AI Svela i 4 Stili Segreti del Tennis: Come il Deep Learning Rivoluziona le Strategie

Ciao a tutti gli appassionati di sport e tecnologia! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi affascina da matti: come l’intelligenza artificiale, e in particolare il deep learning, sta iniziando a svelare i segreti più nascosti di uno sport complesso e bellissimo come il tennis. Vi siete mai chiesti se esistano degli “schemi” ricorrenti nel modo in cui giocano i professionisti? Non parlo solo di “aggressivo” o “difensivo”, ma di qualcosa di più profondo, più sfumato. Bene, sembra che la risposta sia sì, e l’AI ci sta aiutando a scoprirlo!

Perché Analizzare gli Stili di Gioco nel Tennis è Cruciale?

Pensateci un attimo: il tennis non è come il nuoto o il sollevamento pesi, dove l’atleta gareggia principalmente contro se stesso e il cronometro (o il bilanciere). Nel tennis, c’è un avversario dall’altra parte della rete, e il modo in cui gioca lui influenza inevitabilmente il nostro gioco, e viceversa. Ogni scambio è una danza tattica. Capire lo stile di gioco dell’avversario, e anche il proprio, diventa fondamentale per pianificare strategie e tattiche vincenti.

Molti studi e allenatori [1, 2, 3, 4] sostengono da tempo che “clusterizzare”, ovvero raggruppare, gli stili di gioco sia un passo essenziale per un’analisi più accurata. Immaginate di sapere che state per affrontare un giocatore di Tipo A (super aggressivo) invece di uno di Tipo B (mago della difesa). Potreste preparare contromisure specifiche, analizzare come il Tipo A fa punto contro il Tipo B, e così via. Insomma, classificare gli stili di gioco non è un vezzo accademico, ma uno strumento potentissimo per migliorare le performance.

I Limiti delle Analisi Tradizionali

Finora, molte analisi nel tennis si sono concentrate su singole variabili: la velocità del servizio, il numero di errori non forzati, la percentuale di prime palle [13, 16-21]. Utili, certo, ma un po’ riduttive. Il tennis è fatto di connessioni, di scambi, di sequenze di colpi. Un punto non nasce quasi mai da un singolo gesto isolato. Spiegare tutto con una sola variabile è come cercare di descrivere un quadro complesso guardando un solo colore. C’era bisogno di un approccio più olistico, capace di considerare tante variabili contemporaneamente per cogliere l’essenza di uno stile di gioco.

Entra in Scena il Deep Learning: Il Modello Transformer

Ed è qui che entra in gioco la vera magia: il deep learning. In particolare, un modello chiamato Transformer, introdotto nel 2017 [23] e famoso per le sue performance nell’elaborazione del linguaggio naturale, si sta rivelando incredibilmente efficace anche nell’analizzare dati sportivi complessi. Perché? Perché i Transformer sono bravissimi a cogliere le dipendenze a lungo termine nei dati (pensate alle sequenze di colpi in uno scambio lungo!) e possono processare molte informazioni in parallelo, velocizzando l’analisi [23, 26].

In questo studio specifico, di cui vi sto parlando, abbiamo preso i dati di 100 partite del round dei 32 di cinque finali dell’International Tennis Open Tournament 2023. Non pochi dati! Abbiamo definito, con l’aiuto di esperti e coach, ben 27 variabili divise in 7 aree (dal tipo di servizio alla posizione in campo durante lo scambio, agli errori). L’idea era: nutriamo un modello di deep learning (nello specifico, una versione chiamata BERT [25], usando solo la parte “encoder”) con tutti questi dati grezzi. Questo modello ha “imparato” le caratteristiche salienti, trasformando le 27 dimensioni iniziali in uno spazio più ricco di significato (768 dimensioni!). Poi, per semplificare senza perdere troppa informazione, abbiamo usato un’analisi statistica (PCA – Principal Component Analysis) per ridurre le dimensioni e infine abbiamo applicato un algoritmo classico di clustering, il K-means, per raggruppare le partite con caratteristiche simili. Abbiamo confrontato questo approccio (Modello 3) con altri due più semplici (K-means sui dati grezzi e K-means dopo solo PCA) e indovinate? Il Modello 3, quello con il Transformer, è risultato il migliore, con un coefficiente di silhouette (una misura di quanto sono “belli” i cluster) più alto (0.406).

La Caccia ai Cluster: Come Abbiamo Trovato i 4 Tipi di Giocatore

Trovare il numero giusto di cluster è sempre una sfida nell’apprendimento non supervisionato. Abbiamo provato a dividere i dati da 2 a 9 gruppi, calcolando ogni volta il coefficiente di silhouette. Sia per il primo livello di analisi che per i livelli successivi, il numero ottimale di cluster sembrava essere due. Quindi, abbiamo prima diviso tutte le partite in due grandi gruppi (Cluster 1 e Cluster 2). Poi, abbiamo rieseguito l’analisi all’interno di ciascuno di questi due gruppi, dividendoli ulteriormente in due sottogruppi. Et voilà! Alla fine, sono emersi quattro tipi distinti di partite, o meglio, di stili di gioco predominanti in quelle partite.

