Calcio e innovazione

Un robot e un algoritmo per scovare i nuovi Messi

Lo scouting del Sassuolo si affiderà da quest’anno alle tecnologie di Wallabies

di Marco Bellinazzo


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(Ansa)

3' di lettura

Industria del calcio sempre più terreno di sperimentazione per il settore hi-tech. Tra le ultime frontiere di questa sinergia c’è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare la scelta dei calciatori più promettenti. A far debuttare in  Serie A questa innovazione è il Sassuolo che per la stagione 2019-20 ha sottoscritto una partnership con Wallabies , startup italiana fondata nel 2016 e tra le più attive in questo ambito. In particolare, il Sassuolo si affiderà al cosiddetto machine learning e agli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati da Wallabies per supportare lo scouting e monitorare in maniera scientifica le performance dei calciatori sia in Italia sia nel resto del mondo.

«L’accordo sancisce un importante passo da parte del mondo calcio nell’uso delle nuove tecnologie - sottolinea Luigi Libroia, Ceo di Wallabies -. Ringrazio il Sassuolo perché con questa collaborazione ha dato fiducia a una start up italiana, dimostrando grande apertura e visione strategica».

L’idea alla base di Wallabies è quella di usare strumenti di data science in campo sportivo, implementando sistemi e algoritmi per analizzare enormi quantità di dati in breve tempo. Attualmente nella fase di scouting la maggior parte del tempo viene impiegata nella ricerca di un giocatore a scapito dell’analisi del giocatore stesso. Wallabies punta invece a invertire questa proporzione, cercando di minimizzare al massimo il tempo della ricerca di un calciatore per permettere alla squadra di dedicarsi completamente all’analisi.

«Il lavoro svolto dalle macchine di Wallabies – spiega infatti Libroia – può essere paragonato a quello di 400 osservatori, con tutti i benefici che ne conseguono. Wallabies non vuole sostituirsi all’uomo, ma può rappresentare un fondamentale supporto strategico e un prezioso vantaggio competitivo sulla concorrenza: uno strumento di machine learning può aiutare l’uomo a superare i suoi limiti. L’uomo ha una capacità innata nel prendere decisioni, nel prendere la scelta migliore, nel percepire cose che sfuggono ai più, nel saper riconoscere il talento, mentre una macchina solitamente ha la capacità opposta, ovvero guardare “tutto” per cercare di dare risposte semplici».

Wallabies ha perciò dato vita a uno “scout robotico” capace di guardare più di 8mila partite l’anno e registrare ogni singolo gesto dei calciatori in attività e che ogni giorno impara qualcosa (machine learning). Le analisi di Wallabies infatti sono basate su circa 7mila variabili per giocatore per partita e permettono di monitorare ad oggi circa 40.000 giocatori di 25 leghe diverse

«La nostra macchina - aggiunge Libroia - ha il vantaggio di pesare ogni gesto positivo e negativo e attribuirgli un peso in modo da poter fornire liste di giocatori con le migliori prestazioni. Ci è capitato di confrontare il giudizio di un calciatore di un osservatore che aveva visto una partita in un campionato estero con le elaborazioni di Wallabies. Il risultato non coincideva, perché per Wallabies il giocatore non aveva un giudizio molto positivo, mentre per l’osservatore il giudizio era molto positivo. Andando nel dettaglio abbiamo scoperto che l’osservatore aveva visionato l’unica partita in cui il calciatore aveva giocato benissimo».

Operativamente Wallabies forniamo 4 tipologie di scouting a partire dalla «comparabilità», ovvero la possibilità di avere liste di giocatori qualitativamente similari a un giocatore target, e dalla «performance» che consente di tracciare il rendimento di un calciatore al variare di varie situazioni quali lo stadio, l’avversario, la posizione in campo e l’importanza della partita. A ciò si aggiunge il «ranking», metodologia che permette di andare a identificare i migliori giocatori per ogni ruolo con la possibilità di fare filtri sia sui campionati di appartenenza sia sull’età, e la «valutazione» che misura il valore economico delle performance dei calciatori secondo la metodologia delle transazioni comparabili (ciò che permette di avere un valore di riferimento nelle compravendite dei calciatori).

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