Potrebbe essere un nuovissimo algoritmo che consente di studiare i comportamenti dei giocatori in campo, offrendo gli strumenti per migliorare i movimenti della propria squadra e individuare i punti di forza e di debolezza di quella avversaria, l’arma segreta dell’Atalanta per battere il PSG nei quarti di finale di Champions League. La formazione orobica può infatti contare sull’innovativo Football Virtual Coach sviluppato dalla società milanese Moxoff, che è stato adottato in anteprima mondiale dalla Lega Serie A e messo a disposizione di tutte le squadre del massimo campionato nazionale.
Il sistema, che era già stato adottato dalla nazionale italiana di pallavolo, dalla squadra azzurra di tiro con l’arco, da atleti del golf e dalla nazionale di atletica leggera, è sbarcato in Serie A alla fine del 2019. Ed è stato utilizzato per tutto il girone di ritorno del campionato 2019/2020 e in Coppa Italia con tablet ad hoc messi a disposizione di allenatori e staff.
Tutto nasce dall’idea di trasferire la ricerca matematica svolta al Politecnico di Milano fuori dall’ambito accademico. E di utilizzare le formule elaborate dal Laboratorio Mox di modellistica e calcolo scientifico come base di partenza per migliorare l’efficienza dei processi industriali e le prestazioni sportive degli atleti professionisti.
Moxoff è una società composta da ingegneri specializzati nello sviluppo e nell’applicazione di modelli matematici e numerici innovativi. Nata nel 2010 come spin off del Laboratorio Mox del Politecnico di Milano, è riuscita nell’impresa di eliminare la distanza che tradizionalmente separa il mondo della ricerca, il cui obiettivo è produrre contenuti scientifici innovativi e sempre più avanzati, da quello dell’industria, che richiede che una tecnologia sia innanzitutto funzionale.
“Lavoriamo per analogie matematiche, che ci consentono di trasferire dal mondo della ricerca a quello industriale le formule elaborate dal Laboratorio Mox”, spiega Ottavio Crivaro, amministratore delegato di Moxoff, tra i fondatori dell’azienda, la cui quota di maggioranza è stata acquisita da Zucchetti nel 2019.
Ad esempio, per fornire a Nolan, azienda bergamasca leader in Europa nella produzione di caschi, uno strumento di simulazione che permettesse di ottimizzare le performance del casco in termini di caldo, freddo e rumore, “è stato utilizzato anche un modello matematico ideato per l’analisi geofisica e lo studio della diffusione delle onde sismiche di un terremoto, la cui propagazione funziona in maniera analoga a quella del suono”, prosegue Crivaro.
Il risultato? Dopo due anni di progetto, Moxoff ha fornito a Nolan un software per le simulazioni che ha consentito all’azienda di “ridurre a un quinto i tempi e i costi per lo sviluppo del prodotto”, eliminando una serie di attività di prototipazione che ora vengono svolte al computer.
Non solo. Sempre lavorando per analogie matematiche, per l’ottimizzazione del confezionamento dei liquidi nei cartoni di Tetra Pak è stato utilizzato un modello sviluppato per studiare la fluidodinamica nelle coronarie. In sostanza, il fluire del sangue come base di partenza per rendere più efficiente quello del latte o del succo di frutta nei propri contenitori.
Fino a qui l’applicazione a livello industriale, che in questi pochi anni conta già decine di casi. Ma le possibilità offerte da questi strumenti matematici sono molte di più. Attraverso l’utilizzo di reti neurali, algoritmi genetici e altri sofisticati sistemi di analisi statistica, si è infatti arrivati a studiare e migliorare i gesti tecnici e le prestazioni di sportivi professionisti.
“Un’attività che svolgiamo attraverso una nostra start up che si chiama Math&Sport”, spiega Crivaro, “e per la quale utilizziamo strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, grazie ai quali lavoriamo per l’ottimizzazione delle strategie di gara e del gesto tecnico”. Punto di partenza, in questo caso, sono le riprese video degli atleti durante una partita, che consentono di registrare una serie di informazioni.
La differenza rispetto alla semplice analisi statistica “puramente descrittiva” svolta in passato, è che “grazie all’intelligenza artificiale si può fare un’analisi cognitiva, che consentirà di capire come migliorare il gesto tecnico e perché una squadra è riuscita a fare un buon attacco o meno, individuando in questo modo i motivi, o meglio dire i precursori, che portano a un determinato risultato”, prosegue l’ad di Moxoff. Ciò consente di studiare la propria squadra, migliorandone i comportamenti in campo, ma anche quella avversaria, in modo da individuarne i punti di forza e di debolezza utili per definire una strategia.
Uno strumento che potrebbe rappresentare l’arma in più per le squadre italiane ancora impegnate nelle competizioni europee.
