{"id":3458,"date":"2021-05-24T17:00:00","date_gmt":"2021-05-24T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ellycode.com\/?p=3458"},"modified":"2021-05-25T12:17:43","modified_gmt":"2021-05-25T10:17:43","slug":"intelligenza-artificiale-nello-sport-presente-e-scenari-futuri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/intelligenza-artificiale-nello-sport-presente-e-scenari-futuri\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale nello sport: presente e scenari futuri"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno dei settori in cui l\u2019utilizzo dell\u2019Intelligenza Artificiale sta portando maggiore innovazione \u00e8 quello sportivo. Le Olimpiadi di Tokyo 2020, purtroppo rinviate a fine Luglio 2021, dovevano essere il primo evento a fare un largo uso di Virtual, Augmented e Mixed Reality. Il comitato dei Giochi Olimpici, in associazione con Intel, avrebbe dovuto fornire servizi come il monitoraggio 3d degli atleti per gli spettatori nei luoghi degli eventi sportivi.&nbsp; Un software AI di riconoscimento facciale chiamato Neoface doveva essere usato a Tokyo per identificare 300000 persone, inclusi atleti, volontari, giornalisti, addetti alle riprese e personale della sicurezza coinvolti nell\u2019organizzazione dei giochi.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/h1HXzC7NTNM?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=it-IT&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Speriamo che almeno il pubblico giapponese possa godere di questa possibilit\u00e0 visto che al momento la presenza del pubblico straniero non \u00e8 ancora prevista a causa della pandemia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"350\" height=\"531\" data-attachment-id=\"3460\" data-permalink=\"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/intelligenza-artificiale-nello-sport-presente-e-scenari-futuri\/attachment\/image01-3\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image01.png?fit=350%2C531&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"350,531\" data-comments-opened=\"0\" 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Durante un Gran Premio, ogni auto contiene 120 sensori che generano 1,1 milioni di punti dati di telemetria al secondo, trasmessi dall&#8217;auto ai box. Questi dati vengono uniti a oltre 69 anni di dati storici sulle corse archiviati in S3, il servizio cloud di storage su AWS, per informare i fan e le squadre sul processo decisionale unico condotto a bordo pista: quanti giri serviranno ad Hamilton per raggiungere Bottas? In quali intervalli di giri \u00e8 meglio che la Ferrari cambi le gomme? \u00c8 possibile analizzando i risultati delle prove libere del venerd\u00ec prevedere cosa succeder\u00e0 nelle prove ufficiali del sabato? L\u2019articolo originale che spiega il modello usato da F1 Insight \u00e8 disponibile a <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/it\/f1\/qualifying-pace\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">questo&nbsp;indirizzo.<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-player-performance-e-augmented-coaching\"><strong>Player Performance&nbsp;e&nbsp;Augmented Coaching<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019intelligenza artificiale sta diventando sempre pi\u00f9 uno strumento per migliorare le performance degli atleti.&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.homecourt.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Homecourt<\/a>&nbsp;\u00e8 un personal trainer per giocatori di basket cha fa uso della Computer Vision e del Machine Learning che, attraverso la fotocamera del dispositivo, \u00e8 in grado di catturare tutti i movimenti e tiri di un giocatore e analizzarli in tempo reale fornendo un feedback: la percentuale del tiro, velocit\u00e0, angolo di rilascio, elevazione e la gestione della palla.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/IqtcMQRWaPU?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=it-IT&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prodotti analoghi esistono gi\u00e0 per altri sport come, ad esempio, il&nbsp;<a href=\"https:\/\/inout.tennis\/en\/index.htm\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Tennis<\/a>&nbsp;o il&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.spektacom.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Cricket<\/a>&nbsp;dove addirittura cominciano a usarsi sensori installati sugli stessi strumenti di gioco.