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Intelligenza artificiale nel pallone: dal Cnr prevenzione infortuni e dati per il calciomercato

L'Università di Pisa e il Cnr - mediante Injury Forecaster e PlayeRank - puntano a prevedere gli infortuni dei calciatori e a innovare il settore delle statistiche avanzate per valutare lo stato di salute dei top player

Intelligenza artificiale e calcio, dati valutati dal CNR
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Dalla collaborazione tra l’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione ‘Alessandro Faedo’ di Pisa e Università di Pisa arrivano due sistemi di intelligenza artificiale rivolti alle società di calcio e finalizzati al supporto nella programmazione sportivo-economica.

Il primo, denominato Injury Forecaster e realizzato insieme alla società di calcio spagnola FC Barcellona, è finalizzato alla previsione degli infortuni; il secondo – concepito con la piattaforma italiana Wyscout, operante nel settore delle statistiche sportive avanzate – si chiama PlayeRank ed è un algoritmo open source per la valutazione delle performance dei giocatori, atto a stilare ranking utili in sede di calciomercato.

Dell’Injury Forecaster e di PlayeRank si parlerà il 29 settembre nel workshop ‘Il futuro del calcio, il calcio del futuro’ nell’ambito del Festival della robotica di Pisa. Il 12-13 ottobre, sempre a Pisa, è in programma la prima edizione di ‘Soccer Data Challenge’: una maratona di 30 ore organizzata con SoBigData, in cui le squadre avranno accesso a oltre 500 mila dati di una stagione di calcio, riguardanti più di 500 atleti.

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Gps, calcio e infortuni

Cnr-Isti e Università di Pisa hanno pubblicato lo studio riguardante l’intelligenza artificiale Injury Forecaster sulla rivista scientifica PLoS One. La ricerca è partita dal monitoraggio, tramite dispositivi Gps installati sulle pettorine dei calciatori (durato una stagione), degli allenamenti di una squadra professionistica.

Così Luca Pappalardo del Cnr-Isti: “Dai movimenti tracciati sono state estratte diverse informazioni, come la distanza percorsa, la potenza metabolica, le accelerazioni e decelerazioni. 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%. Seguendo i suggerimenti la società sportiva può quindi dimezzare gli infortuni, con un relativo risparmio di costi. Inoltre, il forecaster fornisce un insieme di regole che, sulla base del carico di lavoro del calciatore, suggerisce ai preparatori atletici come modificare opportunamente gli allenamenti”.

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Intelligenza artificiale, big data e calciomercato

PlayeRank –  l’algoritmo open source per la valutazione delle performance dei calciatori realizzato in partnership con Wyscout – funziona mediante un database composto da milioni di eventi riguardanti gran parte delle competizioni calcistiche del globo. L’intelligenza artificiale accede a ogni tipo di interazione tra atleti e palla (passaggio, tiro, dribbling, …), ricostruendo l’istante e la posizione del campo in cui avvengono.

PlayeRank fornisce quindi la misurazione della performance di ogni calciatore, consentendo di creare uno storico delle prestazioni del singolo sportivo e un ranking più ampio contenente i dati delle intere formazioni. Ranking utile, in sede di calciomercato, per attribuire un valore economico il più possibile centrato ai calciatori nell’ambito delle compravendite e della firma di contratti.

Il lavoro è in fase di sottomissione sulla rivista ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) e permette di osservare come varia la prestazione di un calciatore nel tempo, come fosse un titolo azionario. Si può studiare quindi come si sviluppa un talento, identificare quali siano i segnali predittivi di una crescita futura nel tempo”, spiega Paolo Cintia del Cnr-Isti. “Se si confrontano, per esempio, le prestazioni di due campioni e di una rivelazione recente come Messi, Ronaldo e Salah, PlayeRank mostra che mentre i due fuoriclasse si attestano su valori altissimi per tutto il periodo di osservazione, Salah è protagonista di una notevole crescita. La serie temporale dei giocatori permette inoltre di definire i parametri di ‘acquisto’ o ‘vendita’ da parte delle società calcistiche”.

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