Intenso uso di AI per coach analysis e fan engagement da un pool di università e aziende.
Libera Università di Bolzano, EMG Italy, Fondazione Bruno Kessler, Small Pixels e Vodafone Italia hanno collaborato per realizzare 5VREAL.
Il progetto che combina le potenzialità del 5G, dell’intelligenza artificiale e delle video analytics per trasformare sia l’analisi tecnica, sia l’esperienza sportiva dello spettatore.
Il sistema consente ad allenatori e spettatori un accesso immediato a dati strutturati e differenziati, in tempo reale, integrati con grafica avanzata.
In generale, potremmo dividere il progetto in due segmenti: uno si occupa di fornire elementi di informazione statistica sportiva, in modo elegante e strutturato, finalizzati alla trasmissione live o streaming ed è quindi dedicata all’utente finale, dietro allo schermo, e al “fan engagement”.
Il secondo segmento coinvolge vari momenti di gioco, il tracciamento della palla e il riconoscimento delle varie azioni.
Una volta combinate, tutte queste informazioni sono presentate al coach e ai preparatori sportivi in modo organizzato e facilmente interpretabile, grazie a un dispositivo mobile, come un tablet, direttamente a bordo campo e in “near real time”.
Questa duplice innovazione segna un passo avanti significativo per la pallavolo e le trasmissioni sportive in generale.
Tre semplici smartphone
Un aspetto distintivo del progetto è la possibilità di eseguire riprese video senza l’impiego di tradizionali telecamere broadcast, che normalmente prevedono più angolazioni per generare il programma trasmesso in diretta o in streaming.
Al contrario, il sistema utilizza tre normali smartphone (o, volendo, anche videocamere amatoriali) sincronizzati tramite un time code. Questi dispositivi inviano i flussi video al centro di produzione attraverso reti 5G dedicate.
Nel caso specifico dell’evento di test, Vodafone ha fornito con un ruolo attivo i collegamenti 5G dedicati. Tuttavia, in futuro, è previsto che sarà possibile utilizzare anche reti 5G non dedicate, sfruttando al meglio tecnologie come il “network slicing” per ottimizzare la gestione della rete.
Il team di sperimentazione e l’innovazione dedicata al coach
Il progetto, sviluppato in circa un anno, è stato presentato il 27 novembre al Palazzetto dello Sport di Trento, la T Quotidiano Arena, con una dimostrazione che ha coinvolto la squadra femminile di pallavolo Trentino Volley.
Un contributo chiave è stato fornito da Small Pixels, uno spin-off dell’Università di Firenze, specializzato in soluzioni avanzate basate sull’AI per migliorare le esperienze video.
Ivan Prosperi, ricercatore presso l’Università di Firenze e AI Engineer di Small Pixels, ha descritto il contributo della sua azienda al progetto 5VREAL, con un focus sul software SpaiQ, sviluppato internamente per migliorare la qualità video e quindi permettere l’integrazione di informazioni strutturate utili a tecnici sportivi e arbitri.
“A livello della catena di produzione, o pipeline,” dice Prosperi, “il nostro compito principale era integrare il software preesistente di Small Pixels proprio all'interno della catena di elaborazione richiesta dal progetto.
L’enhancement a monte del video, reso possibile dalle tecnologie a base di AI e reti neurali preaddestrate di Small Pixels, è determinante per tutta la pipeline anche del “fan engagement”.
I flussi video dei tre smartphone giungono, tramite reti 5G dedicate di Vodafone, al data center di EMG Italy a Cologno Monzese.
Qui il software SpaiQ di Small Pixels processa i flussi video migliorandone la qualità visiva mediante impiego di reti neurali preaddestrate.
Poi, un altro software Small Pixels decodifica i flussi video in formato raw e li invia agli altri moduli AI del progetto, gestiti dagli altri partner: Fondazione Bruno Kessler (FBK) che si occupa del tracciamento della palla tramite triangolazione 3D, calcolandone velocità e coordinate. Un altro software della Libera Università di Bolzano analizza i fondamentali di gioco e riconosce azioni come battute, muri o punti.
