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Come l’intelligenza artificiale ha cambiato lo sport nel 2020

Nel 2011 è uscito il film Moneyball che ritrae la famosa stagione 2002 degli Oakland Athletics. Se non avete visto il film, parla di come gli Oakland siano riusciti ad avere una stagione di successo facendo un uso sofisticato dei dati nonostante la vendita dei suoi tre giocatori cruciali e le risorse limitate del club.

Mentre il club ha utilizzato l’analisi dei dati nel 2002, l’analisi sportiva ha fatto molta strada e l’uso dell’IA nello sport ha raggiunto un livello completamente nuovo.

La nuova esperienza di gioco
La pandemia COVID ha messo tutti in blocco, ma gli sport sono stati autorizzati a riprendere dopo pochi mesi. Tuttavia, allo stesso tempo, agli spettatori non era permesso entrare nello stadio, il che significava giocare e guardare partite con stadi vuoti.

Per far sembrare meno uno stadio vuoto per i giocatori, HearMeCheer , una start-up sportiva canadese, ha escogitato soluzioni per aiutare i giocatori ad ascoltare il suono dei propri fan. Questa applicazione è una realtà virtuale basata sull’intelligenza artificiale che aggrega il “rumore della folla” dei fan a casa e lo trasmette all’interno dello stadio durante le partite dal vivo.

Per i fan che guardavano a casa, significava partite in televisione senza il tifo della folla. E così, IBM Watson ha utilizzato il suono raccolto e indicizzato dalle precedenti partite di tennis per addestrare un modello di intelligenza artificiale per dare un suono di tifo alla folla alle partite di tennis in diretta durante gli US Open, mentre il gioco veniva trasmesso in televisione.

Il finto tifo della folla basato sull’intelligenza artificiale e la tecnologia VR hanno cambiato completamente gli sport in termini di esperienza di partita. In futuro, più persone rispetto alla capacità dello stadio potranno “assistere alle partite dal vivo”.


Negli ultimi anni la tecnologia viene utilizzata per assistere gli arbitri. Tuttavia, ha molti interventi umani e la decisione finale dipende principalmente da un arbitro umano o da un arbitro.

Il Virtual Assistant Referee (VAR) nel calcio è stato utilizzato dalla metà degli anni 2010. Tuttavia, è per lo più controllato da arbitri umani osservare il gioco al rallentatore o fotogrammi per giudicare potenziali decisioni di fuorigioco o cartellino rosso. Questo rallenta il gioco e fa ancora errori, per i quali è stato pesantemente criticato.

Tuttavia, ora FIFA ha provato un VAR offline basato su AI in grado di rilevare il fuorigioco a una velocità molto più rapida e con maggiore precisione. I risultati sono stati promettenti e tre fornitori di tecnologia hanno espresso interesse ad avviare le sperimentazioni già nel prossimo anno. Una versione democratizzata di questo è già stata testata dalle federazioni calcistiche francesi e asiatiche.

Gli arbitri basati sull’intelligenza artificiale renderanno il processo più veloce e preciso, riducendo gli errori umani.

Scouting intelligente tramite app AI
Lo scouting è sempre stato fatto di persona prima. Tuttavia, invece di una persona che assiste a una partita in un unico luogo, non sarebbe l’ideale se un’app analizzasse ore di filmati di più giocatori in tutto il mondo per aiutarti a filtrare il meglio.

Un’app dell’NBA Global Scout utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i filmati caricati dagli utenti che giocano a basket facendo vari esercizi istruiti dall’app. L’analisi video è stata utilizzata in passato per esplorare gli sport. Tuttavia, scovare potenziali giocatori che utilizzano l’IA attraverso i video caricati su un’app può essere un punto di svolta.

Questo aiuterà a scovare i migliori giocatori di tutto il mondo. Ciò significa non perdere i talenti nei paesi in cui quello sport particolare non è giocato prevalentemente.


Sviluppo e valutazione dei giocatori
I dati sportivi, come le porte da calcio o i wicket nel cricket, possono fornire solo una visione così ampia di un giocatore. Utilizzando la visione artificiale e i dispositivi IoT, è possibile acquisire molti punti dati come traiettorie della palla, colpi e passaggi.

Seattle Science Companies ha una piattaforma denominata IsoTechne che utilizza questa tecnologia. Può installare 20 telecamere dispari che catturano i movimenti dei giocatori su un campo da calcio.

Questi dati vengono raccolti in un rapporto che gli allenatori sportivi e i giocatori possono utilizzare per migliorare i loro giocatori o le loro posizioni di squadra. Questo può anche aiutare gli allenatori a prendere decisioni più intelligenti sui giocatori che vogliono acquistare o vendere e allo stesso tempo decidere i prezzi su di essi.

Con un’applicazione simile nel cricket, anche una start-up con sede a Bangalore ha iniziato a utilizzare la tecnologia per acquisire dati da una mazza da cricket intelligente dotata di sensori.

Il miglioramento delle tecniche del giocatore può essere preso in considerazione con così tanti punti dati ora.

Scommesse sportive in diretta
Sport come il cricket e il calcio generano molti dati, al punto che molte aziende rendono disponibili dati in tempo reale in una partita. Sono state sviluppate molte piattaforme e siti Web basati sui dati che mostrano statistiche e previsioni che utilizzano questo e vengono utilizzati più volte per le scommesse.

L’introduzione di una nuova forma di scommesse in-game, chiamata “micro-mercati”, sta entrando nella scena delle scommesse. Qui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati per generare opportunità di scommesse veloci durante la competizione sportiva. Simplebet , una società di sviluppo di prodotti, ha lanciato tale applicazione con FanDuel per sviluppare un’applicazione che consentirà agli utenti di scommettere sul prossimo giocatore che segnerà un 3 punti in una partita di basket.

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