L’intelligenza artificiale (AI) e le tecnologie di machine learning stanno rapidamente trasformando il nostro modo di sperimentare il mondo e i Mondiali di calcio 2018 non fanno eccezione.
A maggio, la Fifa ha annunciato che ogni squadra del campionato avrebbe potuto disporre di due tablet durante le partite: uno per l’analista di squadra che osserva la partita dalla tribuna e un altro per la squadra di coaching in panchina. Questi dispositivi offrono a giocatori e allenatori nuove opportunità di raccogliere dati, valutare decisioni e reagire alle interazioni in campo.
L’estrazione dei dati consente di analizzare le complesse informazioni derivanti dai giocatori e dagli incontri. Registrazioni video o partite giocate in precedenza rappresentano quindi l’origine di questi dati, con i quali è possibile elaborare programmi di allenamento finalizzati a evitare lesioni, migliorare tempi di recupero, o focalizzarsi sui punti deboli dei giocatori.
Ora, grazie all’introduzione delle nuove regole e dei tablet in campo, per la prima volta le squadre possono accedere a informazioni e analisi in tempo reale.
Anche l’impiego delle tecnologie di comunicazione durante il gioco può rivelarsi rivoluzionario. Durante il processo di estrazione vengono recuperati e organizzati i dati considerati rilevanti. A questo punto, l’allenatore può analizzarli per identificare le tendenze e fare previsioni sulle partite future della squadra avversaria. Lo staff in panchina può così decidere meglio quale giocatore sostituire o come migliorare la difesa.
L’AI non si limita all’estrazione dei dati. I sistemi di deep learning sono algoritmi che simulano i processi decisionali del cervello umano, ma diversamente dai piccoli set di dati usati nell’estrazione che avviene durante il gioco, i sistemi di deep learning ‘masticano’ volumi imponenti di informazioni, i cosiddetti Big Data, provenienti da più origini e in grado di amplificare la profondità e l’ambito dei dati esaminati.
Con questi sistemi i ricercatori dell’Università di Washington, di Facebook e di Google hanno elaborato una soluzione che può acquisire un video di calcio da YouTube e visualizzarlo in tre dimensioni sfruttando dispositivi basati su tecnologie di realtà aumentata o visori 3D. Uno dei problemi principali dei ricercatori era quello di reperire un set di dati di allenamenti calcistici sufficientemente grande. Dovevano quindi acquisire un’immagine piatta bidimensionale e trovare un numero di punti di vista sufficienti per renderla tridimensionale. Servivano numerose immagini di ogni giocatore e una serie di dati di allenamento che mostrassero i giocatori in diverse pose e divise.
Il problema è stato risolto utilizzando i videogiochi Fifa di Electronic Arts, che vengono aggiornati ogni anno facendo sì che l’enorme quantità di informazioni contenuta in ogni gioco sia moltiplicata per il numero di edizioni disponibili. Per ottenere le immagini necessarie, i ricercatori hanno adottato una tecnica che hanno definito “interruzione delle chiamate di sistema”. Durante la partita, mentre i giocatori manovrano i propri calciatori, il programma “comunica” con il sistema operativo. I ricercatori interrompono questa “conversazione” ed estraggono i dati delle singole immagini, dalle quali vengono rimossi campo e sfondi, così da isolare la figura umana. L’immagine può quindi essere ritagliata per concentrarsi sulle posizioni del corpo, che vengono poi inviate a una rete neurale, uno dei sistemi di deep learning. Le reti neurali riconoscono i modelli nelle immagini, invece che nei numeri o nelle lettere. Nel caso del calcio, questo sistema aggrega e ordina i dati in modo da sovrapporre le posizioni e creare la profondità necessaria per la riproduzione in 3D.
Sebbene non sia ancora pronta per gli incontri dal vivo, è plausibile che per i Mondiali del 2022 la tecnologia di deep learning abbia già cambiato il modo di guardare le partite.
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