L’intelligenza artificiale è per i più (o meglio per i non-tech) qualcosa di molto astratto, si fa fatica a capire cos’è e come entra nel nostro quotidiano. Oggi vogliamo provare a capirla meglio attraverso un esempio, un caso applicativo, nel settore più popolare d’Italia: il calcio. Proprio così, perché il mondo del calcio, più specificamente il calciomercato e in generale il mondo dello sport è oggi molto legato alle nuove tecnologie, e non stiamo parlando del VAR – Video Assistant Referee, bensì di qualcosa di più sofisticato.

Il sistema Var è una tecnologia entrata in campo da un paio di anni, ma è stata fino a questo momento un’innovazione più ‘concettuale’ o ‘filosofica’ se vogliamo, poiché attualmente altro non è che un sistema di registrazione video a bordo campo che permette all’arbitro di rivedere subito, anche in moviola, una determinata azione per valutare il provvedimento da adottare. Insomma, niente di particolarmente sofisticato, benchè si presti a future evoluzioni molto più hi-tech, prova ne sia il fatto che sarà uno dei temi dell’edizione 2018 dell’hackathon organizzato dalla FIGC.

Ma torniamo all’intelligenza artificiale: cos’è e cosa c’entra con il calcio?

Su questa spiegazione ci si può spendere parecchio tempo, andando a ritroso nella sua storia (che parte dal 1943) ed entrando nei dettagli degli studi, delle teorie, delle sperimentazioni. Ma per semplificare, possiamo dire che l’intelligenza artificiale è esattamente quello che la locuzione letteralmente vuol dire: intelligenza, così come la intendiamo nel comune riferimento agli umani, ma proveniente da una ‘mente’ non umana, cioè una macchina, un computer creato dall’uomo. “L’intelligenza artificiale è l’abilità di un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umane”  si legge in questo articolo molto approfondito che ti consigliamo di leggere. Come riesce l’intelligenza artificiale ad essere così ‘umana’, cioè a fare collegamenti complessi, imparare, risolvere problemi? Perché imita la mente umana anche nella sua struttura, grazie alle reti neuronali, cioè algoritmi matematici sviluppati per riprodurre il funzionamento dei neuroni biologici.

Negli ultimi 20 anni l’intelligenza artificiale si è evoluta con un’accelerazione incredibile, grazie a una serie di fattori: la maturità tecnologica raggiunta sia nel calcolo computazionale (oggi ci sono sistemi hardware molto potenti, di ridotte dimensioni e con bassi consumi energetici), sia nella capacità di analisi in real-time ed in tempi brevi di enormi quantità di dati e di qualsiasi forma (Analytics); lo sviluppo dei cosiddetti chip neuromorfici, ossia microchip che sfruttano la nanotecnologia per emulare le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano; una delle caratteristiche salienti che definiscono l’intelligenza artificiale è anche la sua capacità di capire il linguaggio naturale e autoapprendere.

Oggi, le applicazioni di intelligenza artificiale si estendono a macchia d’olio, vanno da Siri e Cortana con cui parliamo sul cellulare fino ai sistemi intelligenti delle nuove auto connesse (e a breve sulle auto autonome), alla sanità, all’agricoltura, al marketing: ovunque ci siano quantità enormi di dati che hanno bisogno di essere interpretati e organizzati in una forma significativa, in tempi ridotti, c’è spazio per un’intelligenza artificiale.

E’ un ambito in cui si danno da fare molte startup, Wallabies, per esempio, ha deciso di sfruttare l’intelligenza artificiale per il calciomercato: raccoglie dati sugli atleti e analizza le loro prestazioni in modo oggettivo per fare ipotesi più realistiche sul futuro di un “campione” e stimare quello che può essere il suo valore reale e per una squadra specifica, in relazione al contributo  che può dare alla stessa.

Fondata da Marco Englaro, Luigi Libroia e Federico Romano, Wallabies è una startup che si appresta a rivoluzionare il modo in cui si fa scouting di atleti e sportivi: dimentichiamoci gli scopritori di talenti o i Rajola di turno, perché  la piattaforma Wallabies, incentrata su reti neurali e Machine Learning, è in grado di lavorare quantità impressionanti di dati statistici, considerare centinai di variabili e realizzare previsioni attendibili, trasformando anche il lavoro dei procuratori legali.

«Abbiamo cercato di modificare il punto di partenza delle analisi dati fino ad oggi applicate, ovvero l’analisi dell’attività del singolo giocatore stand alone; Wallabies rivolge l’attenzione sull’attività del calciatore, comparandola con quella di tutti i player; non solo, un’analisi accurata dei dati storici consente la previsione statistica di scenari futuri», si legge nel sito della startup milanese.

Il sistema è auto-apprendente nel senso che gli algoritmi si auto-perfezionano man mano che i dati storici aumentano migliorando di continuo le analisi e le comparazioni: il database iniziale ha contato 30mila giocatori di calcio, undici campionati (tutti i maggiori europei più quelli di Argentina e Brasile), e oltre 300mila minuti di gioco; il tutto con l’obiettivo di stimare per ogni singolo atleta il suo valore di mercato, attraverso un ranking di performance e analisi predittive sul suo “potenziale” futuro, nonché attraverso analisi comparative identificare giocatori ed atleti “simili” semplificando così lo scouting per le società sportive.

In definitiva, il sistema Wallabies permette di analizzare in tempi molto rapidi migliaia di informazioni calcistiche e variabili tecniche, per ogni singolo calciatore, dimezzando i tempi di ricerca di un atleta e identificando quello “più idoneo”, quello che in base a questi parametri e ranking sembra promettere meglio in termini di performance. Juventus, Cagliari e Bologna stanno già sperimentando il sistema.