IA nello sport: applicazioni ed esempi reali

Dispositivi indossabili classici

Dispositivi indossabili come smartwatch e braccialetti fitness sono diventati strumenti fondamentali per monitorare molte delle metriche elencate sopra. Sebbene la tecnologia indossabile esista da tempo — il primo tracker Fitbit è stato rilasciato 15 anni fa — la precisione delle misurazioni sta migliorando e i campi di applicazione si stanno ampliando. 

I dispositivi con sensori GPS tracciano posizione dell'atleta, velocità, distanza percorsa e pattern di movimento. Combinati con accelerometri che misurano la variazione di velocità su più direzioni, offrono insight su posizionamento, velocità, intensità del movimento e dinamica del salto.

I cardiofrequenzimetri presenti nei wearable monitorano in tempo reale la frequenza cardiaca rilevando il flusso sanguigno tramite sensori ottici, elemento essenziale per monitorare fitness cardiovascolare, intensità dell'allenamento e recupero. I sensori di attività elettrodermica (EDA) misurano la conduttanza cutanea, un buon indicatore dei livelli di stress e delle risposte emotive durante allenamento e competizione. 

I misuratori della saturazione di ossigeno nel sangue (SpO2) sono un altro componente fondamentale dei moderni dispositivi di fitness tracking. Usano sensori ottici per misurare il livello di ossigeno nel sangue, cruciale per valutare la capacità aerobica e individuare precocemente segni di affaticamento o mal di montagna. Infine, i sensori di elettromiografia (EMG) misurano l'attivazione e l'attività elettrica dei muscoli, fornendo dati utili per analizzare affaticamento muscolare, forza e coordinazione.

Dispositivi indossabili avanzati

Dal 2010 in poi, le Unità di Misura Inerziale (IMU) come i gilet GPS sono diventate più diffuse nello sport professionistico. Questi gilet, spesso indossati come canotte con sensori sulla parte alta della schiena, offrono un tracciamento GPS discreto ed efficace.

Tracker di fascia alta come Catapult Vector includono sensori di frequenza cardiaca, accelerometri triassiali, giroscopi, magnetometri e antenne satellitari. Questi dispositivi tracciano posizioni, distanze, velocità, accelerazioni, salti, impatti e frequenza cardiaca degli atleti durante allenamenti e partite.

In sport come calcio e rugby, i gilet GPS sono utilizzati per analizzare i movimenti dei giocatori e il posizionamento tattico, offrendo insight su punti di forza e aree di miglioramento. Questi dati aiutano nella pianificazione strategica, nelle sostituzioni e nei programmi di allenamento.

Inoltre, sensori specifici per il calcio progettati per polpacci o piedi tracciano metriche fisiche e tecniche come tiri, passaggi, tocchi, dribbling e velocità del calcio. Prodotti degni di nota includono Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (sensori per il polpaccio) e Jogo, Xampion, Playermaker (sensori per i piedi). Il Next11 Smart Ball, dotato di sensori e Bluetooth, riporta la sua posizione e il giocatore più vicino.

Figura 1: Esempio di dashboard STATSports sui movimenti dei giocatori (Fonte: STATSports)

Telecamere potenziate dall'IA

Ti sei mai chiesto da dove arrivino le heatmap che mostrano le zone di attività in campo? È probabile che la loro origine sia in dati acquisiti con strumenti di ripresa basati su IA piuttosto che con indossabili. Sistemi avanzati di computer vision come TRACAB, utilizzato in campionati di calcio come la Premier League inglese e la Liga spagnola, e Hawk-Eye, impiegato in una varietà di sport, sono in grado di tracciare e analizzare i movimenti di giocatori e palla con incredibile precisione. 