Ecco i 4 Profili Segreti Rivelati dall’AI

Ora viene il bello! Abbiamo analizzato le caratteristiche medie di ogni cluster per capire cosa li distinguesse. Basandoci sui dati e un po’ di “interpretazione” tennistica, abbiamo dato un nome a questi quattro profili:

• NERD (NEt Rusher Defensive type): Sorprendente, vero? Un “Net Rusher” difensivo! Questo stile si caratterizza per un numero relativamente basso di scambi e un gioco prevalentemente vicino alla rete. Nonostante l’etichetta “difensivo” (forse perché la discesa a rete è una reazione o una tattica per chiudere presto?), questo tipo ha mostrato il tasso di vittoria più alto (58.8%)! Un esempio? Taylor Fritz è stato clusterizzato qui. Noto per il servizio potente e le discese a rete, l’AI lo vede come “difensivo” nel modo in cui usa la rete. Interessante!
• ALCD (ALl Courter Defensive type): Questo è il giocatore versatile, che copre tutto il campo, ma con un’inclinazione difensiva. Purtroppo per loro, questo stile ha mostrato il tasso di vittoria più basso (47.3%), forse a causa di un numero maggiore di errori nel tentativo di coprire tutto e contrattaccare. Qui troviamo giocatori come Carlos Alcaraz, Daniil Medvedev e Holger Rune. Medvedev, ad esempio, è noto per la sua incredibile copertura del campo e la capacità di rimandare indietro quasi tutto.
• STPO (STroke Placement Offensive type): Ecco l’attaccante da fondo campo! Questo stile è aggressivo e si basa sulla potenza e precisione dei colpi da fondo (stroke), cercando gli spazi lasciati liberi dall’avversario. Ha il secondo tasso di vittoria più alto (50.0%) e include molti top player: Novak Djokovic, Jannik Sinner, Andrey Rublev, Stefanos Tsitsipas, Alexander Zverev. Non sorprende: dominare gli scambi da fondo con dritto e rovescio potenti e precisi è una caratteristica di molti campioni.
• SEPO (SErve Placement Offensive type): L’ultimo tipo è anch’esso aggressivo, ma la sua arma principale è il servizio, piazzato con precisione soprattutto nelle zone 1 e 3 del campo di battuta. Curiosamente, nonostante la potenza del servizio, questo stile ha mostrato un tasso di vittoria basso (36.8%). Un esempio è Hubert Hurkacz, noto per il suo servizio micidiale. Probabilmente, questi giocatori puntano molto sul servizio per iniziare il punto in vantaggio.

Cosa Significa Tutto Questo per il Tennis?

Questa classificazione non è solo una curiosità statistica. Immaginate un allenatore che prepara una partita: sapere se l’avversario è un NERD, un ALCD, uno STPO o un SEPO permette di pianificare strategie molto più mirate. Contro un NERD, forse bisognerà lavorare sui passanti. Contro uno STPO, sarà cruciale variare il gioco e non accettare lo scambio da fondo campo sulla potenza. Contro un SEPO, la risposta al servizio diventa l’ago della bilancia.

Questo studio dimostra il valore di usare approcci multivariati e l’intelligenza artificiale per andare oltre le analisi superficiali. È un passo avanti significativo per la scienza applicata allo sport, fornendo strumenti concreti per migliorare le performance.

Uno Sguardo al Futuro (e Qualche Limite)

Ovviamente, come ogni ricerca, anche questa ha i suoi limiti. I dati provengono solo da cinque tornei, e sappiamo che lo stile di un giocatore può adattarsi all’avversario che ha di fronte (un aspetto che andrebbe indagato ulteriormente). Inoltre, l’algoritmo K-means ha delle limitazioni note (funziona meglio con cluster di forma sferica e densità simile).

Per il futuro, sarebbe fantastico ampliare il dataset, includere l’analisi delle interazioni tra stili diversi (come gioca un NERD contro uno STPO?) e magari sperimentare altri algoritmi di clustering (come DBSCAN o metodi gerarchici) per vedere se emergono sfumature diverse.

Ma il punto fondamentale resta: l’analisi degli stili di gioco nel tennis, potenziata dal deep learning, apre scenari davvero eccitanti. Abbiamo identificato quattro profili principali – NERD, ALCD, STPO, SEPO – che possono servire come base per strategie più raffinate e, speriamo, per portare le performance tennistiche a un livello ancora superiore. Il futuro dell’analisi sportiva è già qui, ed è guidato dai dati e dall’intelligenza artificiale!

Fonte: Springer