Questi dati, una volta elaborati in near-real-time da questo pool di software basati su AI, grazie alla rete 5G dedicate, sempre di Vodafone, vengono inviati a un dispositivo mobile, come un tablet, utilizzabile dai coach a bordo campo per analisi immediate delle azioni di gioco.
Anche l’applicazione che gira su tale tablet del coach è realizzata da Small Pixels.
Questo sistema integra video migliorati con informazioni precise e utili, facilitando sia le decisioni in tempo reale sia l’analisi post-evento durante gli allenamenti.
Fan Engagement e Ricostruzione 3D
Per il secondo segmento, quello dedicato al coinvolgimento dei fan, il sistema utilizza le riprese delle telecamere professionali del service televisivo EMG Italy.
I flussi video vengono inviati al data center di EMG Italy, dove un’applicazione di Vodafone ricostruisce in 3D la traiettoria della palla, integrando i dati di tracciamento di FBK e della Libera Università di Bolzano.
Questo processo crea una visualizzazione grafica avanzata direttamente sul video, offrendo una prospettiva unica agli spettatori.
Miglioramento Qualitativo delle Immagini
Il software SpaiQ di Small Pixels utilizza reti neurali per migliorare la qualità video e ottimizzare la larghezza di banda, riducendola fino al 50%. Nel progetto pilota, SpaiQ è stato impiegato esclusivamente per migliorare la qualità dei flussi, garantendo un tracciamento preciso della palla. In futuro, un server locale nel palazzetto potrebbe integrare anche la funzione di ottimizzazione della banda, utile in contesti con reti meno performanti del 5G.
Sfide Tecniche e il pensiero del CEO
La sincronizzazione dei feed video provenienti da tre smartphone rappresenta una difficoltà significativa, risolta utilizzando un’app basata su protocollo NTP per allineare gli orologi dei dispositivi. Questo processo è, ovviamente, più semplice con telecamere professionali dotate di genlock.
Fabio Clabot, CEO di Small Pixels, nel descrivere l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito sportivo più ampio e partendo proprio da questo use case, ha evidenziato come essa intervenga in tre momenti distinti, contribuendo a migliorare l’efficienza e la precisione nella produzione dei contenuti.
“Il primo passo”, ha detto, “riguarda il miglioramento qualitativo del video. Qui entra in gioco SpaiQ, un software basato su reti neurali, capace di analizzare i flussi video frame per frame, ottimizzandone la resa visiva. Questo non solo migliora l’esperienza per gli spettatori, ma facilita anche l’elaborazione successiva dei dati.
Il secondo intervento coinvolge il tracciamento della palla. Grazie al machine learning, il team di FBK riesce a localizzare con precisione la posizione e a calcolarne la velocità. Questa fase è cruciale per generare dati accurati utili sia per l’analisi tecnica sia per il coinvolgimento degli appassionati.
Infine, la Libera Università di Bolzano si occupa dell’interpretazione delle azioni. Utilizzando i dati raccolti e le immagini elaborate, i modelli di machine learning riconoscono le specifiche azioni sportive, come una schiacciata, un muro o un punto segnato. Questo consente di fornire informazioni dettagliate agli allenatori e di arricchire l’esperienza degli spettatori con contenuti più approfonditi e significativi.”
“L’intelligenza artificiale”, spiega Clabot, “rappresenta un elemento cardine per lo sviluppo di tecnologie sempre più avanzate nel settore sportivo, migliorando al contempo la qualità delle produzioni e la capacità di analisi dei dati”.
Prospettive Future
I risultati del test del 27 novembre dimostrano che il sistema, basato su dispositivi di ripresa non professionali, può essere applicato anche ad altri sport. I miglioramenti, attualmente in fase di studio, riguardano la robustezza della sincronizzazione dei flussi e un’integrazione più fluida dei vari componenti del sistema.
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Sinossi:
Innovazione per lo sport con AI e 5G.
Small Pixels, spin-off dell’Università di Firenze, è il cuore tecnologico del progetto 5VREAL, sviluppato in collaborazione con Libera Università di Bolzano, EMG Italy, Fondazione Bruno Kessler e Vodafone Italia. Grazie al software proprietario SpaiQ, basato su reti neurali, Small Pixels migliora la qualità video, riduce la larghezza di banda e consente l’integrazione di dati strutturati per analisi tecniche e trasmissioni sportive.
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