Segnare gol più intelligenti grazie all’IA nel calcio

Gli appassionati di calcio di tutto il mondo concordano sul fatto che sia uno sport meraviglioso. E grazie ai recenti progressi tecnologici, soprattutto nell'intelligenza artificiale (AI), sta diventando più coinvolgente ed entusiasmante che mai. Un ottimo esempio è un recente torneo di calcio robotico in Cina, dove robot basati sull'AI hanno riconosciuto i movimenti, reagito alle azioni di gioco e preso decisioni sul campo in completa autonomia.

Di fatto, l'AI sta assumendo un ruolo sempre più importante nello sport. Nei principali campionati di calcio, sta ridefinendo il modo in cui le squadre si allenano, competono e pianificano le strategie.

Oggi allenatori e analisti possono studiare facilmente migliaia di azioni di gioco, dalla precisione dei passaggi all'intensità del pressing, fino al posizionamento dei giocatori e all'assetto complessivo della squadra. È un enorme passo avanti rispetto alla revisione manuale dei video, che in passato era lenta e richiedeva molto tempo. Grazie all'AI, le squadre ottengono rapidamente informazioni basate sui dati, che le aiutano a rilevare schemi, modificare le tattiche e migliorare le prestazioni con molta più efficienza.

Uno dei principali motori di questo progresso è la visione artificiale, un ramo dell’IA che consente alle macchine di interpretare le informazioni visive. I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLO26 (rilasciato a gennaio 2026) possono essere usati per analizzare le riprese delle partite, tracciare ogni giocatore, seguire il pallone e rilevare gli eventi chiave in tempo reale.

Fig. 1. Un esempio di utilizzo di Ultralytics YOLO11 per rilevare i calciatori e il pallone. (Fonte)

Competizioni calcistiche famose, come la Premier League, la MLS e la Coppa del Mondo FIFA, utilizzano già tecnologie come l’IA visiva per il monitoraggio delle prestazioni e l’analisi tattica. In questo articolo esploreremo l’IA nel calcio e i cambiamenti che sta apportando.

Comprendere l'impatto dell'AI nel calcio#

Le tecnologie di AI e l'analisi dei dati sono ormai integrate in molte fasi delle partite e degli allenamenti di calcio. Per esempio, molti club usano l'AI per studiare le tattiche, pianificare le sessioni di allenamento e analizzare le prestazioni durante una partita.

Ogni partita offre l'occasione di raccogliere grandi quantità di dati sui giocatori tramite telecamere, sensori e localizzatori GPS. Questi dati possono essere elaborati per trovare schemi che aiutano gli allenatori a prendere decisioni migliori durante gli allenamenti e le competizioni.

Ma come funziona tutto questo, in pratica? Alla base dell'AI nel calcio ci sono l'apprendimento automatico e il deep learning, che consentono ai computer di apprendere schemi da enormi quantità di dati. I modelli di AI vengono addestrati con dataset estesi che includono filmati delle partite, movimenti dei giocatori, statistiche sulle prestazioni e molti esempi reali di partite passate.

Durante l'addestramento, il modello impara a riconoscere diverse azioni e a capire come influenzano ciò che accade sul campo. Una volta completato l'addestramento, i modelli di AI possono analizzare rapidamente nuovi filmati delle partite o dati sui giocatori e fornire informazioni che normalmente richiederebbero ore o giorni.

Ecco altre applicazioni importanti dell'AI nel calcio:

• Previsione degli infortuni e gestione dei carichi: monitorando i movimenti dei giocatori e il livello di stress fisico a cui sono sottoposti, le squadre possono individuare i primi segni di affaticamento o potenziali infortuni molto prima che diventino gravi.
• Riepiloghi automatici e coinvolgimento dei tifosi: l'AI può generare automaticamente i momenti salienti delle partite e personalizzare gli aggiornamenti, migliorando l'esperienza complessiva dei tifosi e rendendola più coinvolgente.
• Scouting e reclutamento: migliaia di clip e metriche sulle prestazioni possono essere esaminate in pochi secondi, aiutando i club a scoprire talenti nascosti che potrebbero sfuggire allo scouting tradizionale.

Uno sguardo più da vicino all'AI visiva nel calcio#

L'AI nel calcio comprende un'ampia gamma di applicazioni, poiché include molte tecnologie diverse. Per capire meglio come viene usata in questo sport, concentriamoci su un ambito chiave: la visione artificiale.

L'AI visiva consente di analizzare i filmati delle partite in tempo reale, rilevando i giocatori, seguendo il pallone e identificando i momenti importanti mentre accadono. Puoi pensare alla visione artificiale come a un tentativo di imitare il modo in cui le persone vedono e comprendono il mondo, ma senza mai stancarsi o distrarsi.

