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

I fan del calcio in tutto il mondo sono d'accordo: è un gioco bellissimo. E grazie ai recenti progressi tecnologici, specialmente l'intelligenza artificiale (IA), sta diventando sempre più coinvolgente ed emozionante. Un ottimo esempio è un recente torneo di calcio robotico in Cina, dove robot potenziati dall'IA hanno riconosciuto i movimenti, reagito alle giocate e preso decisioni in campo in totale autonomia.

Di fatto, l'IA sta giocando un ruolo sempre più importante in questo sport. In tutti i 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 l'intensità del pressing fino al posizionamento dei giocatori e alla struttura complessiva della squadra. Si tratta di un enorme salto in avanti rispetto alla revisione video manuale, che era lenta e richiedeva molto tempo. Con l'IA, le squadre ottengono insight rapidi e basati sui dati che le aiutano a rilevare schemi, regolare le tattiche e migliorare le prestazioni in modo molto più efficiente.

Un motore principale di questo progresso è la computer vision, un ramo dell'IA che permette alle macchine di interpretare le informazioni visive. Modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e il prossimo Ultralytics YOLO26 possono essere usati per analizzare i filmati delle partite, seguire ogni giocatore, tracciare la palla e rilevare eventi chiave in tempo reale.

Fig 1. Un esempio di utilizzo di Ultralytics YOLO11 per rilevare giocatori di calcio e la palla. (Source)

Popolari competizioni calcistiche, come la Premier League, la MLS e la Coppa del Mondo FIFA, stanno già utilizzando tecnologie come la 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!

Link to this sectionComprendere l'impatto dell'IA nel calcio#

La tecnologia IA e l'analisi dei dati sono ora integrate in molte parti delle partite di calcio e delle sessioni di allenamento. Ad esempio, molti club di calcio usano l'IA per studiare le tattiche, pianificare le sessioni di allenamento e svolgere analisi delle prestazioni durante una partita.

Ogni partita è un'opportunità per raccogliere grandi quantità di dati sui giocatori da telecamere, sensori e tracker GPS. Questi dati possono essere elaborati per trovare pattern 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 pattern da vasti volumi di dati. I modelli di IA vengono addestrati usando dataset estesi che includono filmati delle partite, movimenti dei giocatori, statistiche sulle prestazioni e molti esempi reali di partite passate.

Mentre il modello si addestra, impara a riconoscere diverse azioni e a capire come influenzano ciò che accade in campo. Una volta completato l'addestramento, i modelli di IA possono analizzare rapidamente nuove clip di partite o dati dei giocatori e fornire insight che solitamente richiederebbero ore o giorni per essere elaborati.

Ecco alcune altre applicazioni chiave dell'IA nel calcio:

• Previsione degli infortuni e gestione del carico: Tracciando come i giocatori si muovono e quanto stress fisico subiscono, le squadre possono individuare i primi segni di affaticamento o potenziali infortuni molto prima che diventino seri.
• Highlight automatizzati e coinvolgimento dei fan: L'IA può essere utilizzata per generare automaticamente gli highlight delle partite e personalizzare gli aggiornamenti, migliorando l'esperienza complessiva dei fan e rendendola più coinvolgente.
• Scouting e reclutamento: Migliaia di clip e metriche di prestazione possono essere riviste in pochi secondi, aiutando i club a scoprire talenti nascosti che potrebbero essere trascurati dallo scouting tradizionale.

Link to this sectionUno sguardo più da vicino alla Vision AI nel calcio#

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

La Vision AI rende possibile analizzare i filmati di gioco in tempo reale rilevando i giocatori, tracciando la palla e identificando i momenti importanti mentre accadono. Puoi pensare alla computer vision come a un tentativo di imitare il modo in cui gli umani vedono e comprendono il mondo, solo senza mai stancarsi o distrarsi.

