniere di questo approccio, e grazie a questo alcuni giovani ciclisti hanno trovato lavoro. Per approfondire, ti consiglio questo articolo (in inglese). Al momento, altre squadre professionistiche stanno seguendo questo trend, come la Ineos Grenadiers, oppure la Jumbo-Visma.

Gait Estimation

Nel running è fondamentale analizzare la tecnica di corsa, e la computer vision ci aiuterà in questo! Se non sai cos’è la gait estimation, qui c’è un bell’approfondimento!!

In breve, si analizza la posizione dell’atleta frame per frame. In seguito, la nostra AI ci dà una valutazione del gesto atletico, e dopo si lavora per migliorarlo.

Pensiamo alla semplicità di un test utilizzando solo algoritmi di computer vision, senza sensori ingombranti sul corpo dell’atleta! Pensiamo ai miglioramenti nella prevenzione degli infortuni!

Esiste un’azienda all’avanguardia in questo settore, la STT Systems. Si tratta di un’azienda spagnola che offre questi servizi sia ad atleti amatori sia con i professionisti! La bontà di questo progetto è testimoniata dalle numerose collaborazioni avviate con dei grandi brand sportivi (Adidas e Trek su tutti).

Ma i margini per migliorare sono ancora giganteschi, e dobbiamo aspettarci una crescita esponenziale dell’utilizzo di questa tecnologia nel mondo degli sport di endurance!

Conclusioni

Sport ed Intelligenza Artificiale sono due mondi destinati ad incrociarsi, condividendo insieme il loro percorso di evoluzione. Perché lo sport tende a ricercare il limite, ad affinarsi. Ma anche a rendere più intelligenti le azioni che noi umani dedichiamo alla performance sportiva, sia di elite, sia finalizzate al semplice benessere.

C’è ancora molto da esplorare. C’è ancora molto da raccontare! Basta che pensi a quante discipline bellissime ho dovuto lasciar fuori!

Ma sempre con una regola: la tecnologia non è mai fine a se stessa, ma sarà sempre al servizio dell’uomo!!

Se sei arrivato fin qui, ti faccio i miei complimenti e ti ringrazio, sappi che stai contribuendo ad alimentare l’interesse per questo vasto mondo dell’Intelligenza Artificiale!!

E spero, infine, di avere acceso la fiammella della curiosità dentro di te!

Condividi su facebook
Condividi su twitter
Condividi su linkedin
Condividi su whatsapp
Condividi su telegram
Fulvio Sanguigni

Fulvio Sanguigni

Ciao, sono Fulvio Sanguigni! Amo lo sport tanto quanto studiare e formarmi, e sono convinto che le due cose si sostengano l'una con l'altra! Ed amo condividerlo con te, per renderti consapevole di quali meraviglie si celano nelle nuove tecnologie al servizio di un mondo più sostenibile!

Iscriviti
Notificami
guest
0 Commenti
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti