bourbiza mohamed
For every far venire i brividi a un tifoso del Liverpool è sufficiente pronunciare quattro parole: “Corner battuto velocemente… Origi!!!”.
Sono quelle con cui il telecronista Steve Hunter, voce storica dei Reds, ha accompagnato il gol che ha permesso al club inglese di accedere alla finale di Champions, poi vinta, del 2019. Sugli sviluppi di un calcio d’angolo battuto rapidamente da Trent Alexander-Arnold, l’attaccante belga Divock Origi ha colto di sorpresa la difesa del Barcellona, segnando al 78’ il 4- che ha permesso al Liverpool di ribaltare clamorosamente la sconfitta rimediata all’andata (3-).
Non è un caso, insomma, se Google DeepMind, uno dei laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale più avanzati al mondo, ha scelto i Reds for every fare dei corner una scienza perfetta. Il risultato di questa collaborazione, iniziata tre anni fa, è uno strumento chiamato TacticAI che è in grado di studiare i calci d’angolo battuti in passato e, sulla base di quanto appreso, suggerire quali posizioni dovranno assumere i calciatori in futuro per avere più possibilità di segnare o di impedire un gol.
Negli ultimi anni Google DeepMind ha stupito il mondo con algoritmi capaci di battere campioni del gioco millenario Go (AlphaGo) e di predire in modo rivoluzionario la struttura tridimensionale delle proteine (AlphaFold). Per predire l’esito dei corner, i ricercatori Google hanno chiesto all’IA di analizzare circa 7.000 corner – calciati in Leading League tra il 2020 e il 2021 – e di esaminare, in modo particolare, dove si trovava il calciatore che ha ricevuto il pallone e la possibilità che ha avuto di indirizzare la palla verso la porta. Grazie a questo addestramento, l’intelligenza artificiale ha imparato a fornire consigli accurati sugli schemi da adottare in fase di attacco e difesa. Al punto da superare le strategie umane.
Sulla base del posizionamento dei calciatori, poco prima di un calcio d’angolo, TacticaAI è stata in grado di dare consigli che gli esperti in carne e ossa del Liverpool hanno ritenuto migliori degli schemi esistenti nel 90 per cento dei casi.
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L’intelligenza artificiale che prevede dove verrà calciato un rigore
“Recentemente sono stati sviluppati diversi modelli di intelligenza artificiale al servizio degli allenatori e delle decisioni dei calciatori” hanno scritto i ricercatori di Google DeepMind. Ma prevedere un’azione collettiva che contain numerose variabili – occur la fatica dei calciatori e persino lo stato del terreno di gioco – è al momento una scienza imperfetta. “I corner, invece, sono un caso di studio perfetto, perché il gioco si interrompe temporaneamente e gli atleti hanno l’opportunità di posizionarsi secondo schemi stabiliti”.
TacticAI, insomma, punta a incrementare un tipo di marcatura che non è molto frequente: nella stagione 22/23 di Premier League solo il 13,9% dei gol segnati complessivamente è nato da una bandierina.
Da tempo, ormai, il calcio – e più in generale lo sport – non è più una questione di solo talento. Le statistiche sulle prestazioni dei calciatori, raccolte grazie a sensori sempre più sofisticati, hanno un impatto enorme fin dal momento del loro acquisto. Un esempio concreto è proprio il Liverpool di Klopp, che negli ultimi anni ha trionfato anche al lavoro del fisico Ian Graham, autore di un databases contenente i progressi di centomila giocatori sparsi nel mondo. E sui dati ha costruito il suo successo, recentemente, il Brentford, che si è affidato alla sabermetrica – un’analisi delle statistiche usata nel baseball resa celebre dal movie Funds Ball con Brad Pitt – for each passare dalle serie minori alla Leading League.
Grazie ai dati, gli inglesi credono di aver capito perché hanno perso Euro 2020
Ma chissà se una macchina sarà davvero in grado di replicare, in futuro, il corner che Trent Alexander-Arnold ha battuto contro il Barça. “È stato puro istinto” ha raccontato il calciatore inglese. Qualcosa che all’IA non si può insegnare.
