24 novembre 2025
Scoprite come l'intelligenza artificiale nel calcio sta trasformando le intuizioni in tempo reale e l'analisi guidata dai dati per migliorare le prestazioni dei giocatori e la strategia della squadra.
Il calcio, o football, gli appassionati di tutto il mondo concordano sul fatto che sia un gioco bellissimo. E grazie ai recenti progressi della tecnologia, in particolare dell'intelligenza artificiale (AI), sta diventando più coinvolgente ed emozionante che mai. Un ottimo esempio è il recente torneo di calcio per robot in Cina, dove i robot dotati di intelligenza artificiale hanno riconosciuto i movimenti, reagito alle giocate e preso decisioni in campo completamente da soli.
In effetti, l'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più importante in questo sport. Nei principali campionati di calcio, sta ridefinendo il modo in cui le squadre si allenano, competono e pianificano la strategia.
Gli allenatori e gli analisti possono ora studiare facilmente migliaia di azioni di gioco, dalla precisione dei passaggi all'intensità del pressing, dal posizionamento dei giocatori alla forma complessiva della squadra. Si tratta di un enorme passo avanti rispetto alla revisione video manuale, che in passato era lenta e richiedeva molto tempo. Con l'intelligenza artificiale, le squadre possono disporre di informazioni rapide e basate sui dati, che le aiutano a detect gli schemi, a modificare le tattiche e a migliorare le prestazioni in modo molto più efficiente.
Uno dei principali motori di questo progresso è la computer vision, una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare le informazioni visive. Modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e l'imminente Ultralytics YOLO26 possono essere utilizzati per analizzare i filmati delle partite, track ogni giocatore, seguire la palla e detect eventi chiave in tempo reale.
Le competizioni calcistiche più popolari, come la Premier League, la MLS e la Coppa del Mondo FIFA, utilizzano già tecnologie come Vision AI per il monitoraggio delle prestazioni e l'analisi tattica. In questo articolo esploreremo l'IA nel calcio e la differenza che sta facendo. Iniziamo!
La tecnologia AI e l'analisi dei dati vengono ora integrate in molte parti delle partite di calcio e delle sessioni di allenamento. Ad esempio, molti club calcistici utilizzano l'IA per studiare le tattiche, pianificare le sessioni di allenamento ed effettuare l'analisi delle prestazioni durante una partita.
Ogni partita è un'occasione per raccogliere grandi quantità di dati sui giocatori da telecamere, sensori e localizzatori GPS. Questi dati possono essere elaborati per trovare modelli che aiutino gli allenatori a prendere decisioni migliori durante gli allenamenti e le gare.
Come funziona tutto questo? Al centro dell'IA nel calcio ci sono l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, che consentono ai computer di apprendere modelli da grandi quantità di dati. I modelli di IA vengono addestrati utilizzando ampie serie di dati che includono filmati di partite, movimenti dei giocatori, statistiche sulle prestazioni e molti esempi reali di partite passate.
Man mano che si allena, il modello impara a riconoscere le diverse azioni e a capire come influenzano ciò che accade sul campo. Una volta completato l'addestramento, i modelli di intelligenza artificiale possono analizzare rapidamente nuovi filmati di partite o dati di giocatori e fornire intuizioni che in genere richiederebbero ore o giorni.
Ecco alcune altre applicazioni chiave dell'IA nel calcio:
L'intelligenza artificiale nel calcio copre un'ampia gamma di applicazioni, poiché è un ombrello per molte tecnologie diverse. Per capire meglio come viene utilizzata in questo sport, concentriamoci su un'area chiave: la computer vision.
L'intelligenza artificiale della visione consente di analizzare i filmati di gioco in tempo reale, rilevando i giocatori, tracciando la palla e identificando i momenti importanti nel momento in cui si verificano. Si può pensare alla computer vision come a un tentativo di imitare il modo in cui gli esseri umani vedono e comprendono il mondo, ma senza mai stancarsi o distrarsi.
Consideriamo una tipica partita di calcio professionistico. Di solito viene registrata da più angolazioni grazie a telecamere di alta qualità posizionate in tutto lo stadio, che catturano ogni passaggio, scatto e cambio di tattica.
Questi filmati grezzi contengono un'enorme quantità di informazioni, ma esaminarli manualmente è lento e quasi impossibile durante una partita in diretta. La visione computerizzata interviene elaborando ogni fotogramma e trasformando i filmati in informazioni chiare e utilizzabili immediatamente dalle squadre.
Ora diamo un'occhiata più da vicino a come le soluzioni Vision AI funzionano effettivamente nel calcio.
I modelli di visione computerizzata come YOLO11 supportano una serie di attività di visione come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la classificazione di immagini. Ognuno di questi compiti può svolgere un ruolo specifico nella comprensione di ciò che accade sul campo.
Ad esempio, il rilevamento degli oggetti può identificare la posizione dei giocatori, degli arbitri e della palla in ogni fotogramma del video. In questo modo è possibile detect la posizione dei giocatori, misurare la distanza tra le linee o seguire il movimento della palla.
