Segnare gol più intelligenti con l'aiuto dell'AI nel calcio

I tifosi di football, o 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 emozionante che mai. Un ottimo esempio è un recente torneo di calcio tra robot in Cina, dove robot alimentati dall'IA hanno riconosciuto i movimenti, reagito alle azioni di gioco e preso decisioni sul campo in totale autonomia.

In effetti, l'IA 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 la strategia.

Allenatori e analisti possono ora studiare facilmente migliaia di azioni di gioco, dalla precisione dei passaggi e dall'intensità del pressing al posizionamento dei giocatori e all'assetto complessivo della squadra. Si tratta di un enorme passo avanti rispetto alla revisione manuale dei video, che un tempo era lenta e dispendiosa in termini di tempo. Con l'IA, le squadre ottengono rapidamente informazioni basate sui dati che le aiutano a individuare schemi, adattare le tattiche e migliorare le prestazioni in modo molto più efficiente.

Un fattore chiave di questo progresso è la computer vision, un ramo dell'IA che consente alle macchine di interpretare le informazioni visive. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e il prossimo Ultralytics YOLO26 possono essere utilizzati per analizzare i filmati 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 giocatori di calcio e il pallone. (Fonte)

Competizioni calcistiche popolari come la Premier League, la MLS e la Coppa del Mondo FIFA utilizzano già tecnologie come l'IA per la visione per il monitoraggio delle prestazioni e l'analisi tattica. In questo articolo esploreremo l'IA nel calcio e la differenza che sta facendo. Iniziamo!

Comprendere l'impatto dell'IA nel calcio#

La tecnologia IA e l'analisi dei dati vengono ora integrate in molti aspetti delle partite di calcio e delle sessioni di allenamento. Per esempio, molte società calcistiche utilizzano l'IA per studiare le tattiche, pianificare le sessioni di allenamento ed eseguire analisi delle prestazioni durante una partita.

Ogni partita è un'occasione per raccogliere grandi quantità di dati sui giocatori da telecamere, sensori e tracker GPS. Questi dati possono essere elaborati per trovare schemi che aiutano gli allenatori a prendere decisioni migliori durante l'allenamento e la competizione.

Quindi, come funziona tutto questo? Alla base dell'IA nel calcio ci sono il machine learning e il deep learning, che consentono ai computer di apprendere schemi da enormi quantità di dati. I modelli di IA vengono addestrati utilizzando ampi dataset che includono filmati delle partite, movimenti dei giocatori, statistiche sulle prestazioni e numerosi esempi reali tratti da partite passate.

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

Ecco alcune altre applicazioni chiave dell'IA nel calcio:

• Previsione degli infortuni e gestione del carico: Monitorando come si muovono i giocatori e quanto stress fisico subiscono, le squadre possono individuare i primi segnali di affaticamento o di potenziali infortuni molto prima che diventino gravi.
• Highlights automatici e coinvolgimento dei tifosi: L'IA può essere utilizzata per generare automaticamente gli highlights delle partite e personalizzare gli aggiornamenti, migliorando l'esperienza complessiva dei tifosi e rendendola più coinvolgente.
• Scouting e reclutamento: Migliaia di clip e metriche delle prestazioni possono essere analizzate in pochi secondi, aiutando i club a scoprire talenti nascosti che potrebbero sfuggire allo scouting tradizionale.

Uno sguardo più approfondito all'IA per la visione nel calcio#

L'IA nel calcio comprende un'ampia gamma di applicazioni, poiché è un termine ombrello per molte tecnologie diverse. Per capire meglio come viene utilizzata nello sport, concentriamoci su un'area chiave: la computer vision.

L'IA per la visione consente di analizzare i filmati delle partite in tempo reale rilevando i giocatori, tracciando il pallone e identificando i momenti importanti mentre si verificano. Puoi considerare la computer vision come un tentativo di imitare il modo in cui gli esseri umani vedono e comprendono il mondo, ma senza stancarsi o distrarsi mai.

Prendiamo una tipica partita di calcio professionistico. Di solito viene registrata da più angolazioni utilizzando telecamere di alta qualità posizionate intorno allo stadio, che catturano ogni passaggio, scatto e variazione tattica.

Questi filmati grezzi contengono un'enorme quantità di informazioni, ma esaminarli manualmente è lento e quasi impossibile durante una partita dal vivo. La computer vision interviene elaborando ogni fotogramma e trasformando i filmati in informazioni chiare e operative che le squadre possono utilizzare immediatamente.

Dietro le quinte: come funziona l'IA per la visione nel calcio#

Ora analizziamo più da vicino come funzionano concretamente nel calcio le soluzioni basate sull'IA per la visione.

I modelli di computer vision come YOLO11 supportano una serie di attività di visione, tra cui il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle 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 la distanza tra le linee o seguire il movimento del pallone.

