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Incontro M5S-Confindustria, la questione del Reddito di Cittadinanza

Chiara Ferragni, la storia dell’origine segreta di The Blonde SaladIl mondo dell’intelligenza artificiale è quotidianamente in sviluppo. In settori come ambiente,analisi tecnica sanità, arte e altre materie l’AI sta facendo passi da gigante verso un utilizzo sempre più diffuso e in grado di garantire di prestazioni e risultati.Un settore in cui l’intelligenza artificiale ha avuto grande sviluppo e ottimi riscontri è quello del mondo dello sport. Nell’ultimo decennio sono stati applicati sistemi di intelligenza artificiale in ambito sia di medicina sportiva, con lo scopo di prevenire infortuni e monitorare le condizioni fisiche, che a livello di analisi di dati sia per migliorare internamente la propria squadra sia per conoscere meglio gli avversari. Interessante è anche come l’AI è stata di grande aiuto per regolamentare meglio le gare come, ad esempio, il Video Assistant Referee (VAR) nel calcio o l’Hawk-Eye nel tennis. In questo articolo, analizziamo come l’AI aiuta le prestazioni fisiche degli atleti e contribuisce all’analisi dei dati e delle performance sportive.Come l’AI aiuta le prestazioni fisiche degli atletiNel mondo dello sport, le gare vengono spesso definite dagli addetti ai lavori come “una conseguenza del lavoro svolto in fase di preparazione”. Un’affermazione che vuole trasmettere il messaggio che la preparazione è fondamentale. L’intelligenza artificiale ha aiutato a migliorare le prestazioni fisiche degli atleti nel mondo dello sport.È diventato sempre più frequente, per gli appassionati di calcio, vedere a fine partita, quando i calciatori si tolgono la maglia, delle speciali pettorine aderenti. Sono chiamate Sport Bra. Sono dei sistemi (dotati di GPS e rilevatori biomedici) fondamnetali per monitorare la condizione atletica dello sportivo nel corso della gara. Monitorando elementi velocità, accelerazione, distanza percorsa, battiti cardiaci e recupero, elaborando circa 1200 dati al secondo, riescono a far valutare allo staff tecnico se un giocatore è ancora performante.Nel basket, ad esempio, viene utilizzato Homecourt , un sistema di machine learning, sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano, e computer vision, campo dell’intelligenza artificiale (IA) che permette ai computer e ai sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi , grazie al quale si possono analizzare in tempo reale le tecniche di tiro dei giocatori e correggerle passo dopo passo. Come l’AI aiuta ad analizzare i dati degli avversariOltre che per analizzare le performance dei ‘propri’ atleti, l’intelligenza artificiale nel mondo dello sport viene sfruttata anche per studiare i dati degli avversari.IBM ha sviluppato un sistema chiamato IBM Watson Discovery, piattaforma di ricerca e analisi del testo basata sull’AI che elimina i silos di dati e recupera le informazioni che si nascondono nei dati aziendali. La piattaforma utilizza la tecnologia NLP (natural language processing) per scoprire insight di business significativi da documenti, pagine web e big data, con una conseguente possibile riduzione del tempo di ricerca di più del 75%, come afferma la stessa azienda. Nel mondo del calcio, ad esempio, studia dati a 360 gradi tramite video, report (anche dai social network), per supportare lo staff tecnico del Leatherhead Football Club, con cui ha stretto una partnership apposita per applicarlo al mondo del calcio. Il sistema prevede tra l’altro la possibilità di potergli porre qualsiasi domanda in merito al tema ottenendo una risposta attraverso l’analisi spiegata in precedenza.Come l’AI aiuta nel corretto svolgimento le gareIn ogni competizione, dove due o più avversari si sfidano, per garantire il corretto svolgimento è necessario un controllo da parte di un giudice imparziale. La figura dell’arbitro nell’ultimo decennio ha mutato il suo ruolo. Da unico valutatore di eventuali incongruenze con il regolamento adesso è supportato da tecnologie che rilevano eventuali mancanze dello stesso. Agli inizi degli anni 2000 è stato sviluppato il primo sistema che ha permesso di poter determinare, grazie a un sistema di telecamere dislocate lungo il perimetro del terreno di gioco, se il punto è valido o meno. Monitorando le linee poste sul campo e la traiettoria della pallina, infatti, può dirci se è andata fuori oppure è dentro il campo. Questa tecnologia si chiama Hawk-eye technology , in Italia conosciuta come “occhio di falco” e viene applicata nel tennis o nel cricket. A questa tecnologia sono seguite altre. Il GoalRef, ad esempio, nel mondo del calcio, aiuta l’arbitro nel determinare se la palla è entrata totalmente dentro la porta in situazioni dubbie. Il sistema si avvale di una tecnologia a induzione magnetica per determinare con esattezza la posizione dell’oggetto. Il VAR (Video Assistant Referee) è il sistema di controllo del regolamento sportivo più discusso del momento. Non è un sistema di controllo diretto. Non ha potere decisionale, serve a fornire supporto per l’arbitro a cui spetta l’ultima parola. Grazie a questa tecnologia è possibile rivedere azioni con più angolazioni video e determinare se ci sono state sviste in situazioni ritenute dubbie. La critica è incentrata sul fatto che spesso, nonostante la possibilità di avvalersi appunto di tecnologie “esperte”, si fa prevalere sempre la decisione dell’uomo e del suo cosiddetto “fattore umano”, portando nonostante l’utilizzo di sistemi avanzati piuttosto che una decisione corretta una comunque sbagliata. È pacifico che il fattore umano nel mondo dello sport sia essenziale perché l’agonismo e le emozioni sono parte fondamentale del gioco. Ma avendo analizzato questi esempi abbiamo capito come l’utilizzo della tecnologia non invada la sfera emozionale del gioco. La rende semplicemente più corretta. Ancora, come nel VAR, molti sono i dubbi su come applicare alcuni sistemi di intelligenza artificiale nel mondo dello sport. Certamente in futuro porteranno grandi benefici all’intero sistema.

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Capo Analista di BlackRock

  • Economista Italiano
  • analisi tecnica
  • Professore del Dipartimento di Gestione del Rischio di BlackRock
  • Capo Analista di BlackRock
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