“Ma Nino non aver paura di sbagliare un calcio di rigore, non è mica da questi particolari che si giudica un giocatore, un giocatore lo vedi dal coraggio, dall'altruismo e dalla fantasia. E chissà quanti ne hai visti e quanti ne vedrai di giocatori tristi”

Da La leva calcistica del ‘68 di Francesco De Gregori

Milanello, ogni notte, è sorvolato da un drone. E’ dotato di un potentissimo obiettivo che cattura immagini termiche ad alta risoluzione. Utilizza  anche  una connessione Wi-Fi che accresce le sue capacità di analisi, di report e di condivisione delle analisi. Rileva, dunque, con estrema facilità ogni tentativo di intrusione nell’avveniristico complesso sportivo. Il sistema invia le immagini a terra, a  una speciale ‘room’ dove tecnici specializzati le analizzano minuziosamente. Una specie di VAR della security. Visto  dall’alto, il centro rossonero somiglia a una stazione spaziale. Un’immagine veramente suggestiva. Misure di sicurezza severissime, volte a proteggere gli avanzatissimi sistemi di Intelligenza Artificiale che, in pratica, sono gli strumenti di lavoro di Morgana, allenatrice–androide del Milan, tanto affascinante quanto fredda e distaccata da ogni emozione. Ogni notte, ancheggiando lungo il corridoio, si reca nel suo sancta santorum dove attiva, in un tripudio di bip e luci blu, i suoi tools  Si collega, in primis, con Gattaca ( il centro di ingegneria genetica dove si creano calciatori geneticamente modificati ndr). Analizza il database che contiene i profili genetici dei calciatori che hanno indossato la maglia rossonera 50 anni fa. Esamina le anamnesi (storia clinica ndr) di Krunic, Messiah, Diaz , anche quella di un certo Pioli che  pare allenasse il Milan in quegli anni. Quando, sullo schermo del suo potentissimo PC, appaiono queste informazioni, sul suo viso si disegna  un ineffabile sorriso, a metà tra una smorfia e un ghigno. Onestamente il suo potrebbe essere quello che in medicina si chiama rictus (contrazione spasmodica dei muscoli facciali periorali, per cui la bocca assume un atteggiamento simile al riso:ndr) Esamina le anamnesi per evitare di ripetere errori con i suoi calciatori GM ( geneticamente modificati ndr) in collaborazione con Gattaca. Poi tutte le informazioni vengono trasferite nell’Injury Forecaster. Un sistema che consente di prevenire gli infortuni.

NON E’FANTASCIENZA - L’Injury Forecaster ( ne abbiamo brevemente parlato nella prima puntata ndr) non è la distopica invenzione di uno scrittore di fantascienza. Esiste, funziona già nella nostra limitata epoca. E’ un algoritmo grazie  al quale gli allenamenti di una squadra professionistica vengono monitorati tramite i dispositivi GPS installati nelle pettorine dei giocatori. I movimenti sono così tracciati e si possono poi trarre informazioni , come la distanza percorsa, la potenza metabolica, le accelerazioni e decelerazioni. Tutti dati questi che poi l’algoritmo combina e associa le variabili con il rischio di infortuni. Poi la macchina avviserà i preparatori atletici sulla possibilità di un infortunio imminente in un allenamento,  con una precisione sbalorditiva. Secondo gli sviluppatori del sistema l’esattezza della predizione di un infortunio è di circa il 50%, se pensate che, con le tecniche utilizzate oggi, la precisione si aggira intorno al 5% s’intuisce facilmente che l’adozione del sistema garantisce un vantaggio enorme per allenatori e preparatori atletici. Mi sia consentita, a questo punto, una notazione personale da tifoso rossonero: quanti vantaggi trarrebbero Pioli e il suo staff atletico dall’adottare l’Injury Forecaster? Parecchi diremmo visto l’affollamento perenne dell’infermeria rossonera! Tanto più che l’applicazione analizza il carico di lavoro di ogni calciatore ed è in grado di suggerire allo staff atletico come modificare gli allenamenti.

MISURARE LA PERFOMANCE - Si chiama PlayeRank ed è un’altra grande applicazione che l’Intelligenza Artificiale fornirà, in brevissimo tempo, al mondo del calcio. Sarà in grado di valutare le perfomance dei calciatori. Di cosa si tratta, o, meglio, come funziona? Un Database che contiene milioni di eventi riguardanti quasi tutte le competizioni calcistiche svoltesi sul pianeta Terra. Il sistema registra ogni interazione tra calciatori e palla e ne specifica la tipologia: passaggio, tiro, dribbling, etc, e anche l’istante e la posizione in campo in cui è avvenuto. PlayeRank effettua le misurazioni della perfomance di ogni calciatore su una serie di match . I dati che ne scaturiranno, consentiranno l’elaborazione di una classifica. Altri software sono stati creati per supportare lo scouting, ovvero individuare talenti. Questo algoritmo, stando a quanto afferma chi lo ha elaborato, sarebbe paragonabile al lavoro di 400 osservatori. Dunque, arriviamo alla domanda topica: la macchina sostituirà l’uomo? No, decisamente no, la tecnologia è però un supporto strategico e assicura, ovviamente, un notevole vantaggio competitivo a chi l’adopera.

