Applicazioni e impatto dell’AI nel basket e nell’NBA

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

In precedenza abbiamo visto come tecnologie come la visione artificiale, che aiuta i computer a vedere e comprendere cosa succede sul campo, abbiano avuto un forte impatto in ambiti come la Formula 1 e le Olimpiadi. Analogamente, la National Basketball Association (NBA) è finita recentemente sotto i riflettori per l’uso dell’IA in modi nuovi e innovativi.

Tuttavia, la NBA ha iniziato a occuparsi di IA già da tempo. Dalla fondazione della lega nel 1949, è stata pronta ad adottare nuove tecnologie per entrare in contatto con i tifosi e migliorare il gioco.

Oggi, modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 portano l’analisi delle prestazioni nel basket a un livello superiore, consentendo il rilevamento e il tracciamento degli oggetti in tempo reale. La Vision AI semplifica l’analisi della partita in diretta e offre una comprensione più approfondita di ciò che sta accadendo.

In questo articolo approfondiamo il modo in cui l'AI e la visione artificiale stanno trasformando il basket. Vedremo come queste tecnologie aiutano le squadre a tracciare i giocatori in tempo reale, analizzare i dati sulle prestazioni con maggiore precisione, prendere decisioni di coaching più efficaci e offrire ai tifosi un'esperienza migliore.

L’ascesa dell’IA nell’analisi sportiva#

Prima di approfondire l’uso dell’IA per migliorare le partite di basket, vediamo come si è evoluta nel tempo l’IA nello sport.

Agli inizi, l’analisi sportiva si basava soprattutto su statistiche di base e registrazioni manuali. La situazione ha iniziato a cambiare nel 1997, quando sistemi di tracciamento dei giocatori basati sull’IA, come Prozone, hanno cominciato a rilevare i dati sui loro movimenti.

Nel 2009, la NBA ha compiuto un grande passo avanti con il tracciamento del pallone e dei giocatori basato sull’IA di SportVU. È stata una nuova tappa fondamentale, che ha reso possibili analisi dettagliate e ricche di dati, cambiando il modo in cui le squadre valutavano le prestazioni dei giocatori e la strategia di gioco.

Fig. 1. L’evoluzione dell’IA nello sport.

Negli ultimi anni abbiamo assistito all’uso di un’ampia varietà di tecniche di IA nello sport: dal machine learning per l’analisi predittiva alla visione artificiale per l’analisi in tempo reale, fino alla robotica a supporto dell’allenamento.

Con la continua evoluzione di queste tecnologie, l’analisi basata sull’IA sta diventando comune sia durante gli eventi sportivi sia negli allenamenti, aiutando le squadre a ottenere un vantaggio competitivo e offrendo ai tifosi approfondimenti sui giochi che amano.

Modi innovativi in cui la NBA utilizza l’IA#

Uno degli sviluppi più entusiasmanti dell'AI nell'NBA in questa stagione è rappresentato dai robot. I Golden State Warriors sono all'avanguardia con la loro iniziativa di AI fisica, un sistema di robot basati sull'AI che assistono durante gli allenamenti.

Questi robot aiutano in attività che vanno dagli esercizi di rimbalzo e passaggio alla simulazione di azioni difensive, offrendo ai giocatori un riscontro immediato sulle loro prestazioni.

In un video pubblicato dalla squadra, il playmaker dei Golden State Warriors Steph Curry ha commentato che, sebbene all’inizio la situazione gli sembrasse strana, i robot sono diventati rapidamente una parte integrante della loro routine di allenamento.

Fig. 2 Le squadre di basket utilizzano i robot per prepararsi alle partite.

Ecco altri modi affascinanti in cui la NBA utilizza l’IA:

• Tracciamento dei giocatori in tempo reale: la lega usa la visione artificiale per monitorare i movimenti dei giocatori e le loro posizioni in tempo reale. Questo offre agli allenatori informazioni immediate e li aiuta ad adattare le strategie sul momento.
• Ottimizzazione del calendario delle partite: l'NBA usa strumenti di AI per analizzare dati storici, prestazioni dei giocatori e logistica, così da creare calendari che aumentino il coinvolgimento degli spettatori e rendano più fluida la stagione.
• Maggiore coinvolgimento sui social media: l’IA viene usata per generare automaticamente video con i momenti salienti e clip personalizzate analizzando le riprese delle partite, semplificando il contatto della NBA con i tifosi di tutto il mondo.

Prevedere gli esiti delle partite: modelli di IA per un’analisi avanzata della NBA#

Il 2025 NBA All-Star Technology Summit è stato incentrato soprattutto sulle innovazioni nell’IA. In un podcast recente, Daryl Morey, presidente delle operazioni di basket dei Philadelphia 76ers, ha spiegato come l’IA, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), sia diventata una parte integrante del processo decisionale.

Morey ha osservato: «Usiamo assolutamente i modelli come voto in qualsiasi decisione», sottolineando che l’IA svolge ormai un ruolo nella valutazione di tutto, dalle scelte al draft alle strategie di gioco. Questi modelli combinano dati in tempo reale, prestazioni storiche e altre informazioni per prevedere tendenze ed esiti, aggiungendo un nuovo livello di precisione alla pianificazione del futuro delle squadre.

Morey ha poi spiegato il ruolo degli LLMs in questo processo: «A quanto pare, gli LLMs sono piuttosto bravi a fare previsioni. Non battono ancora gli esseri umani, diciamo, i super previsori... Aggiungono un segnale rispetto ai soli osservatori e strumenti simili. Quindi li considereremo quasi come un osservatore.»

