L’intelligenza artificiale è entrata nel mondo dello sport da diversi anni ormai, basti pensare ai diversi sistemi già in uso che facilitano il lavoro degli arbitri di diverse discipline.
Però, oltre ad un aiuto nell’arbitraggio, l’IA può rivelarsi fondamentale nell’elaborazione dei dati sportivi in un’ottica di miglioramento delle performance e a questo punto anche uno strumento per scoprire i talenti di domani.
L’IA nei sistemi di arbitraggio
La hawk-eye technology è stata sviluppata in Inghilterra dal 2001 ed è poi entrata a far parte del tennis mondiale dal 2006. Questa tecnologia permette di riprodurre la traiettoria e il percorso statisticamente seguito da una palla basandosi sulle immagini raccolte da telecamere poste a diversi angoli del campo di gioco. Su base di queste immagini e delle regole del gioco, il sistema è poi in grado di decretare se la palla era valida o meno. Sistemi simili sono entrati a far parte del calcio dal 2013 per determinare se una palla è entrata in rete o meno e sono stati usati per la coppa del mondo 2014 in Brasile.
Più recentemente sono stati sviluppati sistemi di arbitraggio video, come la Video Check nella pallavolo o il VAR (video assistant referee) nel calcio, che aiutano “giudici di gara e arbitri ad applicare le regole nel modo corretto, vedendo dove essi non riescono a vedere e dando loro, in molti modi diversi, gli elementi per valutare e decidere in modo più equo e imparziale possibile”[1].
L’IA a supporto delle performance sportive
A fare notizia recentemente è l’accordo stilato tra la società calcistica Associazione Sportiva Roma e la società tecnologica Acronis, grazie al quale la Roma spera di aumentare la qualità dei propri risultati. La tecnologia infatti è in grado di offrire “agli atleti strumenti di misurazione e di analisi in grado di valutare le proprie prestazioni e di migliorarsi, oltre che di tenere traccia del lavoro svolto e degli obiettivi raggiunti”[2].
Così, l’intelligenza artificiale può avere un forte impatto sulle decisioni strategiche che gli allenatori sono chiamati a prendere, sia prima che durante una partita. Nel baseball, sport altamente popolare negli Stati Uniti, le decisioni su quali giocatori schierare contro le squadre avversarie sono ora influenzate tanto dall’esperienza dell’allenatore quanto dall’analisi computerizzata fatta dalle tecnologie sportive. Attraverso una combinazione di sensori indossabili e telecamere ad alta velocità, le piattaforme AI possono ora misurare la velocità, la rotazione di una palla curva, un passaggio in avanti, un calcio di rigore e dozzine di altre azioni simili, per non menzionare i movimenti e il posizionamento nello spazio dei giocatori che li eseguono. Tutti questi dati rendono gli allenatori più capaci di preparare i giocatori alla competizione. Altrettanto importante, l’IA può prevedere le possibilità di successo per varie tattiche di gioco. Ad esempio, già oggi, alcuni allenatori di calcio si affidano all’intelligenza artificiale per individuare le scelte strategiche durante una partita.
L’intelligenza artificiale può inoltre fornire analisi avanzate delle prestazioni, sia che trovi esempi di tattiche vincenti o analisi visive di ogni giocata. Ciò offre ai giocatori e agli allenatori un potente strumento per analizzare le loro prestazioni e per esplorare i punti di forza e di debolezza dei loro avversari. Ad esempio, in vista del torneo di tennis Roland-Garros 2019, è stato sviluppato un sistema basato sul machine learning in grado di estrapolare dati e statistiche da una partita dal vivo in base alla loro influenza sull’esito della partita.
In fase di allenamento, la combinazione di tecnologia dei sensori e di IA può decisamente aiutare gli allenatori a migliorare la tecnica dei giocatori. Ad esempio, nell’allenamento con i pesi – ora praticamente universale in tutti gli sport – l’IA può fornire feedback in tempo reale per massimizzare i risultati di un allenamento e creare regimi di allenamento personalizzati che gli allenatori impegnati potrebbero non essere in grado di fornire. I dispositivi indossabili possono anche fornire dati sui livelli di sforzo e sui sforzi che un giocatore sta effettuando e possono segnalare che un’attività dovrebbe essere fermata per prevenire lesioni[3]. In un contesto di ripartenza come quello che conosciamo oggi questo aspetto ricopre certamente un importanza elevata. Così, secondo Jan-Jaap Jager, Senior Vice President di Acronis, “le tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning aiuteranno la squadra sia nelle attività di ufficio e amministrazione, sia in campo, soprattutto durante la fase di ripartenza successiva alla pandemia di Covid-19”[4].
Sicurezza dei dati raccolti
Lo si capisce, le caratteristiche innanzi citate possono portare miglioramenti senza precedenti nel mondo dello sport. Così, in sport popolari in Europa ed in modo particolare in Italia, come il calcio, l’implementazione delle nuove tecnologie non solo porterà miglioramenti sportivi ma andrà di pari passo con un ottimizzazione delle risorse da cui potrà conseguire un guadagno economico molto rilevante.
In questo contesto, i dati sportivi raccolti dai sistemi di IA non solo sono importanti per le proprie squadre e i propri allenatori per migliorare le performance ma possono diventare motivo di interesse per le squadre avversarie. È quindi di importanza fondamentale garantire la sicurezza non solo dei sistemi ma anche dei supporti dove saranno mantenuti i dati.
Così, tornando all’accordo Acronis-Roma, esso non riguarda solo il perfezionamento del gioco e dell’attività sportiva ma è anche volto alla cyber protezione della società. Acronis affermando che “quando ci si destreggia con un collage di prodotti diversi per la difesa anti-malware, il backup e così via, nei sistemi si creano vulnerabilità facilmente esposte ai criminali informatici. Le nostre soluzioni integrate offrono all’AS Roma la tranquillità di sapere che i propri dati sono al sicuro, e la continuità di business imprescindibile per portare avanti le attività quotidiane.”[5].
Conclusioni
L’intelligenza artificiale nello sport come negli altri settori, pertanto, è sì portatrice di sviluppi e miglioramenti ma non assente di criticità. L’implementazione di sistemi di machine learning deve quindi sempre andare di pari passo con garanzie per quanto riguarda la cyber sicurezza dei sistemi e dei dati raccolti da essi.
- “Il futuro dello sport è nell’intelligenza artificiale”, technogym. ↑
- “Il futuro dello sport è nell’intelligenza artificiale”, technogym. ↑
- Atul Soneja, “Artificial Intelligence in Sports: A Smarter Path to Victory”, CIO. ↑
- “L’A.S. Roma si affida all’Intelligenza Artificiale con una nuova partnership”, La Stampa ↑
- “L’A.S. Roma si affida all’Intelligenza Artificiale con una nuova partnership”, La Stampa. ↑
