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Tecnologia 2 settembre, 2019 @ 9:27

Calciomercato ultimo atto, con big data e intelligenza artificiale

di Antonio Piazzolla

Studente universitario, mi occupo di giornalismo scientifico.Leggi di più dell'autore
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wanda nara allo stadio con icardi
Wanda Nara e Mauro Icardi, atteso protagonista dell’ultima giornata di calciomercato (Claudio Villa/Getty Images)

Olocip, startup esperta nell’applicazione dell’intelligenza artificiale allo sport, ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere le mosse di calciomercato. La tecnologia infatti sta facendo il suo ingresso in campo (non solo con tecnologie come il VAR) per supportare allenatori e staff.

Come? Per esempio disponendo di un’analisi accurata pre e post-partita, che comprenda lo studio e l’osservazione degli avversari basato su dati oggettivi, consigliando formazioni e sostituzioni sulla base dell’andamento della gara e dei singoli calciatori nel corso delle ultime partite. L’algoritmo sviluppato dalla società di consulenza con sede a Madrid, fornisce consigli anche per lo scouting dei calciatori e nella prevenzione per gli infortuni.

“Dal mio punto di vista, all’interno dei club, ho potuto vedere come hanno iniziato a raccogliere dati ma si sono persi nel modo di trovare l’utilità di quei dati. Le migliori soluzioni che i club potevano trovare sul mercato erano strumenti che fornivano analisi grafiche e descrittive dei dati. Tuttavia, per estrarre le informazioni più utili dai dati, è necessario fare affidamento sull’intelligenza artificiale. Ciò consentirà ai club di utilizzare analisi predittive e prescrittive per ridurre l’incertezza e prendere decisioni migliori” – dice Esteban Granero, trentaduenne CEO di Olocip e centrocampista dell’Espanyol (nella Liga).

Olocip sfrutta l’apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri: per questo i club che si rivolgono alla società possono chiedere ai ricercatori di focalizzarsi su questioni specifiche.

“L’IA ha un vantaggio rispetto all’analisi dei dati descrittivi nello scouting dei giocatori a causa del ‘contesto’ che fornisce. Se vuoi comprare un giocatore, non sei veramente interessato a ciò che il giocatore ha fatto nella sua squadra precedente, sei interessato a cosa farà nella tua squadra. Da un lato c’è lo stile di gioco del club, che influenza chiaramente le prestazioni dei giocatori per quanto abbiamo visto. Ma c’è anche il livello della competizione a cui partecipa il giocatore. Due giocatori potrebbero produrre variabili simili ma il livello di competizione a cui partecipano potrebbe essere chiaramente diverso. Teniamo conto di tutto ciò e i modelli apprendono dai dati su come trasformare un giocatore descritto dalla sua prestazione passata nelle squadre in cui ha giocato, in una previsione per il suo nuovo contesto” – ha spiegato a Forbes Marco Benjumeda, ricercatore di Olocip con un dottorato di ricerca in IA.

Proprio grazie a questi modelli, la società ipotizzato l’andamento di Eden Hazard nel Real Madrid: secondo Olocip segnerà più gol ma farà meno assist in questa stagione.

“L’AI prevede un quadro di ciò che accadrà nei prossimi 15 minuti di gioco ed è possibile analizzare alcune variabili per capire in che modo cambiare tattica possa influenzare il resto del match, ad esempio impostando un pressing maggiore o cercando di mantenere un maggior possesso palla o ancora aumentando la velocità di passaggio o giocando di più al centro del campo. Il modello fa una stima delle probabilità di raggiungere gli obiettivi prefissati tenendo presente le variabili richieste. In questo modo, possiamo anche generare automaticamente istruzioni per gli allenatori” – spiega ancora Benjumeda.

Ma IBM non se ne sta a guardare con le mani in mano

Il sogno di molti dirigenti sportivi che – proprio non molto tempo fa – è stato realizzato da un inglese, il Leatherhead Football Club che milita nella Isthmian League, nella settima divisione.

Una formazione composta da autisti per le consegne a domicilio, venditori di automobili e commessi. Pur non essendo formato da professionisti, il club ha delle ambizioni e Nikki Bull, l’allenatore ed anche portiere del Leatherhead, aveva bisogno di un valido supporto, una tecnologia intuitiva e semplice dal momento che sia lui che i giocatori avrebbe avuto poco tempo a disposizione per dedicarsi all’apprendimento. Così, il club, ha deciso di avvalersi di IBM la quale, come annunciato da Joe Pavitt, Master Inventor di IBM, avrebbe sviluppato un’applicazione inedita dell’Intelligenza Artificiale.

Come funziona l’intelligenza artificiale di IBM?

IBM Watson Discovery studia i report sulle partite e i feed dei social network in modo da accogliere dati sugli avversari i quali, una volta analizzati, forniscono un quadro basato sull’andamento delle ultime partite. Uno studio approfondito in grado di fornire dettagli sui giocatori più forti, sulle tattiche utilizzate e sull’equilibro fra la fascia destra e la fascia sinistra. L’applicazione è di facile utilizzo grazie ad IBM Watson Assistant che permette all’utente di porre domande e ricevere le informazioni richieste: l’applicazione suggerisce anche la visione di video ad esempio per rivedere gli highlights di una partita con semplici comandi vocali, come per esempio “Mostra i tiri contro il Bognor”.

Il club inglese poi ha comunicato di aver riscontrato risultati notevoli grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, ed è successo nel quarto turno di qualificazioni per la FA Cup, dove l’applicazione aveva previsto una partita tra la squadra del Leatherhead e l’Hitchin Town. Lo staff del Leatherhead ha potuto consultare i dati chiave estrapolati da una vecchia partita tra le stesse squadre e di individuare una debolezza nel terzino sinistro del Leatherhead. L’analisi dell’applicazione coincideva con il report degli osservatori, i quali aveva riportato come l’Hitchin tendesse ad entrare facilmente in area di rigore. La previsione si è verificata e infatti il terzino sinistro del Leatherhead ha causato un rigore che ha portato alla sconfitta del Leatherhead e uscita dalla coppa.

Trasformare i punti deboli in valore aggiunto

Lo scopo del progetto è quello di dimostrare come, grazie a questa tecnologia, è possibile mettere a punto strategie e tattiche più efficaci, specie per quelle squadre in difficoltà. Se la cosa non vi convince pensate che il Leatherhead, grazie ai consigli della piattaforma Watson (dove possono accedere anche gli stessi giocatori per valutare la propria performance sul campo) è riuscito a scalare ben 12 posizioni in classifica nella stagione 2018/2019. Il club al è in zona playoff. Insomma, la tecnologia della nostra epoca (big data, intelligenza artificiale ecc..) sta facendo il suo esordio sui campi di calcio di tutto il mondo. E’ chiaro che a giocare ci saranno sempre e comunque ragazzi con dei sogni (e meno male!) e anche se qualcuno penserà che questo possa portare via quel che resto del romanticismo calcistico possiamo star certi che ne vedremo delle belle!

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