L'applicazione e l'impatto dell'IA nel basket e nella NBA

Grazie ai progressi tecnologici, il coinvolgimento dei tifosi e l'analisi dei giocatori sono diventati una parte importante dell'industria sportiva. Gli eventi sportivi sono sempre più guidati dai dati e l'IA sta giocando un ruolo enorme in questo cambiamento.

In precedenza, abbiamo visto come tecnologie come la computer vision, che aiuta i computer a vedere e capire cosa sta succedendo sul campo, abbiano avuto un grande impatto in settori come la Formula Uno e le Olimpiadi. Allo stesso modo, la National Basketball Association (NBA) è recentemente finita sui titoli dei giornali per l'utilizzo dell'IA in modi nuovi e innovativi. 

Tuttavia, l'NBA è entrata nella conversazione sull'IA già da un po' di tempo. Da quando la lega è iniziata nel 1949, è stata rapida nell'adottare nuove tecnologie per connettersi con i fan e migliorare il gioco. 

Oggi, modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11 stanno facendo un ulteriore passo avanti nell'analisi delle prestazioni del basket, consentendo il rilevamento e il tracciamento degli oggetti in tempo reale. L'intelligenza artificiale della visione rende più facile analizzare la partita al volo e comprendere meglio ciò che sta accadendo.

In questo articolo analizziamo da vicino come l'intelligenza artificiale e la computer vision stiano ridisegnando la pallacanestro. Parleremo di come queste tecnologie aiutino le squadre a track giocatori in tempo reale, ad analizzare i dati sulle prestazioni in modo più accurato, a prendere decisioni più intelligenti per gli allenatori e a creare un'esperienza migliore per i tifosi.

L'ascesa dell'AI nell'analisi sportiva

Prima di esaminare come l'AI viene utilizzata per migliorare le partite di basket, diamo un'occhiata a come l'AI nello sport si è evoluta nel corso degli anni. 

Agli inizi, l'analisi sportiva si basava principalmente su statistiche di base e sulla registrazione manuale dei dati. Questo ha iniziato a cambiare nel 1997, quando i sistemi di tracciamento dei giocatori basati sull'IA, come Prozone, hanno iniziato ad acquisire dati sui movimenti dei giocatori. 

Nel 2009, l'NBA ha fatto un grande passo avanti con il sistema di tracciamento di giocatori e pallone SportVU, basato sull'IA. Ha segnato una nuova pietra miliare che ha sbloccato analisi dettagliate e ricche di dati, cambiando il modo in cui le squadre consideravano le prestazioni dei giocatori e la strategia di gioco.

‍

Negli ultimi anni, abbiamo visto un'ampia varietà di tecniche di IA utilizzate nello sport, dal machine learning per l'analisi predittiva alla computer vision per l'analisi in tempo reale e alla robotica che assiste nell'allenamento.

Man mano che queste tecnologie continuano a evolvere, l'analisi guidata dall'IA sta diventando comune sia negli eventi sportivi che negli allenamenti, aiutando le squadre a ottenere un vantaggio competitivo e offrendo ai fan approfondimenti più approfonditi sui giochi che amano.

Modi innovativi in cui l'NBA sta utilizzando l'IA 

Uno dei modi più entusiasmanti in cui l'IA è stata portata nella NBA in questa stagione è attraverso i robot. I Golden State Warriors sono all'avanguardia con la loro iniziativa Physical AI, un sistema all'avanguardia di robot alimentati dall'IA che assistono durante le sessioni di allenamento. 

Questi robot aiutano in tutto, dai palleggi e agli esercizi di passaggio alla simulazione di azioni difensive, consentendo ai giocatori di ottenere un feedback immediato sulle loro prestazioni. 

In una clip rilasciata dal team, il playmaker dei Golden State Warriors Steph Curry ha commentato che, sebbene all'inizio sembrasse strano, i robot sono rapidamente diventati parte integrante della loro routine di allenamento.