COME IN UN FILM DI KEN LOACH - La vicenda del Leatherhead, squadra di calcio della settima divisione inglese, probabilmente , sarebbe piaciuta al regista inglese Ken Loach. Il suo cinema, com’è noto, si è distinto per un tipo di indagine precisa riguardo le condizioni sociali e civili del Regno Unito, ma sempre rivolto all’aspetto umano delle storie narrate. Il Leatherhead è una squadra composta di autisti per le consegne a domicilio, venditori di automobili e commessi. Le cose non vanno alla grande e un giorno il suo allenatore se ne va e si porta via mezza squadra. Nick Bull, 36 anni, ex-portiere si rimbocca le maniche, assume il comando della squadra e cerca di tirarla via dalle secche di una crisi profonda non solo sportiva, ma anche finanziaria. “Avevo soltanto un giocatore tesserato quando ho cominciato ad allenare la squadra. Non è una situazione ideale, ma abbiamo stretto i denti e abbiamo tenuto d'occhio le finanze per mettere in campo la squadra migliore» -dichiarò Bull -  E per farlo la società non ha deciso di investire su giovani promesse, ma ha puntato su una soluzione creativa e fuori dagli schemi”. La società, infatti giovani pensò a una soluzione decisamente creativa e fuori dagli schemi. Affidò la gestione del club all’intelligenza artificiale di IbmWatson. Vediamo perché e come hanno fatto.

LO STUDIO DEGLI AVVERSARI - Le squadre, che appartengono al Gotha inglese del calcio, dispongono di figure specializzate che potremmo paragonare a una sorta di intelligence. Usiamo questo termine perché il loro compito – o mission – è quello di studiare gli avversari. Seguono le partite, visionano decine di filmati e naturalmente quando possono brigano per intercettare informazioni sulle altre squadre. Tutto questo lavoro confluisce poi in un report che viene consegnato al management della società e, naturalmente,  all’allenatore che studierà le giuste contromisure per il match. Ovviamente, tenere queste figure professionali, a libro paga, diciamo, tanto per capirci, che costicchia. Se ne deduce che le squadre semi-professionistiche sono costrette a farne a meno. Pertanto affrontano gli avversari senza sapere nulla delle loro strategie, delle loro tattiche, dei loro punti di forza e di debolezza. Con i pochi soldi rimasti in cassa, la dirigenza del Leatherhead, investì sull’intelligenza artificiale di Watson. Questo consentì a Nick Bull, di avere report dettagliati sulle partite, i feed dei social network per raccogliere e analizzare i dati sugli avversari. Informazioni che consentono di avere una visione completa delle strategie avversarie. Il sistema è in grado di rivelare dettagli sui giocatori più talentuosi, sulle tattiche e sull’equilibrio fra la fascia destra e la fascia sinistra. Un esempio per capire meglio. Il Leatherhead doveva incontrare l’Hitchin Town, partita valida per la FA Cup. L’AI Ibm Watson riferì che il terzino sinistro del Letherhead era un punto debole. I dati rivelarono che gli attaccanti avversari potevano seminare il panico in quella zona del campo. Previsioni azzeccate. Il terzino sinistro puntualmente causò un  rigore e la sconfitta del Letherhead. Lezione per il futuro. Infatti, la squadra di Bull non rinunciò più alle preziose informazioni del sistema e utilizzando gli algoritmi neurali dell’IbmWatson riuscì a tirarsi fuori dalla zona retrocessione conquistando un dignitoso ottavo posto.

 

NON AVER PAURA DEL CALCIO DI RIGORE - Forse nel prossimo futuro  il giovanissimo Nino, protagonista tenero della bellissima e struggente canzone di Francesco De Gregori, La leva calcistica della classe ’68, non avrà più paura di sbagliare il calcio di rigore. Infatti, sempre nel contesto avveniristico degli ambiti di applicazioni dell’AI al calcio, la DeepMind, società attivissima nel settore, ha realizzato un algoritmo che ha analizzato oltre 12.000 tiri dal dischetto fischiati dagli arbitri di tutta Europa. Il sistema ha scrutato le abitudini degli attaccanti in campo. Ad esempio, tirano più spesso nell’angolo basso a sinistra, rispetto ai centrocampisti, o mollano una cannonata. Sono tutte innovazioni che probabilmente modificheranno, nel futuro, , le strategie di gioco e la scelta dei giocatori da comprare e da mandare in campo.” Ma, c’è una domanda inquietante che con qualche apprensione più di un tecnico comincia a  porsi: saremo sostituiti dall’allenatore virtuale? Allo stato attuale una figura del genere non è prevista anche se gli esperti rivelano che l’Intelligenza Artificiale potrebbe creare un androide dettagliato da mandare in panchina. Noi – nel nostro piccolo – ci abbiamo provato con Morgana che smanetta a Milanello. Molto dipenderà dalla scelta delle società sportive. Parliamoci chiaro, qualora il combinato disposto tra business e ricerca del risultato dovesse prevalere più della prestazione e dei valori umani, non si possono escludere scenari fantascientifici con vere macchine in panchina pronte a monitorare allenamenti, risultati e infortuni in campo. Ma, tra gli addetti ai lavori dell’AI, c’è cautela. “Non bisogna attendersi rivoluzioni nel breve periodo- ha dichiarato  il responsabile di DeepMind-.Dubito che i frutti di ciò che stiamo facendo arriveranno tra sei mesi o un anno, ma tra circa cinque anni alcuni degli strumenti che stiamo sviluppando avranno raggiunto un buon livello di maturazione e potrebbero essere pronti per consigliare gli allenatori sugli errori chiave commessi durante una gara o sulle variazioni che potrebbero migliorare il gioco".