A.I.

L’utilizzo di Algoritmi basati su bibliografia scientifica migliora la prestazione dei giocatori e prevengono gli infortuni.
Per le società sportive professionistiche la raccolta dati sulla prestazione dei giocatori in allenamento e nelle partite, con l’analisi dei carichi interni ed esterni è indispensabile per la prevenzione infortuni ed elaborare strategie sempre più evolute per migliorare le prestazioni dei calciatori.
Le soluzioni informatiche adottate da WeakRisk sono innovative ed utilizzano solo fonti della bibliografia scientifica. Le App dove inviare autonomamente dati quali RPE BORG CR10, GQR, TIA ed analisi del sonno in uso ai giocatori ne sono un esempio e riducono i margini di errore e la mole di lavoro del preparatore atletico.
Prima che inizi la seduta allenamento, hai già la situazione visibile nella sezione Training Load di ogni singolo giocatore, derivata dalle sedute precedenti.
Puoi utilizzare la metodologia che desideri come ad esempio SRPE – EEE-KJ -EEE>20Wkg od altre a tuo piacere.

Hai già visibile anche la TBS (Training Stress Balance) ottenuta con l’indicatore che desideri ed il totale dei lavori svolti secondo i parametri che hai individuato essere più significativi degli ultimi gg come ad esempio Distanza totale, Velocità percorsa >24Km/h oppure Distanza percorsa >20WKg con un ulteriore distinguo tra allenamento e partita.

Poi verificare metriche degli ultimi 28 gg oppure utilizzare periodi che ti interessano e fare confronti dinamici su più periodi per ogni singolo giocatore per verificarne la condizione atletica di ognuno rispetto a periodi precedenti utilizzando funzione somma o media dei carichi che vuoi monitorare

Poi a tua disposizione due aree sulla prevenzione infortuni che indicano se il giocatore è a rischio: la prima esclusivamente sulla gestione dei carichi, la seconda che si basa sull’incrocio di più aree o competenze (carichi di lavoro, frequenza cardiaca, età, test ed anche uno screening fisioterapico meticoloso).

In ambito sportivo, l’impiego di modelli matematici per prevedere il rischio di infortuni degli atleti prende in considerazione variabili quali volume, intensità e frequenza degli allenamenti, oltre a dati fisiologici e biometrici. Questi modelli sono altamente personalizzati per riflettere non solo gli aspetti dell’allenamento ma anche la capacità individuale di recupero, la resilienza allo stress fisico e psicologico, e le predisposizioni agli infortuni.
Il concetto di Acute: Chronic Workload Ratio (ACWR), che confronta il carico di lavoro “acuto” con quello “cronico”, è cruciale per identificare un allenamento sicuro. Uno squilibrio in questo rapporto può indicare un rischio elevato di infortuni. Questo parametro è attualmente utilizzato dai preparatori atletici per monitorare e ottimizzare il carico di lavoro degli atleti, con l’ausilio di WeakRisk.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale e del machine learning amplia le possibilità di esaminare la correlazione tra variazioni dell’ACWR e gli infortuni, integrando fattori di rischio come la storia degli infortuni precedenti, le caratteristiche individuali, le condizioni ambientali e i dati provenienti da dispositivi indossabili e sistemi di monitoraggio della performance.
Grazie all’analisi in tempo reale, si può ottenere una stima condizionata della probabilità di infortunio aggiornata in tempo reale, che considera anche variabili contestuali in grado di influenzare significativamente il rischio. Tra queste, figurano la simulazione della formazione, ossia il ruolo che il giocatore dovrà ricoprire rispetto al suo ruolo abituale, la eventuale mancanza di figure chiave in campo che dovrà sostituire, le condizioni meteorologiche, la qualità del campo di gioco, la temperatura, gli spostamenti per le trasferte e anche i falli medi commessi dalla squadra avversaria.
Inoltre, sarà possibile includere altre casistiche certe, per una previsione ancora più accurata del rischio, come orari e frequenza ravvicinata delle partite, ottenendo così una probabilità condizionata che integra ulteriori variabili dinamiche.

L’impiego di tecniche di intelligenza artificiale (AI) e machine learning rappresenta una svolta nella prevenzione degli infortuni sportivi, offrendo metodologie avanzate per l’analisi predittiva basata su grandi volumi di dati. Tra le tecniche più impiegate in questo ambito ci sono:

Reti Neurali e Deep Learning: Questi modelli sono particolarmente efficaci nell’identificare pattern complessi all’interno di grandi dataset, rendendoli ideali per analizzare le sottili correlazioni tra il carico di allenamento e il rischio di infortuni. Grazie alla loro capacità di apprendere autonomamente caratteristiche rilevanti dai dati, possono fornire previsioni accurate basate su parametri fisici, biometrici e di performance.

Algoritmi di Classificazione: Tecniche come gli alberi decisionali, random forests e support vector machines (SVM) possono essere utilizzate per classificare gli atleti in categorie di rischio, basandosi su variabili quali il volume di allenamento, i dati fisiologici e le condizioni ambientali. Questi modelli aiutano a identificare i fattori chiave che contribuiscono al rischio di infortunio, facilitando lo sviluppo di programmi di allenamento personalizzati.

Reinforcement Learning: Questa tecnica permette ai modelli di apprendere attraverso la sperimentazione e la successiva valutazione, adattando le strategie in risposta ai cambiamenti nel contesto di allenamento e nelle condizioni fisiche dell’atleta. Può essere particolarmente utile per ottimizzare i regimi di allenamento e recupero in tempo reale, massimizzando la performance mentre si cerca di minimizzare il rischio di infortuni.

Analisi Predittiva: Utilizzando serie storiche e dati temporali, l’analisi predittiva consente di anticipare il rischio di infortuni basandosi sulle tendenze individuate nei dati storici dell’atleta e della squadra. Questo approccio può integrare l’ACWR e altri indicatori per fornire una valutazione del rischio che tenga conto delle dinamiche di allenamento a lungo termine sfruttando in maniera algoritmica le indicazioni ottenute dalle Reti Neurali e Deep Learning.

Natural Language Processing (NLP): Sebbene meno intuitivo, l’NLP può essere utilizzato per analizzare report testuali sugli infortuni, note mediche e feedback degli atleti, estrapolando informazioni utili che potrebbero non essere catturate da dati numerici o biometrici. Questo arricchisce l’analisi con insight qualitativi, contribuendo a una comprensione olistica del benessere dell’atleta.

Generative Pre-trained Transformer (GPT): Una ulteriore applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale nella prevenzione degli infortuni sportivi riguarda l’uso di modelli di linguaggio avanzati, come GPT per trasformare i complessi set di dati analizzati in report discorsivi comprensibili. Questi report possono essere particolarmente utili per la dirigenza, i coach e gli staff tecnici, fornendo loro un’interpretazione chiara e diretta dei risultati analitici senza la necessità di navigare attraverso dati grezzi o tecnicismi statistici. Ciò assicura che ogni stakeholder riceva le informazioni più pertinenti e utili per il proprio ruolo e responsabilità.

L’adozione di questi modelli matematici avanzati, l’analisi in tempo reale e i responsi in linguaggio naturale, offrono un approccio innovativo e scientificamente validato alla prevenzione degli infortuni sportivi, consentendo di personalizzare le strategie di allenamento e di recupero in funzione delle esigenze specifiche di ciascun atleta. 

L’interdisciplinarità, che unisce scienze del movimento, ingegneria dei dati, e psicologia sportiva, è fondamentale per sviluppare soluzioni sempre più efficaci in questo ambito.

Scouting nel Calcio Professionistico supportato da Intelligenza Artificiale

L’obiettivo principale dello scouting è identificare giocatori che non solo mostrino eccellenze in termini tecnici, tattici e fisici, ma che si integrino perfettamente con lo stile di gioco, il modulo e la cultura di una squadra. 

Utilizzando l’AI, possiamo sviluppare sistemi dinamici che analizzano e confrontano in modo efficace i giocatori su una serie di parametri predeterminati.

Analisi Multidimensionale: Creare profili dettagliati dei giocatori che includano non solo dati sulle performance in campo, come passaggi riusciti, tiri, contrasti, recupero palla, ma anche metriche avanzate come xG (expected goals), xA (expected assists), e mappe relative ai movimenti in campo. L’analisi può essere estesa a valutazioni fisiche, come resistenza, velocità e agilità, e aspetti psicologici, come leadership e resilienza.

Machine Learning per il Matching: Implementare algoritmi di machine learning per “abbinare” i giocatori in base alla loro compatibilità con specifici ruoli o moduli. Per esempio, un algoritmo potrebbe identificare difensori centrali eccellenti in difese a 4 che potrebbero adattarsi bene a una difesa a 3, considerando le loro abilità nel gioco aereo, nei contrasti e nella lettura del gioco.

Comprendere il potenziale di crescita di un giocatore è cruciale per lo scouting. L’AI può aiutare a proiettare la traiettoria di sviluppo di un atleta, fornendo insights preziosi per decisioni di acquisto a lungo termine.

Modelli Predittivi: Sviluppare modelli di regressione o reti neurali che utilizzino dati storici dei giocatori per prevedere la loro crescita in termini di abilità tecniche, tattiche e fisiche. Questi modelli possono considerare vari fattori, inclusi l’età, l’esperienza di gioco, gli infortuni passati e la progressione in squadre precedenti, per stimare come un giocatore potrebbe evolversi nei prossimi anni.

Simulazioni Basate su Scenario: Utilizzare l’AI per simulare come un giocatore potrebbe adattarsi e crescere all’interno di specifici contesti di squadra, analizzando l’interazione tra le sue abilità e il sistema di gioco, i compagni di squadra e le strategie dell’allenatore. Questo approccio può aiutare a identificare non solo come un giocatore potrebbe migliorare individualmente, ma anche come potrebbe contribuire alla dinamica di squadra.

L’adozione di tecnologie AI nello scouting richiede un approccio iterativo, con valutazioni continue e aggiustamenti basati su feedback e risultati emergenti. L’integrazione di sistemi di AI deve essere accompagnata da una stretta collaborazione con gli scout, gli allenatori e gli analisti di performance per assicurare che le analisi tecniche siano allineate con le conoscenze tattiche e strategiche umane.

La chiave per un efficace scouting basato sull’AI sta nell’equilibrio tra le capacità analitiche avanzate della tecnologia e l’intuito, l’esperienza e la conoscenza del calcio dei professionisti umani. Unendo questi elementi, è possibile creare un ecosistema di scouting che non solo identifichi talenti promettenti ma anche massimizzi il loro potenziale di crescita e integrazione nella squadra.

Scouting Giovanile con Intelligenza Artificiale

Determinare la probabilità che un talento giovanile possa raggiungere e competere nei principali campionati, come la Serie A o il campionato francese, richiede un’analisi olistica che vada oltre le sole abilità tecniche. La fisicità, l’atletismo e l’adattabilità di un giovane giocatore sono fattori chiave per predire il suo successo nei livelli più alti del calcio.

Modelli Predittivi Multivariati: Implementare modelli di regressione che valutino una vasta gamma di variabili, quali parametri fisici (altezza, peso, velocità, resistenza, forza) e rendimento attuale in campionati giovanili. Questi modelli saranno arricchiti attraverso il feature engineering per catturare le sottigliezze delle caratteristiche fisiche e atletiche dei giocatori, consentendo di prevedere la probabilità di raggiungere criteri specifici di performance (ad esempio, giocare almeno 10 partite in Serie A).

Analisi del Contesto Geografico e Etnico: Integrare nelle valutazioni comparazioni basate su aspetti fisici potenziali legati alla provenienza geografica e alla composizione etnica. Tale analisi può offrire insight preziosi su come fattori genetici e ambientali influenzino lo sviluppo fisico e atletico dei giovani, migliorando la precisione delle previsioni.

Prevedere il livello di performance che un giovane calciatore potrà raggiungere nei prossimi anni è fondamentale per lo scouting giovanile. Questo non riguarda solo le prestazioni positive, come i gol segnati, ma anche aspetti disciplinari che possono influenzare la carriera di un giocatore.

Approccio di Modellazione Predittiva: Sviluppare modelli di regressione o di classificazione che utilizzino dati storici sulle prestazioni e traiettorie di crescita dei giocatori, considerando variabili quali età, caratteristiche fisiche e tendenze evolutive. Questi modelli possono stimare la probabilità che un giocatore raggiunga specifici benchmark di successo o incontri determinate sfide, come il numero di ammonizioni o espulsioni.

L’efficacia degli approcci predittivi nello scouting giovanile dipende dalla loro capacità di adattarsi e apprendere da nuovi dati e risultati. L’integrazione di feedback continui, l’analisi delle cause di abbandono precoce o degli ostacoli incontrati dai giovani talenti, e la costante revisione dei modelli predittivi sono essenziali per affinare la capacità di prevedere il successo e identificare i talenti più promettenti.

Analisi Retrospettiva: Comprendere e analizzare in retrospettiva i percorsi di coloro che hanno abbandonato precocemente il calcio professionistico può offrire insight su quali fattori, oltre alle abilità tecniche e fisiche, sono cruciali per il successo a lungo termine, inclusi aspetti psicologici, motivazionali e ambientali.

Attraverso un approccio basato sull’analisi predittiva e il monitoraggio continuo, lo scouting giovanile può trasformarsi, diventando più accurato e proattivo nell’identificare e sviluppare i talenti calcistici del futuro. La chiave sta nell’equilibrio tra analisi avanzata e comprensione umana, integrando conoscenze tecniche e valutazioni fisiche con una profonda sensibilità alle dinamiche individuali e contestuali che influenzano lo sviluppo di un giovane atleta.

Incorporare le valutazioni psicologiche e l’analisi comportamentale nell’ambito dello scouting giovanile offre una dimensione aggiuntiva critica per comprendere a fondo il potenziale a lungo termine di un giovane atleta. Questi aspetti, uniti alle analisi fisiche e tecniche, forniscono una visione completa del giocatore, non solo come atleta ma anche come individuo.

Per anticipare il successo di un giovane calciatore, è essenziale esplorare le sue caratteristiche psicologiche, come la resilienza, la motivazione, l’etica del lavoro e la capacità di gestire la pressione. Attraverso questionari standardizzati, interviste e, se possibile, osservazioni durante le partite e gli allenamenti, è possibile raccogliere dati preziosi sul profilo psicologico dei giocatori.

Analisi Comportamentale in Campo: Osservare i comportamenti dei giocatori in situazioni di pressione, come la reazione a un errore o l’interazione con compagni di squadra e avversari, può rivelare importanti tratti del carattere e della personalità, come la leadership, la cooperazione e la gestione dello stress.

Modellazione Predittiva dei Tratti Psicologici: Utilizzare l’intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti dalle valutazioni psicologiche e comportamentali, creando profili che predicono la probabilità di successo di un giocatore basandosi anche su questi fattori. Questi modelli possono includere algoritmi di machine learning che considerano come i tratti psicologici influenzano le prestazioni sportive e il comportamento in campo.

Le informazioni ottenute dalle valutazioni psicologiche e comportamentali dovrebbero essere integrate nel processo decisionale dello scouting, complementando l’analisi delle prestazioni fisiche e tecniche. Questa integrazione consente agli scout e agli allenatori di identificare giocatori che non solo hanno le competenze tecniche e fisiche per eccellere, ma possiedono anche la forza mentale, l’attitudine e i tratti comportamentali che indicano un elevato potenziale di successo nel calcio professionistico.

Sviluppo Personalizzato: Utilizzare le valutazioni psicologiche per informare programmi di sviluppo individualizzati che non solo mirino al miglioramento delle abilità tecniche e fisiche ma anche al rafforzamento delle competenze psicologiche e comportamentali, come la gestione dell’ansia, la concentrazione e la determinazione.

Monitoraggio Continuo: Implementare un sistema di feedback continuo che valuti l’evoluzione dei tratti psicologici e comportamentali dei giovani giocatori nel tempo. Ciò permetterà di adeguare le strategie di sviluppo personalizzato e di intercettare precocemente eventuali segnali di problemi di adattamento o di motivazione.

L’aggiunta di valutazioni psicologiche e analisi comportamentali potrebbe arricchire notevolmente il processo di scouting giovanile, offrendo una comprensione più profonda dei giocatori e dei fattori che contribuiscono al loro successo a lungo termine. 

Questo approccio olistico, che considera il giocatore nella sua interezza, è fondamentale per identificare e sviluppare non solo atleti di talento ma anche individui resilienti e psicologicamente preparati alle sfide del calcio professionistico.

Sintetizzando il progetto in poche e semplici righe ecco le domande alle quali siamo in grado di poter fornire risposte 

Area infortuni:

• Possiamo prevedere la probabilità che un nostro giocatore si infortuni e attuare in tempo dei correttivi per ridurre il rischio di infortunio.
• Possiamo prevedere la gravità dell’infortunio e di eventuali recidive.

Area scouting pro:

• Possiamo facilitare la ricerca di calciatori con specifiche e determinate caratteristiche e valutare la sua integrazione, con un’analisi sui componenti attuali della squadra e, nello specifico, se gli attuali componenti sono adatti a valorizzare le sue caratteristiche.
• Possiamo valutare la curva di crescita di un giocatore di campionati di seconda fascia in termini di metriche di gioco e fisiche rilevanti rispetto al nostro campionato e studiarne contestualmente l’integrazione.

Area scouting interno settore giovanile:

• Possiamo individuare la probabilità che un giovane arrivi in una prima serie dei principali campionati (es. giochi almeno 10 partite in Serie A, almeno 20 in campionato europeo ), prendendo in particolare considerazione gli aspetti di crescita fisico/atletica oltre che tecnica. 
• Siamo in grado di individuare anche i motivi peculiari di quelli che non hanno raggiunto questo target in modo possano evitare distrazioni su profili perdenti.

Soprattutto, possiamo fornire uno strumento e un progetto che risponda non solo a questi quesiti che ci avete posto, ma possa essere interrogato senza limiti alcuno e possa essere plasmato secondo la vostra filosofia.

Nel calcio e non solo, servono: idee, coraggio, programmazione e metodologia di lavoro, ma il futuro è adesso !. 

Tiziano Testa (Founder & Ceo) WeakRisk