Calcio: un algoritmo prevede gli infortuni e consiglia l’allenamento adeguato a scongiurarli
“Gli infortuni hanno un grande impatto sul calcio professionistico, a causa della loro influenza sulle prestazioni della squadra e dei considerevoli costi di riabilitazione per i giocatori. Gli studi esistenti in letteratura forniscono solo una preliminare comprensione dei fattori che influenzano maggiormente il rischio di lesioni, mentre manca ancora una valutazione dei modelli statistici relativi alla previsione”. Queste le prime righe tratte dall’abstract dello studio pubblicato su Plos One e firmato dall’Istituto di scienza e tecnologia dell’informazione A. Faedo del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isti) e dall’università di Pisa, in collaborazione con Fc Barcellona. Ecco dunque cosa accade quando la scienza si mette al servizio dello sport: i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo per la previsione degli infortuni, combinando il potere dell’internet of things con quello dell’intelligenza artificiale, monitorando gli allenamenti di una squadra professionistica, per una intera stagione, attraverso dispositivi Gps installati sulle pettorine dei calciatori.
“Dai movimenti tracciati sono state estratte diverse informazioni, come la distanza percorsa, la potenza metabolica, le accelerazioni e decelerazioni – ha spiegato 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”.
“ Ma Nino non aver paura di sbagliare un calcio di rigore. Non è mica da questi particolari che si giudica un giocatore "La leva calcistica della classe ’68", Francesco De Gregori
“Le società calcistiche sono imprese con budget importanti – ha commentato Paolo Cintia, coinvolto nel gruppo di ricerca - 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”.
Il gruppo di ricerca pisano ha anche sviluppato PlayeRank, algoritmo open source per la valutazione delle performance dei calciatori e la loro variazione nel tempo, come fosse un titolo azionario. È ora in fase di sottomissione sulla rivista Acm Transactions on knowledge discovery from data e 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 (passaggio, tiro o dribbling) e specificando l'istante e la posizione del campo in cui è avvenuto. Così, attraverso la misurazione della performance di ogni calciatore su una serie di partite, consente di creare una classifica.
