Non soltanto tattica e lavoro sul campo: la Sampdoria investe anche nell’analisi dei dati. Vanderloock ha avviato una collaborazione con l’Università di Genova
La Sampdoria guarda al futuro e punta anche sull’intelligenza artificiale per migliorare la preparazione della squadra e prevenire gli infortuni. Come raccontato da Il Secolo XIX, Gauthier Vanderloock, Head of Analysis blucerchiato, ha dato il via a un progetto di collaborazione con l’Università di Genova, con l’obiettivo di mettere dati e nuove tecnologie a disposizione dello staff tecnico.
L’idea è nata circa un anno fa, quando Vanderloock ha contattato il Dibris, il Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi dell’ateneo genovese. Un’intuizione maturata anche sulla base dell’esperienza di nove mesi come Head Video Analyst all’Atlanta United, in MLS, e sviluppata attraverso una serie di contatti che hanno portato alla nascita ufficiale di un laboratorio congiunto.
Il progetto prende il nome di Sports Data & Performance Lab e si pone un obiettivo di medio periodo, nell’arco di circa due anni: fornire allo staff della Sampdoria dati più trasparenti, dettagliati e immediatamente interpretabili rispetto a quelli offerti dalle tradizionali piattaforme commerciali utilizzate dai club professionistici.
Il laboratorio si concentrerà su due ambiti principali: l’analisi tecnico-tattica del lavoro dell’allenatore e lo studio dell’attività fisica dei calciatori.
L’obiettivo è ottenere indicazioni utili sia per migliorare le prestazioni individuali e collettive, sia per individuare eventuali situazioni di rischio fisico. I dati potrebbero aiutare a valutare, per esempio, il rendimento atteso di un giocatore o della squadra in relazione a un determinato sistema di gioco, ma anche l’efficacia di specifiche situazioni su palla inattiva.
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Uno degli aspetti più interessanti riguarda proprio la prevenzione degli infortuni. Attraverso l’acquisizione e l’analisi di dati provenienti da sistemi multisensore, il progetto punta a studiare i movimenti dei calciatori, il modo in cui corrono e le modalità con cui affrontano determinati esercizi o situazioni di gioco.
A questo si aggiungeranno tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, che saranno utilizzate per sviluppare modelli predittivi. L’obiettivo è fornire indicazioni sui possibili rischi legati al carico di lavoro e alle caratteristiche dei movimenti dei singoli giocatori, offrendo allo staff strumenti aggiuntivi per gestire la preparazione atletica.
In questa prima fase saranno coinvolti anche studenti dei corsi di laurea triennale e magistrale del Dibris. Se i risultati saranno quelli attesi, il progetto potrà essere ampliato con il coinvolgimento di un gruppo di ricercatori dell’Università di Genova.
