{"id":1000023551,"date":"2025-10-07T22:39:48","date_gmt":"2025-10-08T01:39:48","guid":{"rendered":"https:\/\/gazzettinoitalianopatagonico.com\/?p=1000023551"},"modified":"2025-10-07T22:39:50","modified_gmt":"2025-10-08T01:39:50","slug":"lia-e-piu-brava-dei-portieri-nel-prevedere-dove-verra-tirato-un-rigore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gazzettinoitalianopatagonico.com\/?p=1000023551","title":{"rendered":"L&#8217;IA \u00e8 pi\u00f9 brava dei portieri nel prevedere dove verr\u00e0 tirato un rigore"},"content":{"rendered":"\n<p>L&#8217;Intelligenza artificiale \u00e8 meglio di Donnarumma, Buffon e Zoff? Forse s\u00ec. Un team guidato da David Freire-Obreg\u00f3n, dell&#8217;Universit\u00e0 di Las Palmas de Gran Canaria (Spagna), ha sviluppato modelli di deep learning in grado di prevedere la direzione di un rigore (sinistra, destra o centro) con una precisione superiore a quella dei portieri veri. Analizzando video reali di circa seicento calci di rigore, l&#8217;IA ha prima appreso le tecniche di tiro di svariati calciatori, e poi \u00e8 riuscita a battere l&#8217;intuizione umana. Ma come ha fatto? Semplicemente analizzando i movimenti preliminari, quali postura, angolo di corsa e inclinazione del busto, da cui emergono segnali che il nostro cervello fatica a cogliere in tempo reale. Nel dettaglio, i ricercatori hanno pescato tra 1.010 clip di rigori reali tirati in vari campionati spagnoli, scartando i video di qualit\u00e0 insufficiente e selezionando 640 filmati in alta definizione da utilizzare per allenare i modelli. Su questi video sono state sperimentate 22 differenti varianti del modello IA (in gergo tecnico: \u00abarchitetture\u00bb) con l&#8217;obiettivo di prevedere la direzione del tiro prima che il piede del giocatore colpisse il pallone. Il miglior modello ha ottenuto il 52% di correttezza nel predire se il tiro sarebbe stato tirato a sinistra, a destra o al centro, risultato che batte la media dei portieri, stimata intorno al 46%. Quando l&#8217;opzione \u00abtiro centrale\u00bb viene tolta dal calcolo, invece, l&#8217;accuratezza sale di parecchio, attestandosi sul 64% e offrendo un margine di 10 punti percentuali rispetto all&#8217;abilit\u00e0 umana (che sale anch&#8217;essa, ma solo fino al 54%). I ricercatori affermano che anche gesti minimi prima del tiro, come posizionamento del piede e sottili inclinazioni del corpo, contengono segnali utili per predire l&#8217;intento del calciatore. La ricerca non \u00e8 stata ovviamente realizzata per un semplice esercizio statistico, bens\u00ec con l&#8217;intento di applicare le nuove conoscenze all&#8217;allenamento dei portieri, usando dunque l&#8217;IA per analizzare i rigori subiti ed evidenziare schemi ricorrenti nei tiratori avversari. In competizioni reali, l&#8217;uso diretto di predizioni istantanee \u00e8 arduo a causa di vincoli regolamentari e della minuscola latenza, ma con sufficiente velocit\u00e0 di calcolo si potrebbe ottenere un valido supporto decisionale nei tempi precedenti alla battuta del rigore. In pratica l&#8217;IA potrebbe fornire informazioni dettagliate sulla preparazione del tiro a un assistente, che girerebbe i suggerimenti al portiere. Attenzione per\u00f2: le previsioni sono ricavate da dati storici che non sempre \u00abinquadrano\u00bb bene i giocatori, che restano in grado di cambiare strategie o di effettuare movimenti imprevedibili. Senza considerare che quando i calciatori acquisteranno consapevolezza dei modelli, potrebbero evolvere le loro tecniche, elaborando schemi anti-predittivi ancora pi\u00f9 efficaci. Un analogo studio sul tema, condotto da un team della Cornell University, ha raggiunto risultati addirittura migliori, proponendo soluzioni che integrano pose del corpo e sequenze video per poi scommettere sulla direzione del tiro prima dell&#8217;impatto. La percentuale di successo \u00e8 stata altissima, fino all&#8217;89%, ma ottenuta in test controllati, e non basata su penalty effettivi tirati durante una partita. Ci sono infine piattaforme sportive analitiche che gi\u00e0 propongono previsioni in tempo reale, su base per\u00f2 puramente statistica, ossia sullo storico dei tiri effettuati da ogni singolo calciatore. Un rigore, per\u00f2, rimane di base un momento di forte imprevedibilit\u00e0, nel quale concorrono tutta una serie di fattori, anche ambientali, che contribuiscono a elevarne l&#8217;incertezza. Sul piano etico, inoltre, si sollevano interrogativi sullo sfruttamento della tecnologia nel calcio: fino a che punto \u00e8 lecito usare l&#8217;IA per indovinare dove tirer\u00e0 l&#8217;avversario? Nel gioco del futuro, magari, potrebbero essere scritti anche regolamenti ad hoc per limitare tali innovazioni, e lasciare al gioco del pallone quella sana dose di imprevedibilit\u00e0 che l&#8217;ha reso cos\u00ec popolare.<\/p>\n\n\n\n<p>Simone Valtieri<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;Intelligenza artificiale \u00e8 meglio di Donnarumma, Buffon e Zoff? Forse s\u00ec. Un team guidato da David Freire-Obreg\u00f3n, dell&#8217;Universit\u00e0 di Las Palmas de Gran Canaria (Spagna), ha sviluppato modelli di deep learning in grado di prevedere la direzione di un rigore (sinistra, destra o centro) con una precisione superiore a quella dei portieri veri. 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