Il calcio è probabilmente lo sport più popolare al mondo. Secondo FIFA.com, un totale di 3,2 miliardi di persone si sono sintonizzate per guardare i Mondiali di calcio 2014. Ma lo sapevi che la tecnologia sta giocando un ruolo cruciale nel rendere il calcio quello che è oggi? In effetti, il calcio moderno può essere considerato un settore informatico autonomo a causa delle vaste applicazioni di tecnologie nuove e tradizionali nello sport.
Le tecnologie utilizzate nella Coppa del mondo includono quelle legacy come il riconoscimento delle immagini e l'analisi dei modelli e approcci new age come l'intelligenza artificiale e il cloud computing. Infatti, per chiunque abbia le competenze necessarie ed è appassionato del gioco, un lavoro tecnico nel campo del calcio potrebbe essere un sogno che si avvera.
In questo blog, discuteremo di cinque principali tecnologie che stanno definendo il modo in cui il calcio viene goduto così come lo conosciamo.
Big Data e analisi
Ci sono molti dati coinvolti nel campo dello sport, in particolare un torneo globale come la FIFA. Ad esempio, per analizzare e progettare in modo completo algoritmi predittivi, abbiamo bisogno di ben 185 campi di dati, che è solo il minimo indispensabile per ogni giocatore.
Non tutti i dati generati e utilizzati per le analisi oggi sono strutturati. I dati oggi comprendono componenti non strutturati come video, immagini, post sui social media e molto altro ancora. Questo si chiama big data. Evidentemente, è possibile ottenere analisi semplici utilizzando dati testuali e numerici, ma quando si tratta di algoritmi complessi come l'analisi delle prestazioni della squadra, le previsioni delle statistiche sulla salute dei giocatori, ecc., La matematica semplice e gli strumenti tradizionali come Microsoft Excel non sono abbastanza buoni. Molte analisi nel calcio moderno coinvolgono strumenti come Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Kafka a causa della natura dei dati.
Se sei un appassionato di calcio, potresti sapere che la Germania ha vinto la Coppa del Mondo FIFA 2014 distruggendo la sua concorrenza. Ma lo sapevi che questa squadra nazionale ha ricavato le sue intuizioni utilizzando un complesso sistema di analisi dei big data? Battezzato Match Insights, questo strumento è stato lanciato nel 2012 e sviluppato con il direttore generale della squadra nazionale tedesca, Oliver Bierhoff, a capo della carica. Questo ampio progetto ha iniziato a prendere forma quando un gruppo di circa 50 studenti della Deutsche Sporthochschule Koeln, ha iniziato a creare un database completo con le statistiche di tutti i giocatori che partecipano al prossimo torneo. E, come previsto, una raccolta sostanziale di questi dati è stata il video di otto diverse telecamere sul campo che circondano il campo. Il passo, secondo i creatori degli strumenti, è visto come una griglia dal database. In ogni scenario, a ogni giocatore viene assegnato un identificatore univoco. Ciò consente di monitorare digitalmente i loro movimenti e azioni, il che a sua volta consente a chiunque di misurare gli indicatori di prestazioni chiave, incluso il numero di tocchi, le velocità di movimento e il tempo medio di possesso.
Utilizzando questi dati, gli studenti hanno progettato un algoritmo che ha ideato un modello finale. Questo modello è diventato la base per le strategie infallibili della squadra tedesca contro tutti i loro avversari.
Se sei interessato a saperne di più sull'analisi dei dati, questo è un buon posto iniziare.
Business Intelligence (BI) e visualizzazione dei dati
Questo è un campo della tecnologia che è ovvio in quasi tutti gli sport poiché è in prima linea tra gli spettatori. Tabelle derivate, grafici, grafici e mappe termiche, visualizzazione dei dati e business intelligence sono campi che hanno definito gli sport moderni dall'inizio del 21stsecolo. Tutti hanno familiarità con i grafici a barre con i punteggi dei giocatori, le torte che mostrano la distribuzione della squadra e le classifiche. Tutto questo non è altro che una rappresentazione completa che utilizza l'intelligenza dei dati.
Per capire la differenza che la visualizzazione dei dati porta in tavola, facciamo un semplice esempio del numero di giocatori di ogni paese registrati per squadra alla FIFA in questo momento. Ecco i dati, prima sotto forma di tabella e poi sotto forma di mappa termica della mappa del mondo.
Solo due domande ora:
- Qual è visivamente più piacevole?
- Quale di questi due provoca più intuizioni?
Di gran lunga, la risposta a entrambe le domande sono le mappe. La visualizzazione dei dati non solo li rende attraenti da guardare, ma rende anche più facili da comprendere e da cui ricavare informazioni. Quando si tratta di visualizzazione dei dati in FIFA, vengono utilizzati principalmente strumenti come IBM Cognos, Tableau e QlikView.
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Internet of Things (IoT)
Nelle due sezioni precedenti abbiamo discusso dell'analisi e del reporting dei dati. Vediamo ora come raccogliere questi dati.
La maggior parte della raccolta dati corrente viene eseguita utilizzando approcci tradizionali come il piano XY o l'analisi della griglia sul campo per la posizione del giocatore e della palla, dispositivi di tracciamento esterni per rilevare il movimento e la velocità, ecc. Ma, con i dispositivi indossabili intelligenti e l'IoT che conquistano il mondo, c'è stata molta ricerca e sviluppo sulle applicazioni di queste tecnologie nello sport.
Per capirlo meglio, prendiamo l'esempio dello strumento Match Insights della squadra di calcio tedesca di cui abbiamo discusso in precedenza. Tutti i dati raccolti per il modello finale sono stati derivati esternamente. In effetti, come discusso, l'analisi della posizione e del movimento del giocatore ha richiesto alla squadra di lavorare su una serie di codici complessi. Questo programma ha quindi analizzato i feed video di otto diverse telecamere e quindi ha prodotto un risultato. In tutta onestà, questo è un compito piuttosto frenetico e che richiede tempo.
