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L'applicazione e l'impatto dell'intelligenza artificiale nel basket e nell'NBA
Scopri come l'intelligenza artificiale nella pallacanestro sta trasformando il gioco con il monitoraggio dei giocatori, le analisi e gli arbitraggi basati sull'intelligenza artificiale, con l'NBA in prima linea.
Grazie ai progressi tecnologici, il coinvolgimento dei fan e l'analisi dei giocatori sono diventati una parte importante dell'industria sportiva. Gli eventi sportivi sono sempre più guidati dai dati e l'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo fondamentale in questo cambiamento.
In passato abbiamo visto come tecnologie come la computer vision, che aiuta i computer a vedere e capire cosa succede sul campo, abbiano avuto un grande impatto in campi come la Formula Uno e le Olimpiadi. Allo stesso modo, la National Basketball Association (NBA) ha recentemente fatto notizia per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in modi nuovi e innovativi.
Tuttavia, l'NBA è entrata nella conversazione sull'intelligenza artificiale un po' di tempo fa. Da quando la lega è nata nel 1949, è stata veloce nell'adottare nuove tecnologie per entrare in contatto con i fan e migliorare il gioco.
Oggi, modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11 stanno facendo un ulteriore passo avanti nell'analisi delle prestazioni del basket, consentendo il rilevamento e il tracciamento degli oggetti in tempo reale. La Vision AI rende più facile l'analisi della partita al volo e permette di capire meglio cosa sta succedendo.
In questo articolo diamo un'occhiata più da vicino a come l'AI e la computer vision stanno rimodellando il basket. Parleremo di come queste tecnologie aiutano le squadre a monitorare i giocatori in tempo reale, ad analizzare i dati sulle prestazioni in modo più accurato, a prendere decisioni più intelligenti per gli allenatori e a creare un'esperienza migliore per i tifosi.
Prima di scoprire come l'intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare le partite di basket, diamo un'occhiata a come l'intelligenza artificiale negli sport si è evoluta nel corso degli anni.
Agli albori, l'analisi sportiva si basava principalmente su statistiche di base e registrazioni manuali. La situazione è cambiata nel 1997, quando i sistemi di tracciamento dei giocatori basati sull'intelligenza artificiale, come Prozone, hanno iniziato a raccogliere i dati sui movimenti dei giocatori.
Nel 2009, l'NBA ha fatto un grande passo avanti con il sistema di tracciamento della palla e dei giocatori basato sull'intelligenza artificiale di SportVU. Si tratta di una nuova pietra miliare che ha sbloccato un'analisi dettagliata e ricca di dati che ha cambiato il modo in cui le squadre guardano alle prestazioni dei giocatori e alla strategia di gioco.
Figura 1. L'evoluzione dell'intelligenza artificiale nello sport.
Negli ultimi anni abbiamo assistito all'utilizzo di un'ampia varietà di tecniche di intelligenza artificiale nello sport, dall'apprendimento automatico per l'analisi predittiva alla visione computerizzata per l'analisi in tempo reale e alla robotica per l'allenamento.
Con l'evoluzione di queste tecnologie, le analisi basate sull'intelligenza artificiale stanno diventando comuni sia negli eventi sportivi che negli allenamenti, aiutando le squadre a ottenere un vantaggio competitivo e fornendo ai fan approfondimenti sulle partite che amano.
I modi innovativi in cui l'NBA utilizza l'intelligenza artificiale
Uno dei modi più interessanti in cui l'AI è stata introdotta nell'NBA in questa stagione è attraverso i robot. I Golden State Warriors sono all'avanguardia con la loro iniziativa Physical AI, un sistema all'avanguardia di robot alimentati dall'intelligenza artificiale che assistono durante le sessioni di allenamento.
Questi robot aiutano in tutto, dalle esercitazioni sui rimbalzi e sui passaggi alla simulazione delle giocate difensive, consentendo ai giocatori di avere un feedback immediato sulle loro prestazioni.
