Giovedì 10 novembre 2022 si terrà il secondo incontro del Laboratorio di Sport Analytics presso il Dipartimento di Economia & Statistica “Cognetti de Martiis” al Campus Luigi Einaudi a Torino, incontro dedicato alla performance atletica: si entrerà nel contesto più tecnico legato alla determinazione e misurazione della prestazione, trattando i temi dell’intelligenza artificiale, algoritmica, delle neuroscienze, della tecnologia digitale e dei big data.

Con l’avvento dei big data e dei protocolli di Machine Learning e di A.I., anche lo sport ha beneficiato di innovazioni sorprendenti per poter incrementare i risultati in allenamento prima, in gara poi. Da molti anni si assiste ad un costante miglioramento delle prestazioni sportive, negli sport individuali come negli sport di squadra, in quelli praticabili senza strumenti come nuoto e corsa come in quelli che ne fanno uso, ad esempio il tennis e il golf. Senza dimenticare gli sport che hanno sempre sfruttato pienamente la tecnologia, come le competizioni motoristiche oppure quelle velistiche. Questo progressivo miglioramento della performance è la combinazione di diversi fattori che negli ultimi anni si sono affacciati all’apprendimento artificiale. Sono due i momenti importanti in questo sistema di valutazione della prestazione: l’ottenimento dei dati, la loro analisi.

Nel primo cluster la tecnologia ha dato forte impulso alla diffusione di sensori e tecniche di computer vision, non solo per professionisti di alto livello ma anche per dilettanti o per giovani atleti che mediante l’utilizzo di questi supporti possono ottenere una quantità di dati impensabili fino ad un decennio fa, sia in termini di quantità che di qualità. Accelerometri, sensori cutanei, rilevatori di parametri medici, device di posizionamento spaziale, analizzatori del sudore e di condizioni meteo, pose-estimator sono alcuni degli strumenti tecnici che consentono la generazione di grandi quantitativi di dati essenziali non solo per un allenamento atletico efficace, ma anche sicuro in termini di infortunio. I dati grezzi ottenuti diventano informazioni, che a loro volta con gli algoritmi di ultima generazione diventano conoscenza.

Dietro ad una buona performance c’è molto lavoro per generare i big data, e oramai è facile poter contare su variabili come velocità, posizione, distanza, altitudine, direzione, accelerazione e forza: elementi che alimentano algoritmi complessi molti dei quali appartenenti al mondo dell’intelligenza artificiale: algoritimi genetici, expert system, logica fuzzy, alberi decisionali, random forest sono solo alcuni dei molti sistemi di analisi dei dati che consentono di ottenere modellistica evoluta, anche e soprattutto in ottica decisionale. Quando poi questi modelli si abbinano alle neuroscienze, allora il sistema olistico di valutazione è completo. Ed è notevole il vantaggio che i giovani possono ottenere da questa complessità, perché la fase evolutiva che affrontano i giovani atleti durante la crescita è una componente bilanciata di fisicità e mentalità.

Riuscire ad analizzare con tutti questi strumenti il loro percorso iniziale di vita sportiva è certamente un plus che fino ad un decennio fa era totalmente precluso. La soggettività che era propria di allenatori e preparatori delle precedenti generazioni ora si abbina all’oggettività del dato, ed al significato che sappiamo attribuire alla sua lettura ed interpretazione, per generare scenari e simulazioni essenziali per la buona riuscita di qualsiasi progetto sportivo competitivo. (maggiori informazioni sull’evento qui)

Gianluca ROSSO, Università degli studi di Torino