Considera una tipica partita di calcio professionistica. Di solito viene registrata da molteplici angolazioni usando telecamere di alta qualità posizionate intorno allo stadio, catturando ogni passaggio, scatto e cambiamento tattico.

Questo filmato grezzo contiene un'enorme quantità di informazioni, ma rivederlo manualmente è lento e quasi impossibile durante una partita dal vivo. La computer vision interviene elaborando ogni fotogramma e trasformando il filmato in insight chiari e azionabili che le squadre possono usare immediatamente.

Link to this sectionDietro le quinte: Come funziona la Vision AI nel calcio#

Ora, diamo un'occhiata più da vicino a come le soluzioni basate sulla Vision AI funzionano effettivamente nel calcio.

I modelli di computer vision come YOLO11 supportano una serie di attività di visione come object detection, instance segmentation e image classification. Ognuna di queste attività può svolgere un ruolo specifico nel comprendere cosa sta succedendo in campo.

Ad esempio, l'object detection può identificare dove si trovano giocatori, arbitri e la palla all'interno di ogni fotogramma del video. Questo rende possibile rilevare le posizioni dei giocatori, misurare lo spazio tra le linee o seguire il movimento della palla.

Fig 2. Rilevamento di giocatori su un campo da calcio usando YOLO. (Source)

L'instance segmentation fa un passo avanti delineando l'esatta forma di ogni giocatore o oggetto invece di contrassegnarli solo con un bounding box. Avere questo livello di dettaglio consente alle soluzioni di vision AI di distinguere i giocatori in aree affollate, comprendere l'orientamento del corpo e separare i movimenti sovrapposti durante momenti frenetici come contrasti o mischie in area di rigore.

Analogamente, l'image classification si concentra sull'identificare ciò che appare in un singolo fotogramma assegnandolo a una categoria predefinita. Quando si parla di calcio, questo può essere usato per etichettare elementi visivi come la presenza della palla, se un arbitro sta mostrando un cartellino o se un giocatore sta eseguendo un'azione specifica facilmente riconoscibile.

Quando queste attività di computer vision vengono combinate, la Vision AI può analizzare i filmati delle partite in tempo reale e tradurli in insight significativi. Può rilevare giocatori, seguire i loro movimenti, comprendere le loro azioni e segnalare eventi importanti mentre accadono.

Link to this sectionEsempi all'avanguardia di dove viene utilizzata l'IA nel calcio#

Ora che abbiamo esplorato come funzionano l'IA e la computer vision, analizziamo casi d'uso nel mondo reale in cui la tecnologia potenziata dall'IA sta ottimizzando il gioco e dando alle squadre un netto vantaggio competitivo.

Link to this sectionFar rispettare le regole di una partita di calcio usando l'IA#

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

Un giocatore è in posizione di fuorigioco se qualsiasi parte della sua testa, corpo o piedi è più vicina alla linea di porta avversaria sia della palla che del penultimo avversario nel momento in cui la palla viene giocata da un compagno di squadra. Poiché i giocatori si muovono velocemente e le linee difensive cambiano costantemente, è difficile per gli allenatori e gli arbitri prendere sempre la decisione corretta sul fuorigioco.

È qui che i sistemi di IA e computer vision possono dare una mano. Queste tecnologie possono supportare gli arbitri rendendo le decisioni sul fuorigioco più precise e coerenti.

La ricerca recente fornisce uno sguardo su come ciò appaia nel mondo reale. Invece di affidarsi a decine di telecamere specializzate, uno studio ha utilizzato una singola telecamera di trasmissione per il rilevamento del fuorigioco.

Il sistema mappa il campo rilevando le linee di delimitazione e calcolando il punto di fuga, che è il punto in cui le linee sul campo sembrano incontrarsi. Successivamente, utilizza la pose estimation, un'attività di computer vision, per individuare le parti del corpo dei singoli giocatori che determinano il posizionamento del fuorigioco, come spalle, ginocchia e piedi.