Prendi una tipica partita di calcio professionistico. Di solito viene registrata da più angolazioni con telecamere di alta qualità posizionate in tutto lo stadio, che riprendono ogni passaggio, scatto e cambiamento tattico.

Questi filmati grezzi contengono moltissime informazioni, ma esaminarli manualmente è lento e quasi impossibile durante una partita dal vivo. La visione artificiale interviene elaborando ogni fotogramma e trasformando i filmati in informazioni chiare e utilizzabili, che le squadre possono sfruttare immediatamente.

Dietro le quinte: come funziona l'AI visiva nel calcio#

Vediamo ora più da vicino come funzionano concretamente le soluzioni basate sull'AI visiva nel calcio.

I modelli di visione artificiale come YOLO11 supportano diverse attività di visione, tra cui il rilevamento degli oggetti, la segmentazione di istanze e la classificazione delle immagini. Ognuna di queste attività può svolgere un ruolo specifico nella comprensione di ciò che accade sul campo.

Per esempio, il rilevamento degli oggetti può identificare la posizione di giocatori, arbitri e pallone in ogni fotogramma del video. Ciò consente di rilevare le posizioni dei giocatori, misurare le distanze tra le linee o seguire il movimento del pallone.

Fig. 2. Rilevamento dei giocatori su un campo da calcio con YOLO. (Fonte)

La segmentazione di istanze fa un passo in più, delineando la forma esatta di ogni giocatore o oggetto anziché limitarsi a contrassegnarlo con un riquadro di delimitazione. Questo livello di dettaglio consente alle soluzioni di AI visiva di distinguere i giocatori nelle aree affollate, comprendere l’orientamento del corpo e separare i movimenti che si sovrappongono nei momenti concitati, come i contrasti o le mischie davanti alla 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, può essere usata per etichettare elementi visivi, ad esempio per stabilire se la palla è presente, se l’arbitro sta mostrando un cartellino o se un giocatore sta compiendo un’azione specifica e facilmente riconoscibile.

Quando queste attività di visione artificiale vengono combinate, l’IA visiva può analizzare le riprese delle partite in tempo reale e trasformarle in informazioni utili. Può rilevare i giocatori, seguirne i movimenti, comprenderne le azioni e segnalare gli eventi importanti mentre accadono.

Esempi di utilizzo dell'AI nel calcio#

Ora che abbiamo visto come funzionano l’IA e la visione artificiale, esaminiamo alcuni casi d’uso reali in cui le tecnologie basate sull’IA migliorano il gioco e offrono alle squadre un vantaggio competitivo.

Far rispettare le regole di una partita di calcio con l’AI#

Il calcio ha molte regole che giocatori e arbitri devono tenere a mente, tra cui falli, falli di mano, calci di punizione e rigori. Una delle più importanti, e spesso più discusse, è la regola del fuorigioco.

Un giocatore è in posizione di fuorigioco se, nel momento in cui un compagno gli passa il pallone, una qualsiasi parte della testa, del corpo o dei piedi è più vicina alla linea di porta avversaria sia rispetto al pallone sia rispetto al penultimo avversario. Poiché i giocatori si muovono rapidamente e le linee difensive cambiano continuamente, per gli arbitri è difficile valutare correttamente ogni fuorigioco.

È qui che i sistemi di AI e visione artificiale possono dare una mano. Queste tecnologie possono aiutare gli arbitri a prendere decisioni sul fuorigioco con maggiore precisione e coerenza.

Ricerche recenti offrono un’idea di come funziona tutto questo nel mondo reale. Invece di affidarsi a decine di telecamere specializzate, uno studio ha usato una sola telecamera televisiva per il rilevamento del fuorigioco.

Il sistema mappa il campo rilevando le linee e calcolando il punto di fuga, ovvero il punto in cui le linee del campo sembrano convergere. Quindi usa la stima della posa, un’attività di visione artificiale, per individuare le singole parti del corpo dei giocatori che determinano la posizione di fuorigioco, come spalle, ginocchia e piedi.

La stima della posa funziona identificando le articolazioni principali di ogni giocatore e segnandone la posizione esatta nel fotogramma. Con queste informazioni, il modello può tracciare in tempo reale una linea virtuale del fuorigioco.

Fig. 3. Analisi della partita con AI e visione artificiale. (Fonte)

AI per prevenire gli infortuni e gestire i carichi#

Evitare il rischio di infortuni e mantenersi in forma per tutta la stagione è una delle sfide più grandi per i calciatori. Fatica, sovraccarico e sollecitazioni ripetute possono causare infortuni gravi se i problemi non vengono individuati in anticipo.