Semplificarlo è facile come dare uno schiaffo a uno smart tracker sul braccio di ogni giocatore. In effetti, questi tracker intelligenti non possono essere utilizzati solo per ricavare la posizione del giocatore, ma possono anche essere utilizzati per registrare altre statistiche come la distanza percorsa, la velocità di movimento, la frequenza cardiaca e molto altro ancora. Partendo da questa stessa idea, sono stati introdotti il monitoraggio della palla, il tracciamento della linea e altre innovazioni new age nel calcio.
Fonte immagine: IBM
L'IoT è un campo così vasto che IBM ha un team dedicato che lavora su un ampio progetto utilizzando l'IoT cognitivo, come lo chiamano. Il team ha ideato diverse soluzioni hardware e software basate sulla famosa intelligenza artificiale di IBM, IBM Watson.
Cloud computing
- Raccolta dati - Verifica
- Analisi dei dati - Verifica
- Reporting dei dati - Verifica
Abbiamo coperto tre delle principali attività relative ai dati esistenti, ma manca un altro pilastro cruciale: l'archiviazione dei dati.
Se questo era il 2003, c'erano solo poche opzioni per questo: macchine locali o istanze remote. Ma come già sappiamo, la quantità di dati raccolti per ogni singolo gioco oggi è troppo alta per essere gestita da un piccolo computer. Inoltre, non si tratta di semplici dati strutturati. La migliore soluzione per archiviare questo tipo di dati nel cloud. Il cloud non è solo un sistema facile da configurare, ma è anche economico quando si tratta di archiviare enormi blocchi di dati non strutturati.
Il cloud computing consente l'archiviazione remota dei dati. Inoltre, la maggior parte delle soluzioni cloud odierne fornisce strumenti integrati che possono aiutare anche nell'analisi e nel reporting. Un altro grande vantaggio dell'utilizzo di un sistema cloud invece di una macchina locale sono i problemi di sicurezza e privacy affrontati dal cloud computing. La maggior parte delle istanze cloud sono crittografate con chiavi private, rendendo difficile l'hackerare o ottenere un accesso non autorizzato. Inoltre, poiché l'archiviazione può essere elastica, non sarà mai necessario eliminare i vecchi dati per fare spazio a quelli più nuovi. Ciò garantirà alta qualità e maggior valore nelle analisi storiche. Infine, è possibile accedere ai dati archiviati nel cloud da qualsiasi dispositivo e da qualsiasi posizione. Questa flessibilità rende anche il cloud computing la scelta ideale per l'archiviazione dei dati sportivi.
Le soluzioni cloud più diffuse oggi utilizzate includono Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix e Google Cloud Platform.
Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML)
Quando si tratta di tecnologie di tendenza, ce ne sono pochissime che possono dare filo da torcere all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico. Con la quantità di dati generati, non è così difficile progettare un'intelligenza artificiale in grado di prevedere letteralmente il futuro. Qualche anno fa, l'hype della FIFA era attorno a Paul il polpo che poteva prevedere i vincitori di ogni partita. Certo, la creatura organica ha avuto una percentuale di successo appena superiore all'85 percento, ma ora ci stiamo spostando in un mondo digitale e la divinazione non ne fa davvero parte.
Per compensare la perdita di questa straordinaria creatura, un gruppo di analisti di dati di Google ha lavorato a un sistema di apprendimento automatico che ha ricavato informazioni storiche da una generazione di partite di calcio e ha predetto il risultato di ogni partita della Coppa del Mondo FIFA 2014. Il sistema è stato in grado di prevedere con successo 14 delle 16 partite in cui è stato utilizzato, rendendolo quasi il tre percento più efficiente rispetto alla creatura marina precedentemente impiegata. Inoltre, secondo i suoi creatori, i due errori si sono verificati a causa di errori e incongruenze nei dati.
Ad essere completamente onesti, un'intelligenza artificiale o un algoritmo di apprendimento automatico non predice realmente un vincitore, si limita a impilare i favori in ordine, dandoci una probabilità che ogni squadra vinca la partita.
Utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico semplice ma elegante, possiamo arrivare al seguente risultato per la Coppa del Mondo FIFA di quest'anno: * Avviso spoiler *
Origine algoritmo: Kaggle
P.S: Più basso è il numero, migliori sono le probabilità per quella squadra.
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico non solo possono essere utilizzati per questo tipo di analisi, ma possono anche essere impiegati per migliorare le prestazioni dei giocatori, automatizzare soluzioni di business intelligence guidate quotidianamente e molto altro ancora.
I mondiali di calcio 2018 sono arrivati! Per quanto tutti noi amiamo questo sport, speriamo che conoscere le tecnologie che stanno dietro a rendere lo sport quello che è ci aiuti ad apprezzarlo di più.
Queste sono le cinque tecnologie popolari in FIFA che stanno cambiando il gioco così come lo conosciamo. Ognuno di loro offre la sua giusta quota di vantaggi rendendo lo sport migliore di prima, sia per i giocatori che per i fan. Inoltre, se disponi delle competenze necessarie, potresti persino iniziare un lavoro relativo all'IT nel campo dello sport.
Ci auguriamo che ti sia piaciuta la nostra copertura delle tecnologie in FIFA, se sei a conoscenza di altre applicazioni di tecnologie di tendenza in FIFA o nello sport, in generale, faccelo sapere scrivendoci nella sezione commenti qui sotto. Assicurati di iscriverti al nostro blog per ulteriori informazioni su FIFA e tecnologia.