Originariamente sviluppato per il tennis per fornire chiamate di linea accurate in tempo reale, Hawk-Eye è stato successivamente adottato in vari sport, tra cui cricket, calcio e baseball. Nel cricket, Hawk-Eye viene utilizzato per tracciare la traiettoria della palla, supportando le decisioni relative all'LBW (Leg Before Wicket) e aiutando i broadcaster a fornire analisi dettagliate di tecniche e strategie di lancio. Questa tecnologia contribuisce anche all'allenamento degli atleti fornendo dati visivi su traiettorie della palla e movimenti dei giocatori, consentendo loro di adattare le tecniche in base a feedback precisi. 

La capacità di questi sistemi di fornire tracciamento e analisi ad alta risoluzione li rende essenziali per il miglioramento delle prestazioni e il processo decisionale in molte discipline. Esploriamo ora le possibilità che questi dati registrati offrono ai vari professionisti dello sport.

IA per prestazioni e salute degli atleti

Gli algoritmi di IA possono analizzare dati specifici dei giocatori per individuare potenziali rischi di infortunio esaminando pattern e anomalie che possono indicare stress o sovraccarico. Picchi improvvisi nel carico di lavoro, rilevati confrontando punti dati come distanza totale percorsa, numero di sprint e variazioni di velocità con i dati storici, possono segnalare un rischio maggiore di stiramenti muscolari o infortuni alle articolazioni. In questo modo, gli algoritmi possono supportare staff tecnico e medico nella gestione del carico di ciascun giocatore, dell'allenamento e delle routine di recupero.

Sfruttando i dati raccolti con dispositivi indossabili, gli algoritmi di machine learning possono prevedere affaticamento, rischio di infortunio e prestazioni future integrando nel tempo vari parametri fisiologici e di performance. Ecco come l'IA può aiutare nella previsione dei livelli di affaticamento, del rischio di infortunio e delle prestazioni future:

Ottimizzare il recupero

Utilizzando dati da indossabili, tracker e altre fonti, gli algoritmi di IA possono supportare gli atleti personalizzando i piani di recupero. Un buon esempio di utilizzo dell'IA per ottimizzare il recupero è legato all'attività più importante per la rigenerazione: il sonno.

I dispositivi indossabili e i fitness tracker usano accelerometri per rilevare i movimenti e sensori ottici per misurare frequenza cardiaca e livelli di ossigeno nel sangue. A volte possono persino rilevare i pattern respiratori e il russare tramite microfoni.

Da questi dati si possono inferire varie metriche del sonno, tra cui durata totale, fasi del sonno (leggero, profondo e REM), efficienza del sonno e disturbi durante la notte. Analizzando queste metriche, gli algoritmi di IA possono fornire un quadro completo della qualità del sonno di un atleta e individuare aree di miglioramento.

L'IA combina poi i dati sul sonno con altre metriche fisiologiche e di performance per creare piani di recupero personalizzati. Ad esempio, se i dati mostrano una bassa qualità del sonno o REM insufficiente, l'IA potrebbe raccomandare interventi specifici come modificare gli orari, utilizzare ausili per il sonno o praticare tecniche di rilassamento prima di coricarsi.

Inoltre, l'IA integra i dati su indolenzimento muscolare, marker di infiammazione e carico complessivo degli allenamenti per suggerire strategie di recupero complementari come bagni di ghiaccio, massaggi ed esercizi di recupero attivo. 

L'IA assicura che i piani di recupero siano specifici per le esigenze di ogni atleta. Se un atleta ha sostenuto una sessione particolarmente intensa, l'IA potrebbe suggerire una durata del sonno prolungata, seguita il giorno successivo da un bagno di ghiaccio e un massaggio per ridurre l'infiammazione muscolare e favorire un recupero più rapido. L'ottimizzazione del recupero sta diventando sempre più importante poiché, in molti sport popolari, il numero di partite annue e quindi il carico di lavoro sono in aumento.

Miglioramento delle prestazioni

Rispetto alla prevenzione degli infortuni e all'ottimizzazione del recupero, che utilizzano misure piuttosto generali, il miglioramento delle prestazioni dipende dal tipo di sport. L'IA può personalizzare i programmi di allenamento analizzando metriche specifiche della disciplina e i dati di performance individuali, ottimizzando focus di allenamento, selezione degli esercizi e protocolli di carico. 