Con il tempo, man mano che questi modelli miglioreranno, potrebbero svolgere un ruolo ancora più importante nel plasmare il futuro della NBA.

Come Ultralytics YOLO11 può monitorare i giocatori e i movimenti della palla nel basket#

Quindi, come funzionano le applicazioni di Vision AI, come il monitoraggio dei giocatori in tempo reale nel basket? Facciamo un passo indietro e analizziamo gli aspetti tecnici.

Modelli come Ultralytics YOLO11 supportano diverse attività di visione artificiale, come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti. Grazie a queste funzionalità, YOLO11 può elaborare in tempo reale ogni fotogramma di una partita di basket.

Per esempio, se vogliamo tracciare quando la palla entra nel canestro o quando viene realizzata una schiacciata, un sistema di visione artificiale integrato con Ultralytics YOLO11 e addestrato su un dataset come Basketball and Hoop Detection può rilevare e tracciare la palla mentre lascia la mano di un giocatore, percorre la traiettoria in aria e colpisce il tabellone e il canestro per segnare.

Un altro buon esempio è l’uso delle funzionalità di stima della posa di Ultralytics YOLO11. La stima della posa consiste nell’individuare e monitorare punti chiave del corpo di un giocatore, come gomiti, ginocchia e fianchi, in ogni fotogramma del video. Questa tecnica può essere usata per creare una mappa dettagliata dei movimenti di un giocatore, mostrando non solo dove si trova sul campo, ma anche come si muove nei momenti importanti. Le informazioni raccolte possono quindi essere usate per analizzare le prestazioni, perfezionare le tecniche di allenamento e persino contribuire a ridurre il rischio di infortuni.

Fig. 3. Un esempio di Ultralytics YOLO11 usato per rilevare la posa di un giocatore.

Usare Ultralytics YOLO11 per assistere gli arbitri con l’IA#

Oltre al tracciamento dei giocatori e all'analisi del movimento della palla, YOLO11 può essere usato per assistere gli arbitri con l'AI, aiutando a rilevare falli, uscite dal campo e altre infrazioni in tempo reale.

Analizzando le riprese video fotogramma per fotogramma, la Vision AI può fornire agli arbitri informazioni aggiuntive per ridurre gli errori umani. Può anche essere integrata nei sistemi di replay istantaneo per segnalare automaticamente le azioni che richiedono una revisione, rendendo il processo più rapido e affidabile.

Ad esempio, se un giocatore esce dal campo, Ultralytics YOLO11 può rilevare la posizione dei suoi piedi rispetto alle linee del campo e avvisare immediatamente gli ufficiali di gara. Inoltre, il modello può monitorare i contatti fisici eccessivi tra i giocatori per aiutare a individuare i falli.

Allo stesso modo, quando la palla è in movimento, Ultralytics YOLO11 può analizzarne la traiettoria per determinare se ha superato completamente la linea da tre punti prima del tiro o se si è verificata un'infrazione di interferenza sul canestro. Automatizzando questi rilevamenti, l'assistenza arbitrale basata sull'AI può migliorare la precisione delle decisioni, ridurre le chiamate controverse e rendere la partita più equa per giocatori e squadre.

Vantaggi e svantaggi dell’IA nell’allenamento e nella strategia del basket#

L’uso dell’IA nel basket sta trasformando ogni aspetto, dalle prestazioni dei giocatori al coinvolgimento dei tifosi, aprendo nuovi modi per analizzare il gioco e prendere decisioni più efficaci. Ecco una rapida panoramica di alcuni vantaggi offerti dall’IA alle squadre e alle organizzazioni di basket:

• Decisioni migliori: prendendo in considerazione più fonti di dati, i modelli di IA possono supportare decisioni obiettive in ambiti come la gestione della rosa e le tattiche durante la partita.
• Allenamento personalizzato: analizzando i dati dei giocatori, l’IA può aiutare a creare programmi di allenamento su misura che migliorano le abilità e riducono al minimo il rischio di infortuni.
• Scouting potenziato: i sistemi di IA possono analizzare enormi quantità di dati di più stagioni e leghe, aiutando le squadre a individuare talenti promettenti e scoprire giocatori poco conosciuti.

Sebbene i vantaggi siano evidenti, l’implementazione di soluzioni di IA può comportare alcune difficoltà. Ecco alcuni limiti e aspetti fondamentali da tenere a mente:

• Problemi di privacy dei dati: la raccolta e l'analisi di grandi quantità di dati sui giocatori sollevano preoccupazioni in merito alla sicurezza dei dati e alla privacy individuale.
• Gestione dell’incertezza: i modelli di IA possono avere difficoltà a tenere conto dei fattori spontanei ed emotivi che spesso caratterizzano gli sport dal vivo.
• Eccessiva dipendenza dai dati: affidarsi troppo all’IA potrebbe sminuire l’importanza dell’intuito degli allenatori e della natura imprevedibile del gioco.

Nel basket l’IA fa centro#

L’IA sta ridefinendo il basket in modi entusiasmanti. Dal tracciamento dei giocatori in tempo reale con Ultralytics YOLO11 ai modelli predittivi che aiutano gli allenatori a prendere decisioni più efficaci, queste tecnologie offrono alle squadre nuovi strumenti per analizzare il gioco e migliorare le prestazioni.

La NBA usa già l’IA per tutto, dall’ottimizzazione dei calendari delle partite e la creazione automatica di video con i momenti salienti al perfezionamento delle strategie di allenamento e al miglioramento del coinvolgimento dei tifosi. Con la continua evoluzione dell’IA, possiamo aspettarci analisi ancora più precise, una migliore prevenzione degli infortuni e informazioni più approfondite sulle prestazioni dei giocatori.

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