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Intelligenza artificiale, il futuro del calcio?

Intelligenza artificiale, il futuro del calcio?

L’evoluzione tecnologica è arrivata a toccare (per molti, in ritardo) anche il mondo del calcio. In Italia questo è l’anno della VAR, d’altronde, giunta due anni dopo la rivoluzione portata dalla goal-line technology al campionato di Serie A. Impossibile fermarsi qui, però; l’innovazione va avanti, e anche il mondo degli sport, e ovviamente del calcio, non possono ignorare ciò che di buono e utile porta con sè la tecnologia. Come l’intelligenza artificiale

 

In quest’ottica Huddle 2017, evento organizzato nella giornata di ieri a Milano da Mindshare, ha cercato di dimostrare come l’intelligenza artificiale e i big data possano rivoluzionare praticamente qualsiasi settore. Nella giornata dedicata alle più innovative tecnologie intelligenti, Ilaria Zampori, general manager di Quantcast Italia, e Adriano Bacconi, sport consultant & data scientist, hanno sottolineato come la raccolta dei dati abbia acquisito un valore non più trascurabile per il mondo del pallone (e dello sport in generale), sia dentro che fuori dal campo.

 

  1. Il calcio è intelligente o artificiale?
  2. Sport e campagne pubblicitarie: l’AI paga?
  3. Quale futuro per l’intelligenza artificiale?
  4. La case history: Math&Sport

 

 

Il calcio è intelligente o artificiale?

Ad inaugurare la sessione di lavori, una domanda cruciale, titolo anche dell’intervento: il calcio è intelligente o artificiale? Come ha spiegato Bacconi, oggi si può davvero parlare di un’era dei dati anche per lo sport e in particolare per il calcio. Il game intelligence è una realtà concreta e la componente cognitiva nel calcio è spesso decisiva. Le scelte fatte dei giocatori in campo o le strategie di gioco costruite dai coach sono sempre più il frutto di una capacità empirica in grado di percepire e interpretare dati e immagini secondo precisi modelli di riferimento, costruiti nel tempo grazie all’esperienza.

 

Tra i primi artefici di questa rivoluzione tecnologica, Adriano Bacconi ha ricordato Valerij Lobanovski, grande allenatore della Dinamo Kiev e della Nazionale russa, che cercò di rendere oggettivo questo processo di analisi, oltre quarant’anni fa. Il suo movimento segnò l’inizio di un lungo cammino per migliorare i processi decisionali attraverso l’utilizzo della tecnologia. Un’evoluzione che negli anni ha coinvolto tutto il mondo dello sport: calcio, volley e baseball in primis.

intelligenza artificiale, calcio

Sport e campagne pubblicitarie: l’AI paga?

L’intervento si è poi focalizzato su un tema molto caro anche gli ospiti in sala: il ritorno sugli investimenti. “Nel digital advertising [qui un nostro focus sull’argomento; NDR] l’impiego dei big data e di una tecnologia all’avanguardia fondata sull’intelligenza artificiale e sul machine learning forniscono a brand e marketer insight molto preziosi. Questi insight servono per comprendere la propria audience e intercettarne di nuove, per aumentare l’efficacia delle campagne pubblicitarie digitali e di conseguenza ridurre inutili sprechi di budget”, ha affermato Zampori.

 

E anche nello sport le best practise non mancano. Come ha raccontato Bacconi, tra le innovazioni più significative troviamo la soluzione sperimentata dal CT della nazionale di Volley Mauro Berruto con Moxoff. In funzione della modellazione di precisi schemi di gioco e della conoscenza delle reazioni dei singoli al contesto situazionale, un evoluto sistema di machine learning è stato in grado di predire in quale settore della rete si sarebbe finalizzato l’attacco di una squadra con una precisione di quasi l’80%.

intelligenza artificiale, calcio

Quale futuro per l’intelligenza artificiale?

La conclusione è stata invece affidata ad uno sguardo sul futuro. Come evolverà l’intelligenza artificiale? Cosa dobbiamo aspettarci? Le innovazioni, da sempre, aprono dibattiti. C’è chi ne esalta gli aspetti positivi e chi invece sottolinea le possibili conseguenze negative. Anche se la strada è ancora lunga, non si può però negare che l’intelligenza artificiale e l’utilizzo dei big data siano già ampiamente diffusi nella nostra quotidianità. Basti pensare a tutto il tema dell’industria 4.0, dalla diagnostica medica alla logistica fino al customer care.

 

“Noi in Quantcast siamo conviti che la strada intrapresa sia quella giusta, il futuro del digital advertising è l’intelligenza artificiale”, ha affermato Zampori. “Le evidenze sono palesi a tutti. Ormai la tecnologia, vedi video-tracking, sensori gps, telemetria, offre agli addetti ai lavori sempre più informazioni anche real time. L’intelligenza artificiale può filtrare i segnali più pertinenti consentendo all’intelligenza umana interpretazioni più rapide ed efficaci”, prosegue Bacconi.

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La case history: Math&Sport

Proprio per confermare questa convinzione, Adriano Bacconi, ha presentato in anteprima la piattaforma di calcio di Math&Sport realizzata dal Data Scientist in collaborazione con Moxoff, spin-off del Politecnico di Milano. Un’innovazione che, sfruttando il machine learning e l’intelligenza artificiale, permette ad atleti e staff tecnici di andare oltre la semplice descrizione della performance e ricevere indicazioni predittive e suggerimenti specifici per l’ottimizzazione di una strategia o un gesto tecnico.

 

Si tratta infatti di una piattaforma in grado di elaborare i dati derivanti dai sistemi di tracking ed è dotata di tre componenti matematiche che consentono ad un match analyst o anche direttamente ad un allenatore o un manager di una società di calcio di vedere la partita con occhi completamente diversi. La prima componente è quella modellistica: gli ingegneri matematici di Moxoff hanno sviluppato un sistema capace di riconoscere e classificare in modo automatico e quindi estremamente oggettivo ogni evento che si verifichi durante una partita. Sia esso legato al singolo giocatore, ad un reparto, o all’intera squadra.

intelligenza artificiale, calcio

Su questa base, sono stati implementati avanzati algoritmi di machine learning. L’utente non solo ha la possibilità di leggere la partita in ogni dettaglio e cercare le risposte alle proprie domande, ma ha soprattutto l’opportunità di ricevere direttamente dagli algoritmi l’evidenza di correlazioni tra le diverse variabili e quindi di nessi fondamentali tra cause ed effetti. Un allenatore può ad esempio capire quali sono i precursori che permettono ad un determinato reparto o singolo giocatore di avere una certa efficacia in una zona del campo o in uno specifico momento della partita.

 

Visto che le variabili sono centinaia e le possibili correlazioni tra esse migliaia o decine di migliaia, la terza e utilissima componente della piattaforma sono gli algoritmi di intelligenza artificiale. Si tratta di algoritmi in auto-apprendimento che forniscono solo le informazioni davvero rilevanti e in tempi estremamente rapidi. Tanto da immaginarne potenzialmente un utilizzo anche durante il match.
Il futuro? Un virtual coach, meno attento a ciò che succede in campo e sicuramente non in grado di gestire l’aspetto emotivo di un match, ma totalmente focalizzato sui dati ed in grado di fornire indicazioni strategiche fondamentali a chi poi è capace di leggere bene ciò che accade in campo.

Pubblicato il 22 novembre 2017

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