La pose estimation funziona identificando i giunti chiave su ogni giocatore e contrassegnando la loro esatta posizione nel fotogramma. Con queste informazioni, il modello può disegnare una linea virtuale del fuorigioco in tempo reale.

Fig 3. Analisi della partita potenziata dall'IA e dalla computer vision. (Source)

Link to this sectionIA per la prevenzione degli infortuni e la gestione del carico#

Evitare rischi di infortuni e rimanere in forma durante tutta la stagione è una delle sfide più grandi per i calciatori. Affaticamento, sovraccarico e sforzi ripetuti possono portare a gravi infortuni se i problemi non vengono identificati precocemente.

Oggi, i sistemi di Vision AI stanno iniziando ad assistere allenatori e team medici trasformando i filmati di partite e allenamenti in dati significativi sulla salute e sulle prestazioni. Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema chiamato DeepImpact che utilizza video di trasmissione e deep learning per rilevare quando i giocatori colpiscono la palla di testa.

In altre parole, il sistema può analizzare i filmati video 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 la palla. Questo è significativo perché rivedere manualmente i filmati di intere partite per 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 alta sensibilità, il che significa che i ricercatori possono misurare quanto spesso i giocatori colpiscono la palla di testa e costruire ampi dataset sull'esposizione agli impatti alla testa. Questi dataset sono cruciali per studiare i potenziali effetti a lungo termine dei colpi di testa ripetuti sulla salute del cervello.

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

Link to this sectionTrasformare i filmati in dati azionabili tramite la computer vision#

Per ottenere ciò, DeepImpact mette insieme alcuni passaggi di computer vision che lavorano insieme dietro le quinte:

• Rilevamento della palla: Il sistema usa Ultralytics YOLOv5 per rilevare la palla in ogni fotogramma del video.
• Tracciamento del suo movimento: Un filtro di Kalman segue la palla da fotogramma a fotogramma, anche quando è parzialmente nascosta o brevemente fuori vista.
• Focus sull'area corretta: Ogni fotogramma viene ritagliato attorno alla posizione stimata della palla in modo che il modello possa concentrarsi sull'azione rilevante anziché sullo sfondo.
• Comprensione del movimento: Una rete di deep-learning analizza sia i dettagli visivi che il movimento nel tempo per capire cosa sta succedendo nel gioco.
• Identificazione di un colpo di testa: Infine, il sistema segnala i momenti in cui la testa di un giocatore entra in contatto con la palla e li classifica come eventi di colpo di testa.

Link to this sectionPro e contro dell'IA nell'analisi calcistica#

Ecco alcuni vantaggi dell'utilizzo di algoritmi di vision AI nell'analisi calcistica:

• Insight in tempo reale: Gli allenatori possono accedere ai dati durante le partite invece di aspettare i report di analisi post-partita. Ciò consente decisioni tattiche più rapide e una migliore comunicazione con i giocatori.
• Analisi oggettiva: I modelli di IA valutano gli eventi basandosi sui dati anziché sul 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 nello stesso modo ogni volta, qualcosa che può essere difficile da replicare per gli analisti umani su grandi volumi di filmati.

Anche se la Vision AI offre molti vantaggi, comporta anche alcune sfide. Ecco alcune delle limitazioni dell'uso della computer vision e dell'IA nel calcio:

• Bias dei dati: Poiché i modelli di IA imparano dai 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 "black box", rendendo difficile per gli allenatori capire perché un modello sia giunto a una particolare conclusione.
• Dipendenza dalla qualità dei dati: Angolazioni delle telecamere scadenti, bassa risoluzione o visuali ostruite possono ridurre la precisione dei modelli di computer vision e limitare l'affidabilità degli insight che producono.

Link to this sectionPunti chiave#

La Vision AI sta rimodellando il modo in cui le squadre di calcio analizzano, si allenano e performano. 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 insight misurabili, la vision AI aiuta i club di calcio nel processo decisionale dentro e fuori dal campo.

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