Nel calcio, per esempio, i sistemi di IA possono monitorare metriche come tasso di passaggi riusciti, gol rispetto agli expected goals (xG) e percentuale di duelli vinti. Valutando queste metriche, l'IA può individuare aree in cui un giocatore eccelle o necessita di miglioramento. Se, ad esempio, un centrocampista ha un'alta percentuale di passaggi riusciti ma una bassa percentuale di duelli vinti, l'IA potrebbe raccomandare di analizzare quali tipi di duelli risultano più difficili per il giocatore e quindi inserire nel programma più esercizi di forza e agilità per migliorare tackling e capacità di riconquista palla.

Per un cestista, l'IA potrebbe analizzare la precisione al tiro, le metriche difensive e i livelli di sforzo fisico. Se i dati indicano difficoltà nel gestire la fatica durante le partite, l'IA potrebbe suggerire una combinazione di allenamento di endurance ed esercizi specifici, enfatizzando anche l'importanza dei giorni di riposo e di un buon sonno.

Allo stesso modo, per un runner l'IA potrebbe monitorare passo, lunghezza della falcata e variabilità della frequenza cardiaca per personalizzare un piano che bilanci lavori di velocità, corse lunghe e periodi di recupero, prevenendo il sovrallenamento e ottimizzando le prestazioni.

IA nella strategia di gioco e nel coaching

Sebbene l'ottimizzazione delle prestazioni individuali sia cruciale, l'IA svolge anche un ruolo significativo nella strategia e nel coaching a livello di squadra, che analizzeremo ora.

Analisi degli avversari e piano partita

Per delineare un piano partita, è fondamentale utilizzare tutti i dati disponibili sia sulla propria squadra sia sull'avversaria. Punti dati interessanti a livello di entrambe le squadre coinvolte includono:

• Tattica
• Formazioni
• Livello/zone/intensità del pressing
• Coperture (a uomo o a zona)
• Aree di focalizzazione dell'attacco
• Formazione titolare
• Giocatori titolari
• Posizionamento dei giocatori
• Mentalità
• Rendimenti contro favorite vs. contro sfavorite
• Rendimenti in casa vs. in trasferta
• Rendimenti in gare a eliminazione diretta vs. campionato/fase a gironi
• Reazione agli eventi chiave
• Metriche
• Offensive: possesso palla, percentuale di passaggi, tiri, efficienza, packing, rimbalzi, fuorigioco
• Difensive: % di duelli vinti, intercetti, parate del portiere, imbattibilità, tiri subiti

Trasformazione dei dati e feature engineering sono necessari per ricavare insight da fatti grezzi e caotici. Ad esempio, trasformare i dati sulle formazioni in feature specifiche come numero di difensori, centrocampisti, esterni e attaccanti aiuta a semplificare informazioni complesse in insight azionabili.

Modelli basati su alberi, come alberi decisionali e random forest, eccellono nel trovare relazioni tra queste feature. Possono identificare pattern su come diverse formazioni rendono contro varie strategie avversarie, aiutando a prevedere quale formazione potrebbe essere più efficace in una partita. Questi modelli analizzano i dati passati per scoprire le relazioni complesse che guidano le prestazioni, risultando preziosi per la strategia.

La procedura per creare una strategia ottimale di gara coinvolge diversi passaggi. Per prima cosa, è importante prevedere la strategia dell'avversario sulla base dei dati storici e delle tendenze attuali. Questo passaggio include l'esame dei rischi e delle opportunità presentati dalle tattiche probabili dell'avversario. Successivamente, i modelli di IA prevedono la migliore strategia complessiva per la propria squadra, considerando sia la strategia avversaria prevista sia le caratteristiche uniche del team, inclusa la disponibilità dei giocatori e il successo storico con varie formazioni.