In una clip rilasciata dalla squadra, il playmaker dei Golden State Warriors Steph Curry ha commentato che, sebbene all'inizio fosse strano, i robot sono diventati rapidamente parte integrante della loro routine di allenamento.
Figura 2. I robot vengono utilizzati dalle squadre di basket per preparare le partite.
Ecco altri modi affascinanti in cui l'NBA utilizza l'intelligenza artificiale:
Tracciamento dei giocatori in tempo reale: La lega utilizza la computer vision per tracciare i movimenti e le posizioni dei giocatori in tempo reale. In questo modo gli allenatori hanno una visione immediata e possono adattare le strategie al volo.
Ottimizzazione programmazione del gioco: L'NBA utilizza strumenti di intelligenza artificiale per analizzare i dati storici, le prestazioni dei giocatori e la logistica per creare programmi di gioco che aumentano il coinvolgimento degli spettatori e semplificano la stagione.
Maggiore coinvolgimento sui social media: L'intelligenza artificiale viene utilizzata per generare automaticamente filmati di highlights e clip personalizzate scomponendo i filmati delle partite, rendendo più facile per l'NBA connettersi con i fan di tutto il mondo.
Prevedere i risultati delle partite: Modelli di intelligenza artificiale per l'analisi avanzata dell'NBA
L'NBA All-Star Technology Summit del 2025 è stato prevalentemente incentrato sulle innovazioni dell'IA. Infatti, in un recente podcast, il presidente delle operazioni di basket dei Philadelphia 76ers, Daryl Morey, ha spiegato come l'IA, in particolare i grandi modelli linguistici (LLM), sia diventata parte integrante del processo decisionale.
Morey ha dichiarato: "Usiamo assolutamente i modelli come voto in ogni decisione", sottolineando che l'intelligenza artificiale gioca ormai un ruolo importante nella valutazione di qualsiasi cosa, dalle scelte al draft alle strategie di gioco. Questi modelli combinano dati in tempo reale, prestazioni storiche e altre intuizioni per prevedere tendenze e risultati, aggiungendo un nuovo livello di precisione al modo in cui le squadre pianificano il futuro.
Morey ha poi spiegato il ruolo dei LLM in questo processo: "Risulta che i LLM sono abbastanza bravi nelle previsioni. Non sono ancora in grado di battere i superprevisori umani... Ma aggiungono un segnale rispetto ai semplici esploratori e a cose del genere. Quindi li tratteremo quasi come uno scout".
Col tempo, con il miglioramento di questi modelli, potrebbero avere un ruolo ancora più importante nel plasmare il futuro dell'NBA.
Come YOLO11 può tracciare i giocatori e il movimento della palla nel basket
Quindi, come funzionano le applicazioni di Vision AI come il tracciamento dei giocatori in tempo reale nel basket? Facciamo un passo indietro e analizziamo i dettagli tecnici.
Modelli come YOLO11 supportano una serie di attività di computer vision, come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti. Grazie a queste capacità, YOLO11 è in grado di elaborare ogni fotogramma di una partita di basket in tempo reale.
Ad esempio, se vogliamo tracciare il momento in cui la palla passa attraverso il canestro o quando si verifica una schiacciata, un sistema di computer vision integrato con YOLO11 può rilevare e tracciare la palla mentre lascia la mano di un giocatore, viaggia nell'aria ed entra in contatto con il tabellone e il canestro per segnare.
Un altro buon esempio è l'utilizzo delle funzionalità di stima della posa di YOLO11. La stima della posa consiste nell'identificare e tracciare i punti chiave del corpo di un giocatore, come gomiti, ginocchia e fianchi, in ogni fotogramma del video. In questo modo è possibile creare una mappa dettagliata del movimento di un giocatore, che mostra non solo dove si trova in campo ma anche come si muove nei momenti importanti. Le informazioni raccolte possono essere utilizzate per analizzare le prestazioni, perfezionare le tecniche di allenamento e persino ridurre il rischio di infortuni.
Figura 3. Un esempio di utilizzo di YOLO11 per rilevare la posa di un giocatore.
