Roma, 10 set – “Un’intelligenza artificiale, l’Injury Forecaster, ha individuato le associazioni tra queste variabili e il rischio di infortunio – continua Pappalardo -: 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”. “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”. 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. (BIG ITALY / SEGUE)
