La prossima stella del calcio sarà scelta dall’AI

Author: Wired

Per Andre Odeku era la partita più importante della sua carriera. Una settimana prima, l’attaccante diciottenne giocava nella settima serie del calcio inglese. Ora era stato convocato per una partita di prova nell’under 23 del Burnley, con la prospettiva di entrare nel settore giovanile del club di Premier League. “I loro osservatori mi hanno invitato ad allenarmi per una settimana – racconta Odeku –.–Accanto a noi c’erano i giocatori della Premier League che si allenavano. Sono piaciuto, e hanno voluto vedermi meglio in partita”.

Odeku è stato strappato all’oblio calcistico: lo hanno scovato mentre segnava caterve di gol nella primavera dell’Haringey Borough, una squadra semiprofessionista del nord di Londra. Il giocatore però non era stato scoperto con i soliti metodi. Qualche settimana prima, in un parchetto di quartiere fangoso nell’est di Londra, aveva posato a terra il telefono e premuto Rec, per poi fare più flessioni possibile in 30 secondi. In mezzo al viavai di genitori e padroni di cani aveva corso scatti di 10 metri, saltato più volte da fermo e completato una sequenza di salti laterali da fargli martellare il cuore nel petto.

Scovare talenti con l’AI

Il tutto sotto gli occhi di AiScout, una piattaforma che consente ai calciatori di sottoporsi a una selezione virtuale. Dopo aver eseguito prove atletiche e tecniche tramite l’applicazione, gli atleti vengono valutati con un sistema di punteggio basato sull’intelligenza artificiale, progettato da esperti di dati e osservatori calcistici di spicco. Sono loro a decidere quali giovani talenti — pochi — potranno realizzare il loro sogno di bambini diventando calciatori professionisti, e quali invece non lavoreranno nel settore.

Il fondatore di AiScout, Darren Peries, ha cominciato a sviluppare l’applicazione quando il figlio sedicenne è stato svincolato dalla primavera del Tottenham Hotspur. “Su di lui gli osservatori stranieri non avevano nulla, in termini di riprese in partita o dati di allenamento – spiega Richard Felton-Thomas, direttore operativo e responsabile scientifico-sportivo della piattaforma –. Se è vero che nel calcio professionistico senior si raccolgono molti dati, per quello giovanile non esiste lo stesso tipo di infrastruttura, nemmeno a livelli alti”.

Dopo mesi di test sul campo e milioni di dati analizzati, l’algoritmo di apprendimento automatico di AiScout è ora in grado di misurare le caratteristiche biomeccaniche, la tecnica e le doti atletiche dei giocatori fin nei minimi dettagli. La trasmissione dei dati avviene automaticamente attraverso l’app nel giro di un’ora. Dopo che i giocatori hanno eseguito gli esercizi di base, i migliori sono invitati a mostrare le loro abilità sul campo: la prova virtuale di Odeku per il Burnley comprendeva un esercizio di agilità e un dribbling tra sette coni, che ha eseguito sempre nel parchetto di quartiere; la sua notevole velocità e il suo controllo di palla gli sono valsi un invito al centro di allenamento della squadra a Barnfield, nel Lancashire.

Seconda chance

In uno sport che spesso scarta senza pietà le giovani promesse, AiScout offre una seconda chance sia ai giocatori che agli osservatori. Odeku è stato svincolato dall’Arsenal all’età di 11 anni, poi dal Brentford quando ne aveva 13, soprattutto a causa della sua bassa statura. “Nelle accademie vige la mentalità del ‘vincere subito’, e i giocatori più bassi, quelli che ancora devono svilupparsi, vengono spesso messi da parte – spiega Felton-Thomas –. A quel punto non c’è più nessuno a tenerli d’occhio, nemmeno se poi hanno uno scatto di crescita. Oggi, grazie ad AiScout, i giocatori possono rientrare nel giro, e le squadre seguire i loro progressi”.