Ciò che in teoria sembra semplice, nella pratica è impegnativo da implementare. Previsioni accurate richiedono non solo dati aggiornati, ma anche la capacità di stimare condizioni future, come la forma fisica dei giocatori e le possibili formazioni. Questo implica prevedere le formazioni a partire da quelle passate, valutare il successo con ciascuna e determinare quali giocatori saranno disponibili e in quali ruoli.

La capacità dell'IA di sintetizzare queste variabili complesse in strategie coerenti offre un vantaggio competitivo, ma richiede una meticolosa preparazione dei dati e tecniche di modellazione sofisticate. Se ti interessa vedere come potrebbe apparire un processo predittivo, dai un'occhiata al mio articolo su come ho previsto la finale di EURO 2024.

L'analisi video supporta la pianificazione strategica consentendo all'IA di guidare la selezione delle scene chiave dalle riprese delle partite degli avversari. Questa tecnologia analizza i filmati per trovare spazi liberi, individuare pattern di posizionamento e comprendere le tendenze dei giocatori. Scomponendo questi insight, gli allenatori possono portare la strategia al livello di situazioni specifiche, come le palle inattive nel calcio e nell'hockey su ghiaccio.

Ad esempio, l'IA può rivelare come un avversario difende tipicamente calci d'angolo o punizioni, consentendo alla squadra di sviluppare tattiche specifiche per sfruttarne le debolezze. Questa analisi mirata garantisce che le strategie non siano solo generali, ma anche finemente tarate per capitalizzare su momenti precisi della partita, offrendo un vantaggio competitivo significativo.

Decisioni in tempo reale

L'IA non si limita all'analisi pre-partita: è possibile ottenere insight in tempo reale durante le gare, trasformando il modo in cui allenatori e giocatori prendono decisioni su sostituzioni, tattiche e chiamate di gioco.

Strumenti IA come dashboard e sistemi di supporto alle decisioni offrono una visione completa della dinamica di gioco utilizzando dati in tempo reale su prestazioni dei giocatori, comportamento degli avversari e metriche provenienti dalle IMU. Questi sistemi possono evidenziare scene chiave e momenti critici, consentendo agli allenatori di adeguare le strategie al volo. Per esempio, se un sistema IA rileva che un giocatore mostra segni di affaticamento o rende al di sotto dei propri standard, può suggerire sostituzioni tempestive per mantenere la performance di squadra ottimale.

Oltre all'analitica in gara, le simulazioni in Realtà Virtuale (VR) basate su IA offrono un modo rivoluzionario per allenarsi e affinare le abilità in scenari di gioco realistici. Applicazioni come BeYourBest, Rezzil o REPS utilizzano la VR per porre gli atleti in situazioni ad alta pressione, come calciare un rigore nel calcio o eseguire un power play nell'hockey su ghiaccio, consentendo di costruire fiducia e migliorare le decisioni sotto stress.

Sono utilizzate da diversi club sportivi di alto livello in tutto il mondo sia per lo sviluppo delle abilità sia per l'allenamento tattico, offrendo un ambiente sicuro e controllato in cui gli atleti possono sperimentare strategie e tecniche diverse senza rischio di infortunio. L'immersività della VR aiuta gli atleti a visualizzare e praticare ripetutamente scenari specifici di gara, portando a una migliore preparazione e a prestazioni elevate nelle competizioni reali.

Conclusione

In conclusione, l'IA sta rivoluzionando l'industria dello sport ottimizzando le prestazioni dei giocatori, prevenendo gli infortuni e migliorando le strategie di gioco. Grazie a dispositivi indossabili avanzati, telecamere potenziate dall'IA e sofisticate analisi dei dati, allenatori e atleti possono prendere decisioni data-driven che migliorano allenamento, pianificazione delle partite e processi di recupero.

Con il continuo evolversi della tecnologia, l'integrazione dell'IA nello sport è destinata a crescere, offrendo insight sempre più profondi e maggiori opportunità per raggiungere performance al top e un'eccellenza strategica.

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