‍

Ecco alcuni altri modi affascinanti in cui l'NBA sta utilizzando l'IA:

• Tracciamento dei giocatori in tempo reale: La lega utilizza la computer vision per track movimenti e le posizioni dei giocatori in tempo reale. Questo fornisce agli allenatori intuizioni istantanee e aiuta a modificare le strategie al volo.
  ‍
• Pianificazione ottimizzata delle partite: L'NBA utilizza strumenti di intelligenza artificiale per analizzare i dati storici, le prestazioni dei giocatori e la logistica per creare calendari delle partite che aumentino il coinvolgimento degli spettatori e semplifichino la stagione.
  ‍
• Maggiore coinvolgimento sui social media: L'AI viene utilizzata per generare automaticamente reel con i momenti salienti e clip personalizzate suddividendo le riprese di gioco, rendendo più facile per l'NBA connettersi con i fan di tutto il mondo.

Prevedere i risultati delle partite: modelli di IA per l'analisi avanzata dell'NBA

Il 2025 NBA All-Star Technology Summit si è concentrato principalmente sulle innovazioni dell'IA. Infatti, in un recente podcast, il presidente delle operazioni di basket dei Philadelphia 76ers, Daryl Morey, ha spiegato come l'IA, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sia diventata parte integrante del processo decisionale.

Morey ha osservato: "Utilizziamo assolutamente i modelli come voto in qualsiasi decisione", sottolineando che l'intelligenza artificiale ora svolge un ruolo nella valutazione di tutto, dalle scelte di draft alle strategie di gioco. Questi modelli combinano dati in tempo reale, prestazioni storiche e altre informazioni per prevedere tendenze e risultati, aggiungendo un nuovo livello di precisione al modo in cui i team pianificano il futuro.

Morey ha continuato spiegando il ruolo degli LLM in questo processo: "Si scopre che gli LLM fanno abbastanza bene le previsioni. Non stanno ancora battendo gli umani, come i super previsori... Aggiungono segnale rispetto solo agli scout e cose del genere. Quindi li tratteremo quasi come uno scout." 

Col tempo, man mano che questi modelli migliorano, potrebbero svolgere un ruolo ancora più importante nel plasmare il futuro dell'NBA.

Come YOLO11 può track giocatori e il movimento della palla nella pallacanestro

Quindi, come funzionano le applicazioni di Vision AI come il tracciamento in tempo reale dei giocatori di basket? Facciamo un passo indietro ed esaminiamo i dettagli tecnici. 

Modelli come YOLO11 supportano una serie di attività di computer vision, come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti. Grazie a queste capacità, YOLO11 può elaborare in tempo reale ogni fotogramma di una partita di basket. 

Ad esempio, se si vuole track momento in cui la palla passa attraverso il canestro o quando si verifica una schiacciata, un sistema di computer vision integrato con YOLO11 può detect e track palla mentre lascia la mano del giocatore, viaggia nell'aria ed entra in contatto con il tabellone e il canestro per segnare.

Un altro buon esempio è l'utilizzo delle capacità di stima della posa di YOLO11. La stima della posa comporta l'identificazione e il tracciamento dei punti chiave del corpo di un giocatore, come gomiti, ginocchia e fianchi, in ogni fotogramma del video. In questo modo è possibile creare una mappa dettagliata del movimento di un giocatore, che mostra non solo dove si trova sul campo, ma anche come si muove nei momenti importanti. Le informazioni raccolte possono essere utilizzate per analizzare le prestazioni, perfezionare le tecniche di allenamento e contribuire a ridurre il rischio di infortuni.

‍

Utilizzo di YOLO11 per l'assistenza agli arbitri basata sull'AI

Oltre al tracciamento dei giocatori e all'analisi del movimento della palla, YOLO11 può essere utilizzato per l'assistenza agli arbitri basata sull'intelligenza artificiale, aiutando a detect falli, giocate fuori dal campo e altre violazioni in tempo reale. 

