Prevedere gli infortuni nel calcio con il Gps e l’intelligenza artificiale. Ci sta provando, prestandosi da cavia di lusso, il Barcellona, in collaborazione con il Cnr e l’Università di Pisa. Una ricerca in tal senso è stata pubblicata sull’autorevole rivista Plos One.

Il peso degli inforuni dei calciatori

Gli infortuni dei calciatori hanno un grande impatto sul calcio professionistico, a causa della loro grande influenza sulle prestazioni della squadra e dei considerevoli costi di riabilitazione per i giocatori. Gli studi esistenti in letteratura forniscono solo una preliminare comprensione di quali fattori influenzano maggiormente il rischio di lesioni, mentre manca ancora una valutazione del potenziale dei modelli statistici per prevedere le possibili lesioni. Adesso, ci pensa il Gps che raccoglie tutti i dati sul carico di lavoro formativo dei giocatori in una squadra di calcio professionista durante una stagione.

Il supporto dell’intelligenza artificiale

È così che l’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione A. Faedo del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isti) ha creato con l’Università di Pisa due sistemi di intelligenza artificiale che si rivolgono alle società di calcio come supporto per una migliore programmazione delle loro attività sportive ed economiche.

Barcellona al lavoro con i ricercatori

Cnr-Isti e Unipi hanno sviluppato, in collaborazione con l’Fc Barcellona, un algoritmo per la previsione degli infortuni, combinando il potere dell’Internet of Things con quello dell’intelligenza artificiale: lo studio è pubblicato su PLoS One. Gli allenamenti di una squadra professionistica sono stati monitorati per una stagione attraverso dispositivi Gps installati sulle pettorine dei calciatori.

Lo studio dei movimenti dei calciatori

«Dai movimenti tracciati sono state estratte diverse informazioni, come la distanza percorsa, la potenza metabolica, le accelerazioni e decelerazioni – chiarisce Luca Pappalardo del Cnr-Isti – Un’intelligenza artificiale, l’Injury Forecaster, ha individuato le associazioni tra queste variabili e il rischio di infortunio: una volta addestrato a imparare tali associazioni, il forecaster avvisa i preparatori atletici se prevede un infortunio imminente in un allenamento, con una precisione sorprendente, superiore al 50%, quando le tecniche esistenti raggiungono appena il 5%. Seguendo i suggerimenti la società sportiva può quindi dimezzare gli infortuni, con un relativo risparmio di costi. Inoltre, il forecaster fornisce un insieme di regole che, sulla base del carico di lavoro del calciatore, suggerisce ai preparatori atletici come modificare opportunamente gli allenamenti».

Un aiuto determinante

«Le società calcistiche sono imprese con budget importanti – prosegue Paolo Cintia – e hanno sempre più bisogno di sistemi efficienti che aiutino la programmazione degli investimenti e la cura del capitale impiegato, al di là della notorietà e del successo momentanei di un campione. In questa evoluzione verso un sistema sempre più efficace, il supporto che la ricerca può offrire attraverso i sistemi di Intelligenza artificiale è determinante».

L’open source al servizio delle performance dei calciatori

Il gruppo di ricerca pisano ha anche sviluppato, in collaborazione con l’azienda italiana Wyscout, PlayeRank, un algoritmo open source per la valutazione delle performance dei calciatori. Il sistema, basato sull’intelligenza artificiale, funziona grazie a un database composto da milioni di eventi riguardanti quasi tutte le competizioni del globo, di cui viene registrata ogni interazione tra calciatori e palla, specificando il tipo di evento (passaggio, tiro, dribbling, ecc.), l’istante e la posizione del campo in cui è avvenuto. PlayeRank fornisce così la misurazione della performance di ogni calciatore su una serie di partite, consentendo di creare una classifica.

Presto la pubblicazione su Acm

«Il lavoro è in fase di sottomissione sulla rivista Acm Transactions on Knowledge Discovery from Data (Tkdd) e permette di osservare come varia la prestazione di un calciatore nel tempo, come fosse un titolo azionario. Si può studiare quindi come si sviluppa un talento, identificare quali siano i segnali predittivi di una crescita futura nel tempo – riprende Paolo Cintia – Se si confrontano, per esempio, le prestazioni di due campioni e di una rivelazione recente come Messi, Ronaldo e Salah, PlayeRank mostra che mentre i due fuoriclasse si attestano su valori altissimi per tutto il periodo di osservazione, Salah è protagonista di una notevole crescita. La serie temporale dei giocatori permette inoltre di definire i parametri di “acquisto” o “vendita” da parte delle società calcistiche».

Un convegno a Pisa durante il Festival della robotica

Dell’Injury Forecaster e di PlayeRank si parlerà il 29 settembre nel workshop “Il futuro del calcio, il calcio del futuro” che si svolgerà a Pisa nell’ambito del Festival della robotica. Inoltre, il 12-13 ottobre sempre a Pisa è in programma nell’ambito dell’Internet Festival la prima edizione di “Soccer Data Challenge” (soccerchallenge.sobigdata.eu): una maratona di 30 ore organizzata con SoBigData, in cui le squadre avranno a disposizione oltre 500 mila dati di una stagione di calcio, riguardanti più di 500 calciatori. La scadenza per le iscrizioni, aperte a tutti, è il 14 settembre.