Utilizzo di YOLO11 per l'assistenza agli arbitri basata sull'AI
Oltre al tracciamento dei giocatori e all'analisi del movimento della palla, YOLO11 può essere utilizzato per l'assistenza agli arbitri basata sull'intelligenza artificiale, aiutando a rilevare falli, giocate fuori dal campo e altre violazioni in tempo reale.
Analizzando i filmati fotogramma per fotogramma, Vision AI può fornire agli arbitri ulteriori informazioni per ridurre gli errori umani. Può anche essere integrata nei sistemi di instant replay per segnalare automaticamente i momenti da rivedere, rendendo il processo più veloce e affidabile.
Ad esempio, se un giocatore esce dal campo, YOLO11 è in grado di rilevare la posizione dei suoi piedi rispetto alle linee del campo e di avvisare immediatamente gli arbitri. Inoltre, il modello è in grado di rilevare l'eccessivo contatto fisico tra i giocatori per aiutare a identificare i falli.
Allo stesso modo, nelle situazioni in cui la palla è in movimento, YOLO11 è in grado di analizzare la sua traiettoria per determinare se ha superato completamente la linea dei tre punti prima di un tiro o se si è verificata una violazione del portiere. Automatizzando questi rilevamenti, l'assistenza agli arbitri guidata dall'intelligenza artificiale può migliorare l'accuratezza dell'arbitraggio, ridurre le chiamate controverse e rendere il gioco più equo per giocatori e squadre.
I pro e i contro dell'intelligenza artificiale nell'allenamento e nella strategia del basket
L'uso dell'intelligenza artificiale nella pallacanestro sta trasformando tutto, dalle prestazioni dei giocatori al coinvolgimento dei tifosi, aprendo nuovi modi per analizzare il gioco e prendere decisioni più intelligenti. Ecco un rapido sguardo ad alcuni dei vantaggi che l'IA offre alle squadre e alle organizzazioni di basket:
Migliori processi decisionali: Considerando più fonti di dati, i modelli di intelligenza artificiale possono supportare decisioni obiettive in aree come la gestione dei roster e le tattiche di gioco.
Allenamento personalizzato: Analizzando i dati dei giocatori, l'intelligenza artificiale può aiutare a creare programmi di allenamento personalizzati che migliorano le abilità e riducono al minimo i rischi di infortunio.
Miglioramento dello scouting: I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati in più stagioni e campionati, aiutando le squadre a identificare talenti promettenti e a scoprire gemme nascoste.
Sebbene i vantaggi siano evidenti, l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale può comportare una serie di sfide. Ecco alcune limitazioni e considerazioni chiave da tenere a mente:
La privacy dei dati problemi: La raccolta e l'analisi di numerosi dati sui giocatori solleva preoccupazioni in merito alla sicurezza dei dati e alla privacy individuale.
Gestire l'incertezza: I modelli di intelligenza artificiale possono fare fatica a tenere conto dei fattori spontanei ed emotivi che spesso caratterizzano gli sport dal vivo.
Eccessiva dipendenza dai dati: Affidarsi troppo all'intelligenza artificiale potrebbe sminuire l'importanza dell'intuizione dell'allenatore e la natura imprevedibile del gioco.
L'intelligenza artificiale nella pallacanestro è un gioco da ragazzi
L'intelligenza artificiale sta ridefinendo il basket in modi entusiasmanti. Dal monitoraggio in tempo reale dei giocatori con YOLO11 ai modelli predittivi che aiutano gli allenatori a prendere decisioni più intelligenti, queste tecnologie stanno fornendo alle squadre nuovi strumenti per analizzare il gioco e migliorare le prestazioni.
L'NBA sta già utilizzando l'intelligenza artificiale per qualsiasi cosa, dall'ottimizzazione dei calendari delle partite alla creazione automatizzata di filmati di scena, fino all'affinamento delle strategie di coaching e al miglioramento del coinvolgimento dei fan. Con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, possiamo aspettarci analisi ancora più accurate, una migliore prevenzione degli infortuni e approfondimenti sulle prestazioni dei giocatori.
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