La segmentazione delle istanze fa un ulteriore passo avanti, delineando la forma esatta di ogni giocatore o oggetto, anziché limitarsi a delimitarlo. Questo livello di dettaglio consente alle soluzioni Vision AI di distinguere i giocatori in aree affollate, di capire l'orientamento del corpo e di separare i movimenti che si sovrappongono durante i momenti più veloci, come i tackle o le mischie in porta.
Allo stesso modo, la classificazione delle immagini si concentra sull'identificazione di ciò che appare in un singolo fotogramma, assegnandolo a una categoria predefinita. Nel calcio, questa classificazione può essere utilizzata per etichettare elementi visivi come la presenza o meno del pallone, la presenza o meno di un cartellino da parte dell'arbitro o l'esecuzione di un'azione specifica e facilmente riconoscibile da parte di un giocatore.
Quando queste attività di computer vision vengono combinate, Vision AI è in grado di analizzare i filmati delle partite in tempo reale e di tradurli in informazioni significative. È in grado di detect giocatori, seguire i loro movimenti, comprendere le loro azioni e segnalare gli eventi importanti nel momento in cui si verificano.
Ora che abbiamo esplorato il funzionamento dell'IA e della computer vision, analizziamo i casi d'uso reali in cui la tecnologia basata sull'IA ottimizza il gioco e offre alle squadre un chiaro vantaggio competitivo.
Il calcio ha molte regole che i giocatori e gli arbitri devono tenere a mente, tra cui i falli, le palle di mano, i calci di punizione e i rigori. Una delle più importanti, e spesso la più discussa, è la regola del fuorigioco.
Un giocatore si trova in posizione di fuorigioco se una qualsiasi parte della testa, del corpo o dei piedi è più vicina alla linea di porta avversaria rispetto al pallone e al penultimo avversario nel momento in cui il pallone viene giocato da un compagno di squadra. Poiché i giocatori si muovono rapidamente e le linee difensive si spostano continuamente, è difficile per gli allenatori e gli arbitri individuare ogni fuorigioco corretto.
È qui che l'intelligenza artificiale e i sistemi di visione artificiale possono dare una mano. Queste tecnologie possono aiutare gli arbitri a prendere decisioni sul fuorigioco in modo più preciso e coerente.
Una recente ricerca fornisce un'idea di come ciò possa apparire nel mondo reale. Invece di affidarsi a decine di telecamere specializzate, uno studio ha utilizzato un'unica telecamera per il rilevamento del fuorigioco.
Il sistema mappa il campo rilevando le linee del terreno di gioco e calcolando il punto di fuga, ovvero il punto in cui le linee del campo sembrano incontrarsi. Utilizza poi la stima della posa, un'attività di computer vision, per individuare le singole parti del corpo dei giocatori che determinano il posizionamento in fuorigioco, come spalle, ginocchia e piedi.
La stima della posa funziona identificando le articolazioni chiave di ogni giocatore e segnando la loro posizione esatta nell'inquadratura. Con queste informazioni, il modello può tracciare una linea di fuorigioco virtuale in tempo reale.
Evitare i rischi di infortunio e mantenersi in forma per tutta la stagione è una delle maggiori sfide per i giocatori di calcio. Stanchezza, sovraccarico e sforzi ripetuti possono portare a lesioni gravi se i problemi non vengono identificati per tempo.
Oggi i sistemi Vision AI stanno iniziando ad assistere gli allenatori e i team medici trasformando i filmati delle partite e degli allenamenti in dati significativi sulla salute e sulle prestazioni. Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema chiamato DeepImpact che utilizza video trasmessi e deep learning per detect quando i giocatori colpiscono la palla di testa.
In altre parole, il sistema è in grado di analizzare i filmati e di individuare ogni colpo di testa in una partita, identificando il movimento della testa del giocatore e il momento in cui entra in contatto con il pallone. Si tratta di un aspetto importante, perché l'analisi manuale di tutti i filmati della partita per individuare i colpi di testa può richiedere ore e i sensori di impatto indossabili sono costosi e spesso imprecisi.
DeepImpact aiuta ad automatizzare questo processo identificando la maggior parte degli eventi di colpo di testa con un'elevata sensibilità, il che significa che i ricercatori possono misurare la frequenza con cui i giocatori colpiscono la palla di testa e costruire grandi serie di dati sull'esposizione agli impatti con la testa. Queste serie di dati sono fondamentali per studiare i potenziali effetti a lungo termine dei colpi di testa ripetuti sulla salute del cervello.
Per raggiungere questo obiettivo, DeepImpact riunisce alcune fasi della computer vision che lavorano insieme dietro le quinte:
Ecco alcuni vantaggi dell'utilizzo degli algoritmi Vision AI nell'analisi del calcio:
Sebbene l'IA di visione offra molti vantaggi, presenta anche alcune sfide. Ecco alcuni dei limiti dell'uso della computer vision e dell'IA nel calcio:
Vision AI sta rivoluzionando il modo in cui le squadre di calcio analizzano, si allenano e si esibiscono. Offre ad allenatori e analisti una visione chiara delle prestazioni della squadra, della struttura tattica e delle dinamiche della partita in tempo reale. Trasformando i dati visivi in informazioni misurabili, Vision AI aiuta le squadre di calcio a prendere decisioni dentro e fuori dal campo.
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