Intelligenza artificiale, big data, Internet of Things, computer vision, sono solo alcune delle evoluzioni tecnologiche che nel giro di pochi anni hanno cambiato le nostre abitudini, il nostro modo di lavorare, di studiare, di comunicare.

Gli ambiti di applicazione di queste nuove tecnologie si moltiplicano, dall’Industria 4.0, all’agricoltura smart, alla sanità, alla produzione, alla pubblica amministrazione, ai trasporti, solo per indicarne alcuni.

Uno dei settori forse meno analizzato ma che oggi sta cambiando radicalmente grazie all’utilizzo delle tecnologie innovative è lo Sport. La flessibilità e la potenza di calcolo e di analisi del Cloud sono infatti già entrati da tempo e prepotentemente in questo mondo, rendendolo sempre più competitivo e spettacolare per gli appassionati.
Studiare le tattiche in tempo reale, i punti deboli dell’avversario attraverso sensori posti sul corpo dell’atleta o, rivelare sfumature e dettagli di gioco impossibile da cogliere prima, sono solo alcune delle possibilità che l’uso delle nuove tecnologie consente. Ma per capire fino a che punto può spingersi la tecnologia in campo sportivo, alcuni esempi possono servire più delle parole. “Un numero sempre maggiore di leghe sta adottando cloud, IoT, Big data e Intelligenza artificialecommenta Danilo Poccia, EMEA Evangelist, AWS -. Per molti sport si tratta di un’occasione fondamentale per mettere a disposizione nuovi dati su cui basare le analisi in diretta per migliorare il coinvolgimento degli spettatori, mentre i team e gli atleti impiegano queste informazioni come strumento per analizzare e migliorare le performance. Lo spettacolo sta diventando sempre più competitivo e coinvolgente”.

Danilo Poccia, Emea Evangelist Amazon Web Services

Analisi dei dati in tempo reale

Già nel 2014, nella partita decisiva per l’assegnazione del titolo nella Major League Baseball, la tecnologia si dimostrò essenziale mezzo di valutazione cambiando il punto di osservazione delle cose. Sul punteggio di 2-2, Eric Hosmer dei Royals colpì perfettamente la palla indirizzandola verso l’esterno centro, iniziò a correre tuffandosi sulla base ma venne eliminato da una giocata fantastica di Joe Panik. I Giants vinsero di un solo punto e la giocata di Panik fu molto discussa sui social network, nei programmi tv e nei bar di tutto il paese. Grazie alla soluzione per i big data Player Tracking System, creata con Amazon Web Services, sono poi emersi dettagli molto importanti sulla giocata e si dimostrò che Hosmer avrebbe potuto raggiungere la prima base se avesse corso invece di cercare la scivolata, salvandosi per 30 centimetri. Un dato che entrò negli annali del baseball. Fu l’inizio di una nuova era nel baseball, il momento in cui, per la prima volta, si andava oltre le statistiche standard, analizzando i dati in tempo reale, per cogliere le sfumature più sofisticate di un’azione sportiva.

Uso della tecnologia nella finale per l'assegnazione del titolo nella Major League Baseball del 2014
Uso della tecnologia nella finale per l’assegnazione del titolo nella Major League Baseball del 2014

Anche il mondo delle Arti marziali sfrutta oggi le potenzialità delle tecnologie IoT e AI. Come MMA, l’organizzazione di arti marziali miste, che le utilizza per esempio, attraverso sensori posti sui guantoni di un atleta o sofisticate telecamere in grado di interpretare le espressioni del volto durante le varie fasi di un match, o di valutare la forza e la precisione di un pugno, lo stile di combattimento, le emozioni degli atleti, ma anche il comportamento di arbitri, allenatori e famiglie o le reazioni del pubblico o di che assiste da casa. Queste dinamiche vengono analizzate nel Live World Graph, il cuore del prodotto realizzato per UFC, l’organizzazione di arti marziali miste (MMA), da AGT International & Heed e basato sull’infrastruttura e servizi AWS. Nel Live World Graph si raccolgono tutti i dati provenienti dall’IoT, in tempo reale e storici, per poi essere analizzati da un’intelligenza artificiale che offre tutte le interpretazioni possibili del match selezionando gli elementi più interessanti e interpretando la partita anche al di là delle evidenze.

Analisi qualitative per migliori prestazioni

Machine Learning e data analytics entrano anche nelle attività sportive della NFL – National Football League, la più importante lega del football americano, che le sfrutta per analizzare le competizioni in campo con un approccio nuovo. Anche in questo caso si utilizzano analisi qualitative ed entertainment per migliorare le prestazioni di team e dei giocatori, per soddisfare le esigenze dei fan con informazioni e statistiche.
In pratica, tramite l’utilizzo di etichette elettroniche RFID nelle attrezzature dei giocatori e nel pallone, Next Gen Stats, una piattaforma realizzata dalla NFL, viene acquisita una serie di dati, come posizione, velocità e accelerazione, che vengono analizzati in tempo reale su AWS e utilizzati per illustrare le azioni di gioco ai fan, ma anche nelle riunioni post gara delle squadre. Il sistema crea una varietà di statistiche uniche e approfondite per ogni azione di gioco, come ad esempio la capacità di un ricevitore di smarcarsi o l’efficacia di una linea difensiva.

Anche il software provider Hudl utilizza AWS per eseguire analisi predittive nello sport tramite il machine learning, supportando la preparazione di allenatori e giocatori.
Basata su AWS, Hudl fornisce una piattaforma di video e analytics che migliora il gioco di squadra attraverso l’analisi delle immagini di allenamenti e match. L’applicazione è utile soprattutto in sport di squadra, come il calcio, il football o il basket. L’azienda utilizza AWS per acquisire e codificare più di 39 ore di video in alta definizione al minuto, a disposizione di 4,5 milioni di allenatori e atleti di 130.000 team a livello mondiale.
Grazie al cloud AWS, tramite la app è possibile caricare il video di un player che può essere analizzato in base alle regole e tenendo conto delle migliori pratiche di uno sport specifico. Il video può essere utilizzato per mettere in evidenza le migliori azioni, gli errori e i comportamenti da migliorare, i commenti di coaching, statistiche sui singoli giocatori al servizio dei coach. Si può anche filmare un’azione di gioco e poi analizzarla frame by frame grazie alla computer vision e AI per la comprensione delle immagini. 

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