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IBM in collaborazione con Red Hat e l\u2019Associazione Tennis degli Stati Uniti nel 2019 ha lanciato un prodotto chiamato&nbsp;<a href=\"https:\/\/newsroom.ibm.com\/2019-08-28-IBM-Changes-the-Game-for-Professional-Tennis-Players-with-Coach-Advisor\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Coach Advisor<\/a>&nbsp;destinato agli allenatori e ai talent scout di giocatori junior. Tradizionalmente, per valutare la meccanica e la resistenza di un\u2019atleta, gli allenatori hanno fatto affidamento sulla loro esperienza ed istinto. Tuttavia, una partita pu\u00f2 durare diverse ore per una percorrenza fino a 10 km lungo tutto il campo: quantificare la fatica e le energie spese non \u00e8 semplice. Quindi vengono usati dataset speciali:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Carico fisiologico: misura dello sforzo fisico del giocatore e del lavoro complessivo svolto in una partita&nbsp;<\/li><li>Intensit\u00e0 meccanica: misura delle accelerazioni e decelerazioni durante tutta la partita&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Poich\u00e9 la buona salute fisica \u00e8 della massima importanza nella vita di un atleta, sia esso dilettante che professionista, negli ultimi anni si \u00e8 assistito ad una esplosione dei cosiddetti <em>wearable device <\/em>che raccolgono i principali parametri e li immagazzinano sul Cloud. Cosa \u00e8 possibile fare con questi dati? Ad esempio prevenire gli infortuni muscolari o scoprire problemi pi\u00f9 gravi fino a quel momento nascosti. In realt\u00e0 siamo ancora agli inizi dell\u2019affermazione di algoritmi consolidati e possibilmente democratici, ossia non solo a disposizione di team e organizzazioni milionarie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-streaming-e-trasmissione-di-eventi\"><strong>Streaming e trasmissione di eventi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema basato sulla AI pu\u00f2 scegliere automaticamente il giusto angolo della telecamera da mostrare sugli schermi degli utenti, fornendo sottotitoli in lingue differenti basate sulla localizzazione dello spettatore. Il Deep Learning permette ormai di creare produzioni televisive completamente automatizzate che sono allo stesso livello di riprese professionali. E queste riprese possono essere usate per estrarre gli <em>highlight<\/em> da distribuire successivamente per i canali che non hanno l\u2019esclusiva dell\u2019evento. Fantascienza?&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/blogs\/watson\/2017\/07\/ibm-watsons-ai-is-powering-wimbledon-highlights-analytics-and-a-fan-experiences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IBM Watson<\/a>&nbsp;da anni aiuta il torneo di tennis di Wimbledon ad estrarre i momenti migliori delle partite.&nbsp; Per l\u2019edizione del 2019 del torneo, IBM ha dichiarato di aver istruito Watson ad utilizzare dati acustici per misurare l\u2019impatto della palla ed ottenere un migliore ritaglio (cropping) dell\u2019immagine. Un\u2019azienda come&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.pixellot.tv\/products\/prime\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pixellot<\/a>&nbsp;offre hardware specializzato accoppiato a software di AI per registrare eventi sportivi ed estrarne i momenti pi\u00f9 significativi. Il passo finale \u00e8 quello di estrarre automaticamente da questi riassunti video una cronaca scritta: \u00e8 il cosiddetto giornalismo automatizzato che sfrutta il Natural Language Processing. Una piattaforma di questo tipo \u00e8 ad esempio&nbsp;<a href=\"https:\/\/automatedinsights.com\/wordsmith\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wordsmith<\/a>.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Siete curiosi di dare un\u2019occhiata a del codice e non solo a dei prodotti commerciali?\u00a0<a href=\"https:\/\/www.deltatre.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Deltatre<\/a>\u00a0\u00e8 uno dei leader tecnologici che fornisce servizi per i principali eventi sportivi e federazioni. La sua unit\u00e0 di ricerca ha creato un <a href=\"https:\/\/github.com\/deltatrelabs\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">account github <\/a>che ospita diversi progetti tra i quali citiamo<em> <\/em><a href=\"https:\/\/github.com\/deltatrelabs\/deltatre-microsoft-ai-soccer-action-recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Action recognition in sports (soccer, shots)<\/em> <\/a>nato in collaborazione con Microsoft. Si tratta di una <a href=\"https:\/\/github.com\/deltatrelabs\/deltatre-microsoft-ai-action-recognition-codemotion-2020\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">soluzione<\/a> per la rivelazione automatica di azioni calcistiche (ad esempio quando un giocatore tira in porta) che combina numerose tecniche di computer vision\u00a0 e deep learning eseguite in una pipeline su scala cloud, utilizzando Microsoft Azure e framework open-source come Pytorch, TensorFlow e OpenCV. Potete seguire il loro canale <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCVuzquhKvLgLWHE1MGyXXtw\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">YouTube<\/a> per interessanti approfondimenti.