Oggi i sistemi di IA visiva iniziano ad assistere allenatori e personale medico trasformando le riprese delle partite e degli allenamenti in dati utili sulla salute e sulle prestazioni. Per esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema chiamato DeepImpact, che usa video delle trasmissioni e deep learning per rilevare quando i giocatori colpiscono il pallone di testa.

In altre parole, il sistema può analizzare le riprese video e individuare ogni colpo di testa durante una partita, riconoscendo il movimento della testa del giocatore e il momento in cui entra in contatto con il pallone. È un aspetto importante, perché esaminare manualmente le riprese di un’intera partita per individuare i colpi di testa può richiedere ore, mentre i sensori d’impatto indossabili sono costosi e spesso imprecisi.

DeepImpact aiuta ad automatizzare questo processo, identificando la maggior parte dei colpi di testa con un’elevata sensibilità. I ricercatori possono così misurare la frequenza con cui i giocatori colpiscono il pallone di testa e creare grandi insiemi di dati sull’esposizione agli impatti sulla testa. Questi insiemi di dati sono fondamentali per studiare i potenziali effetti a lungo termine dei colpi di testa ripetuti sulla salute cerebrale.

Fig. 4. Rilevamento dei colpi di testa con la visione artificiale. (Fonte)

Trasformare le riprese in dati operativi con la visione artificiale#

Per riuscirci, DeepImpact combina alcuni passaggi di visione artificiale che lavorano insieme dietro le quinte:

• Rilevamento del pallone: il sistema usa Ultralytics YOLOv5 per rilevare il pallone in ogni fotogramma del video.
• Tracciamento del movimento: un filtro di Kalman segue il pallone da un fotogramma all’altro, anche quando è parzialmente nascosto o momentaneamente fuori dalla visuale.
• Messa a fuoco sull’area giusta: ogni fotogramma viene ritagliato intorno alla posizione stimata del pallone, così il modello può concentrarsi sull’azione rilevante anziché sullo sfondo.
• Comprensione del movimento: una rete di deep learning analizza sia i dettagli visivi sia il movimento nel tempo per capire cosa sta succedendo durante l’azione.
• Identificazione del colpo di testa: infine, il sistema segnala i momenti in cui la testa di un giocatore entra in contatto con il pallone e li classifica come colpi di testa.

Vantaggi e svantaggi dell’AI nell’analisi del calcio#

Ecco alcuni vantaggi dell’uso degli algoritmi di AI visiva per l’analisi del calcio:

• Informazioni in tempo reale: gli allenatori possono accedere ai dati durante le partite, senza aspettare i report di analisi post-partita. Questo consente di prendere decisioni tattiche più rapidamente e comunicare meglio con i giocatori.
• Analisi oggettiva: i modelli di AI valutano gli eventi sulla base dei dati anziché di giudizi personali, aiutando le squadre a fondare le proprie decisioni su informazioni coerenti e misurabili.
• Coerenza e scalabilità: una volta addestrati, i sistemi di AI analizzano le partite e gli allenamenti sempre nello stesso modo, una coerenza che gli analisti umani possono trovare difficile mantenere quando devono esaminare grandi quantità di riprese.

Nonostante i numerosi vantaggi dell’AI visiva, ci sono anche alcune sfide. Ecco alcuni limiti dell’uso della visione artificiale e dell’AI nel calcio:

• Distorsioni nei dati: poiché i modelli di AI apprendono dalle riprese storiche, eventuali distorsioni o squilibri nei dati di addestramento possono influenzarne le previsioni e le classificazioni. Le considerazioni etiche sono fondamentali.
• Interpretabilità limitata: alcuni modelli di deep learning funzionano come “scatole nere”, rendendo difficile per gli allenatori capire perché un modello sia giunto a una determinata conclusione.
• Dipendenza dalla qualità dei dati: angolazioni di ripresa scadenti, bassa risoluzione o visuali ostruite possono ridurre la precisione dei modelli di visione artificiale e limitare l’affidabilità delle informazioni che producono.

Punti chiave#

L’AI visiva sta trasformando il modo in cui le squadre di calcio analizzano, si allenano e giocano. Offre ad allenatori e analisti una visione chiara delle prestazioni della squadra, della struttura tattica e delle dinamiche di gioco in tempo reale. Trasformando i dati visivi in informazioni misurabili, l’AI visiva aiuta le società calcistiche a prendere decisioni dentro e fuori dal campo.

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