Analizzando i filmati video fotogramma per fotogramma, la Vision AI può fornire agli arbitri ulteriori informazioni per ridurre l'errore umano. Può anche essere integrata nei sistemi di replay istantaneo per segnalare automaticamente i momenti che necessitano di revisione, rendendo il processo più veloce e affidabile.

Ad esempio, se un giocatore esce dal campo, YOLO11 è in grado di detect la posizione dei suoi piedi rispetto alle linee del campo e di avvisare immediatamente gli arbitri. Inoltre, il modello è in grado di track eccessivo contatto fisico tra i giocatori per aiutare a identificare i falli. 

Allo stesso modo, nelle situazioni in cui la palla è in movimento, YOLO11 è in grado di analizzarne la traiettoria per determinare se ha superato completamente la linea dei tre punti prima di un tiro o se si è verificata una violazione del portiere. Automatizzando questi rilevamenti, l'assistenza agli arbitri guidata dall'intelligenza artificiale può migliorare l'accuratezza dell'arbitraggio, ridurre le chiamate controverse e rendere il gioco più equo per giocatori e squadre.

I pro e i contro dell'AI nel coaching e nella strategia del basket

L'uso dell'IA nel basket sta trasformando tutto, dalle prestazioni dei giocatori al coinvolgimento dei tifosi, aprendo nuovi modi per analizzare il gioco e prendere decisioni più intelligenti. Ecco una rapida occhiata ad alcuni dei vantaggi che l'IA offre alle squadre e alle organizzazioni di basket:

• Migliore processo decisionale: Considerando più fonti di dati, i modelli di intelligenza artificiale possono supportare decisioni oggettive in aree come la gestione dei roster e le tattiche di gioco.
  ‍
• Training personalizzato: Analizzando i dati dei giocatori, l'AI può aiutare a creare programmi di allenamento personalizzati che migliorano le abilità e riducono al minimo i rischi di infortuni.
  ‍
• Scouting migliorato: I sistemi di AI possono analizzare grandi quantità di dati in più stagioni e campionati, aiutando le squadre a identificare talenti promettenti e a scoprire gemme nascoste.

Sebbene ci siano chiari vantaggi, l'implementazione di soluzioni di IA può comportare una serie di sfide. Ecco alcune delle limitazioni e delle considerazioni chiave da tenere a mente:

• Problemi di privacy dei dati: La raccolta e l'analisi di ampi dati sui giocatori sollevano preoccupazioni riguardanti la sicurezza dei dati e la privacy individuale.
  ‍
• Gestione dell'incertezza: I modelli di IA possono avere difficoltà a tenere conto dei fattori spontanei ed emotivi che spesso definiscono gli sport dal vivo.
  ‍
• Eccessiva dipendenza dai dati: Affidarsi troppo all'IA potrebbe sminuire l'importanza dell'intuito di un allenatore e della natura imprevedibile del gioco.

L'IA nel basket è una schiacciata

L'intelligenza artificiale sta ridefinendo la pallacanestro in modi entusiasmanti. Dal monitoraggio in tempo reale dei giocatori con YOLO11 ai modelli predittivi che aiutano gli allenatori a prendere decisioni più intelligenti, queste tecnologie stanno fornendo alle squadre nuovi strumenti per analizzare il gioco e migliorare le prestazioni. 

L'NBA sta già utilizzando l'AI per ottimizzare i calendari delle partite e creare highlight reel automatizzati, affinare le strategie di coaching e migliorare il coinvolgimento dei fan. Man mano che l'AI continua a evolversi, possiamo aspettarci analisi ancora più accurate, una migliore prevenzione degli infortuni e approfondimenti più profondi sulle prestazioni dei giocatori.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e interagisci con la nostra community. Esplora le innovazioni in settori come l'AI nelle auto a guida autonoma e la computer vision in agricoltura nelle nostre pagine delle soluzioni. Consulta le nostre opzioni di licenza e dai vita ai tuoi progetti di Vision AI.