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"583\" data-attachment-id=\"3477\" data-permalink=\"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/intelligenza-artificiale-nello-sport-presente-e-scenari-futuri\/attachment\/image03-3\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03.png?fit=2190%2C1246&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"2190,1246\" data-comments-opened=\"0\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image03\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-medium-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03.png?fit=300%2C171&amp;ssl=1\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03.png?fit=1024%2C583&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03.png?resize=1024%2C583&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-3477\" srcset=\"https:\/\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03-980x558.png 980w, https:\/\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image03-480x273.png 480w\" sizes=\"auto, (min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-arbitraggio-aumentato\"><strong>Arbitraggio aumentato<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Siamo abituati da anni nel calcio all\u2019uso della <em>goal line technology <\/em>o al VAR. Si tratta tuttavia di applicazioni abbastanza banali. Ci sono invece casi pi\u00f9 interessanti come gli sport in cui \u00e8 necessario assegnare un giudizio basato sui livelli di difficolt\u00e0 di un esercizio: pensate ad esempio alla ginnastica, ritmica e artistica, o ai tuffi. La Fujitsu, in occasione dei campionati del mondo, ha presentato un apparecchio grande quanto un router Wi-Fi contenente sensori laser tridimensionali per tracciare i movimenti dei ginnasti. I dati, elaborati da modelli AI, offrono ai giudici e arbitri velocit\u00e0, angoli e posizioni dei corpi aiutandoli ad interpretare correttamente gli esercizi.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-analisi-strategiche-la-vera-sfida\"><strong>Analisi strategiche: la vera sfida<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Marcelo Bielsa, noto allenatore di calcio attualmente al Leeds United, ha raccontato come prepara tatticamente la sua squadra. Il team di analisi a sua disposizione guarda tutte e 51 le partite della squadra avversaria nella stagione corrente e in quella precedente. Ogni partita richiede un\u2019analisi di quattro ore alla ricerca di informazioni ben specifiche: titolari, riserve, tattiche, decisioni strategiche. Una metodologia che richiede circa 200 ore per ogni partita portando a conclusioni soggettive e spesso poco accurate. La tecnologia pu\u00f2 rendere questo processo pi\u00f9 efficiente? Beh, non \u00e8 un compito semplice. Supponiamo di raccogliere tutti i dati relativi ai singoli giocatori. Purtroppo, le strategie e le formazioni sono nascoste dai dati di tracciamento nei quali i giocatori, ovviamente, si muovono: \u00e8 quindi un classico caso in cui bisogna eliminare il rumore di fondo dai dati. Serve solo una potenza di calcolo tale da poter eseguire query sui dati di tracciamento su un numero molto alto di formazioni teoriche.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"629\" data-attachment-id=\"3469\" data-permalink=\"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/intelligenza-artificiale-nello-sport-presente-e-scenari-futuri\/attachment\/image02-3\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02.png?fit=1422%2C874&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1422,874\" data-comments-opened=\"0\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image02\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-medium-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02.png?fit=300%2C184&amp;ssl=1\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02.png?fit=1024%2C629&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02.png?resize=1024%2C629&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-3469\" srcset=\"https:\/\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02-980x602.png 980w, https:\/\/ellycode.com\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/image02-480x295.png 480w\" sizes=\"auto, (min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><figcaption><strong>Visual representation of a noisy tracking dataset of players in a football pitch<\/strong>. <a href=\"https:\/\/www.sportperformanceanalysis.com\/article\/artificial-intelligence-ai-in-sports\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fonte<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusioni\"><strong>Conclusioni<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019ambito sportivo ci sta mostrando alcune delle pi\u00f9 interessanti applicazioni avanzate dell&#8217;intelligenza artificiale, sia quelle orientate al miglioramento delle prestazioni dell\u2019atleta che quelle pensate a una migliore fruizione dello spettatore in uno stadio o a casa davanti alla tv.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non ci resta che aspettare le olimpiadi di Tokyo per vedere quali saranno le novit\u00e0 che saranno presentate, notando che tutti questi esempi ci mostrano quale dovrebbe essere lo scopo di queste tecnologie: essere un supporto al miglioramento della nostra vita, in tutti i suoi aspetti.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Continuate a seguirci!&nbsp;<\/p>\n\n\n[et_pb_section global_module=\"1785\"][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uno dei settori in cui l\u2019utilizzo dell\u2019Intelligenza Artificiale sta portando maggiore innovazione \u00e8 quello sportivo. 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