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

La segmentazione delle istanze fa un passo avanti 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 IA per la visione di distinguere i giocatori nelle aree affollate, comprendere l'orientamento del corpo e separare i movimenti sovrapposti durante 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 utilizzata per classificare elementi visivi, ad esempio per stabilire se il pallone è presente, se un arbitro sta mostrando un cartellino o se un giocatore sta eseguendo un'azione specifica e facilmente riconoscibile.

Quando queste attività di computer vision vengono combinate, l'IA per la visione può analizzare i filmati delle partite in tempo reale e trasformarli in informazioni significative. Può rilevare i giocatori, seguirne i movimenti, comprenderne le azioni e segnalare gli eventi importanti mentre si verificano.

Esempi all'avanguardia di utilizzo dell'IA nel calcio#

Ora che abbiamo analizzato il funzionamento dell'IA e della computer vision, esaminiamo casi d'uso reali in cui la tecnologia basata sull'IA ottimizza il gioco e offre alle squadre un chiaro vantaggio competitivo.

Applicare le regole di una partita di calcio utilizzando l'IA#

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 la più discussa, è la regola del fuorigioco.

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

È qui che i sistemi di IA e computer vision possono dare una mano. Queste tecnologie possono aiutare gli arbitri a prendere decisioni sul fuorigioco in modo più accurato e coerente.

Ricerche recenti offrono un'anteprima di come questo funzioni nel mondo reale. Invece di affidarsi a decine di telecamere specializzate, uno studio ha utilizzato una singola 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 incontrarsi. Utilizza quindi la stima della posa, un'attività di computer vision, per individuare con precisione 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 una linea virtuale del fuorigioco in tempo reale.

Fig. 3. Analisi della partita basata sull'IA e sulla computer vision. (Fonte)

IA per la prevenzione degli infortuni e la gestione del carico#

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

Oggi, i sistemi di IA per la visione stanno iniziando ad assistere gli allenatori e gli staff medici trasformando i filmati delle partite e degli allenamenti in dati significativi sulla salute e sulle prestazioni. Per esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema chiamato DeepImpact che utilizza video televisivi e deep learning per rilevare quando i giocatori colpiscono il pallone di testa.

In altre parole, il sistema può analizzare i filmati e 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. Questo è importante perché la revisione manuale dei filmati di una partita intera per individuare i colpi di testa può richiedere ore, mentre i sensori indossabili per gli impatti 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; ciò consente ai ricercatori di misurare la frequenza con cui i giocatori colpiscono il pallone di testa e di creare ampi dataset sull'esposizione agli impatti alla testa. Questi dataset sono fondamentali per studiare i potenziali effetti a lungo termine dei colpi di testa ripetuti sulla salute cerebrale.

Fig. 4. Rilevamento degli eventi di colpo di testa tramite computer vision. (Fonte)

Trasformare i filmati in dati operativi utilizzando la computer vision#

Per raggiungere questo obiettivo, DeepImpact riunisce alcuni passaggi di computer vision che lavorano insieme in background:

• Rilevamento del pallone: Il sistema utilizza 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 temporaneamente fuori dall'inquadratura.
• Concentrarsi sull'area corretta: 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 comprendere ciò che accade nell'azione di gioco.
• Identificazione di un 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 eventi di colpo di testa.

Vantaggi e svantaggi dell'IA nell'analisi calcistica#

Ecco alcuni vantaggi dell'utilizzo degli algoritmi di IA per la visione nell'analisi calcistica:

• Informazioni in tempo reale: Gli allenatori possono accedere ai dati durante le partite invece di aspettare i report di analisi post-partita. Questo consente di prendere decisioni tattiche più rapidamente e di comunicare meglio con i giocatori.
• Analisi oggettiva: I modelli di IA valutano gli eventi sulla base dei dati anziché del giudizio personale, aiutando le squadre a basare le decisioni su informazioni coerenti e misurabili.
• Coerenza e scalabilità: Una volta addestrati, i sistemi di IA analizzano partite e sessioni di allenamento sempre nello stesso modo, cosa che può essere difficile da replicare per gli analisti umani su grandi quantità di filmati.

Sebbene l'IA per la visione offra molti vantaggi, comporta anche alcune difficoltà. Ecco alcune limitazioni dell'utilizzo della computer vision e dell'IA nel calcio:

• Bias nei dati: Poiché i modelli di IA apprendono da filmati storici, qualsiasi bias o squilibrio nei dati di addestramento può influenzare le loro previsioni e classificazioni. Le considerazioni etiche sono fondamentali.
• Interpretabilità limitata: Alcuni modelli di deep learning funzionano come “scatole nere”, rendendo difficile per gli allenatori comprendere perché un modello sia giunto a una determinata conclusione.
• Dipendenza dalla qualità dei dati: Angolazioni della telecamera inadeguate, bassa risoluzione o visuali ostruite possono ridurre la precisione dei modelli di computer vision e limitare l'affidabilità delle informazioni che producono.

Punti chiave#

L'IA per la visione 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 della partita in tempo reale. Trasformando i dati visivi in informazioni misurabili, l'IA per la visione aiuta i club calcistici a prendere decisioni dentro e fuori dal campo.

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