Scienze

Il Liverpool "studia" i calci d'angolo con l'intelligenza artificiale di Google

L'intelligenza artificiale di Google collabora con la squadra di calcio del Liverpool: in futuro sarà la IA a dare suggerimenti alle squadre per migliorare le tattiche di gioco?

Negli ultimi decenni, l'uso della tecnologia nel mondo del calcio ha fatto grandi balzi in avanti. Non c'è dunque da sorprendersi se, nell'era dell'intelligenza artificiale, si possano sfruttare le potenzialità di questa nuova risorsa al fine di migliorare gli schemi di gioco di un team. E così DeepMind, società di proprietà del colosso dell'informatica Google, ha messo a punto TacticAI, una IA che potrà tornare molto utile agli allenatori di calcio per progredire in alcuni specifici aspetti del gioco.

L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare nei "calci da fermo"?

Realizzare un algoritmo efficiente a tutto campo nel calcio è pressoché impossibile. Le variabili sono troppe, e comprendono elementi imprevedibili quali la condizione fisica e l'affaticamento dei giocatori, le variazioni nel movimento e il loro posizionamento in campo, ma anche lo stato del terreno di gioco e le tempistiche delle varie azioni, senza considerare che non si gioca da soli, ma c'è un'intera squadra avversaria che si muove in modo difficilmente prevedibile, rappresentando la più grande tra tutte le variabili.

Dopo avere imparato... Quello che si può fare, però, è gestire dinamiche più ristrette, come le fasi iniziali di un'azione. Perciò, gli sforzi nella messa a punto dell'algoritmo di deep learning geometrico sono stati indirizzati verso gli schemi che riguardano: calci di punizione, calci d'angolo, rimesse dal fondo, rimesse laterali e calci di rigore. Una volta apprese le dinamiche di queste cinque fasi di gioco, l'IA è stata in grado di predire in modo accurato l'esito di un'azione a partire dal posizionamento dei giocatori in campo.

Nei calci d'angolo i risultati migliori

I risultati migliori sono stati riscontrati sui calci d'angolo, situazioni molto frequenti (se ne battono, in media, una decina a partita) e che si risolvono in una manciata di secondi con tre esiti chiari: gol, prolungamento dell'azione o perdita della palla da parte della squadra che batte il "corner".

Oltre 7 mila corner! Nel caso specifico, l'algoritmo ha assimilato lo svolgimento di 7.176 calci battuti nelle ultime stagioni di Premier League dal Liverpool Football Club, il più prestigioso team inglese che non solo è stato partner dello sviluppo, ma che ha anche già iniziato a utilizzare il software di IA per migliorare i propri schemi. Una volta analizzati i suggerimenti di TacticAi, il team di esperti del club (tre data scientist, un analista video e un assistente tecnico) ha convenuto che fossero preferibili, nel 90% dei casi, alle strategie utilizzate in precedenza.

Deepmind
(A) Ecco come le situazioni di calcio d'angolo vengono convertite in una rappresentazione grafica. Ogni giocatore è trattato come un "nodo "in un grafo. Una rete neurale opera su questo grafo aggiornando la rappresentazione di ogni nodo. (B) Ecco come TacticAI elabora un calcio d'angolo. Vengono ipotizzate quattro possibili combinazioni, inserite nel modello centrale di TacticAI ed elaborate per calcolare le rappresentazioni finali dei giocatori, che possono essere utilizzate per prevedere gli esiti. © Google Deepmind

Come fa l'intelligenza artificiale a migliorare le azioni sul campo di calcio

Ma in che modo, nel concreto, l'IA aiuta a massimizzare questo tipo di azioni? Stando ai commenti di chi lo ha utilizzato, il programma offre suggerimenti efficaci sia in fase di attacco, consigliando gli aggiustamenti da fare nella posizione dei giocatori, sia in fase di difesa, prevedendo – a seconda del posizionamento in campo – verso chi sarà indirizzato il pallone alla ripresa del gioco.

Non finisce mai di imparare! Il software, tra l'altro, non smette di apprendere da nuove situazioni e di generare strategie e consigli sempre diversi, consentendo agli allenatori di esplorare varianti alternative nei propri schemi tattici. Tale strumento, insomma, si è già rilevato molto utile e grazie al suo carattere specifico e non comprensivo di ogni aspetto del gioco, non minaccia di togliere il lavoro ai coach professionisti.

30 marzo 2024 Simone Valtieri
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