Alphabet prova a capire il Calcio con l'IA

Alphabet prova a capire il Calcio con l'IA

L'Intelligenza Artificiale può analizzare, capire e insegnare calcio: DeepMind ci prova in collaborazione con la squadra del Liverpool.
L'Intelligenza Artificiale può analizzare, capire e insegnare calcio: DeepMind ci prova in collaborazione con la squadra del Liverpool.

DeepMind, il ramo di Alphabet impegnato nell'Intelligenza Artificiale, ha annunciato una collaborazione con il Liverpool per cercare un modo di interpretare il gioco usando le chiavi degli algoritmi oltre che la sola esperienza ed il solo intuito umani.

Costruzione dal basso, fuorigioco alto, pressing, contropiede. Il tutto calibrato su un classico 4-4-2, un 5-3-2 che possa diventare all'occorrenza 3-5-2 o un falso nueve a mischiare le carte. Se la mente umana inizia a faticare nel comprendere tutto ciò, benché ormai chiunque possa dirsi abbastanza certo di saper spiegare a livello teorico queste terminologie, allora è venuto il momento di lasciar intervenire l'Intelligenza Artificiale per tentare di sbrogliare la matassa.

DeepMind, l'IA e il Calcio

La Data Analisys sta per essere applicata nel calcio in modo sempre più massivo, consentendo una raccolta di dati sempre maggiore e le prime applicazioni basate su statistiche e gambling. Secondo i ricercatori DeepMind i tempi sono ora maturi per fare un passo ulteriore, trasformando i big data in una base di informazioni utili a “capire” il calcio per poterlo applicare in movimenti e strategie utili a giocatori e allenatori. L'obiettivo, in pratica, è creare simulazioni che possano essere utili tanto nel preparare una partita, quanto nel pianificare una sessione di mercato: una volta compreso e descritto con i numeri un contesto, infatti, è possibile prevedere come un giocatore potrà reagire sulla base di precise simulazioni (un passaggio rapido, un cross, un passaggio in profondità) e valutare così l'impatto che la cosa possa avere nei 90 minuti di gioco.

Calcio e IA: un modello

Chi ritiene il calcio tutto estro, impulso e fantasia, non potrà comprendere quanto l'IA possa invece ridurre queste variabili in una serie di schemi matriciali che forse non descrivono tutto, ma molto possono prevedere. Un sistema di machine learning non può forse avere in sé le capacità di un Jurgen Klopp, ma bisogna immaginare cosa possa essere Jurgen Klopp se affiancato dai consigli di un sistema in grado di vedere al di là dell'occhio umano, attingendo solo alla ripetitività dei gesti e dei movimenti nel tempo.

Cosa può fare l'IA per il Football e cosa può fare il Football per l'IA” è il paper pubblicato (qui) dai ricercatori DeepMind per iniziare ad esplorare la materia a partire dai dati raccolti direttamente dalle squadre di Calcio. Tutto ciò può rendere il calcio meno impulsivo e più ragionato, ma al tempo stesso può esaltare la variabile impazzita in grado di scombinare i dati di un algoritmo poiché anch'esso, per certi versi, fa parte del gioco.

Oggi tutto ciò è ancora agli inizi, ma si iniziano a cercare modelli applicabili per regalare alle squadre un reale elemento di vantaggio competitivo applicabile e verificabile. Scende in campo l'IA, insomma, ma dovrà ancora allenare non poco i propri algoritmi. Servono corse? No, servono dati.

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10 05 2021
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