Prevedere i risultati della pallamano per le Olimpiadi del 2024

Durante l'estate del 2024, Parigi ospiterà i Giochi Olimpici, attirando l'attenzione degli appassionati di sport di tutto il mondo. La pallamano, uno sport di squadra molto popolare, vedrà diverse nazioni competere per la medaglia d'oro. Si prevede che le squadre di Francia e Danimarca siano forti contendenti nel torneo maschile, mentre Francia e Norvegia sono viste come favorite per quello femminile. Nonostante l'attesa, non è stato sviluppato alcun metodo scientifico per prevedere con precisione gli esiti di queste partite.

In questo articolo, presentiamo un modello che utilizza il deep learning per prevedere i risultati del torneo di pallamano delle Olimpiadi 2024. Utilizzando tecniche di AI spiegabili, possiamo individuare i fattori chiave che influenzano l'esito di ogni partita. Questo approccio non solo offre previsioni, ma fornisce anche spunti che possono aiutare allenatori e analisti a comprendere le sfumature dietro ciascun risultato atteso.

#I Giochi Olimpici del 2024 e la Pallamano

I Giochi Olimpici sono tra i più grandi eventi sportivi a livello globale, con circa 3.000 atleti provenienti da 80 paesi che competono in 40 sport diversi. La pallamano è uno di questi sport, con il suo torneo olimpico considerato il culmine della competizione per le squadre. I Giochi del 2024 hanno un significato speciale per la pallamano poiché si svolgeranno a Parigi, dove le squadre nazionali maschili e femminili della Francia si aspettano di fare bene. Entrambe le squadre hanno conquistato medaglie d'oro nelle precedenti Olimpiadi di Tokyo nel 2020.

Questo articolo presenta un modello di previsione che combina dati statistici, deep learning e grandi modelli linguistici per prevedere i risultati dei tornei di pallamano maschile e femminile. Ricerche precedenti hanno indicato che i modelli basati su alberi offrono le migliori prestazioni di previsione; tuttavia, questi modelli spesso fanno fatica a interpretare i dati numerici. Al contrario, il nostro lavoro integra informazioni sulle formazioni delle squadre per migliorare l'efficacia del modello.

Con l'aumento dell'uso degli strumenti di intelligenza artificiale (AI), puntiamo a creare una soluzione che semplifichi le interazioni tra analisti sportivi e modelli predittivi complessi. Il nostro approccio si concentra sul rendere le previsioni basate su AI più rilevanti e comprensibili per gli allenatori.

#Rassegna della Letteratura

Nel campo delle previsioni delle partite di pallamano, sono stati proposti vari metodi. Alcuni ricercatori hanno suggerito di utilizzare modelli univariati per prevedere le differenze di punteggio tra le squadre applicando tecniche statistiche come la distribuzione di Skellam. Altri hanno esplorato metodi, tra cui la regressione lasso, che mira a gestire la sotto-distribuzione del punteggio.

È stato proposto anche un approccio di machine learning, che considerava più fattori che influenzano le prestazioni delle squadre stimando le forze delle stesse sulla base di una distribuzione Conway-Maxwell-Poisson. Il nostro lavoro si basa su queste fondamenta presentando un modello di deep learning che tiene conto delle composizioni e delle formazioni delle squadre.

Il Natural Language Processing (NLP) è un altro metodo impiegato nell'analisi sportiva, utilizzando tecniche per apprendere i comportamenti dei giocatori durante le partite. I recenti progressi nei grandi modelli linguistici (LLMs) hanno aperto nuove possibilità nella scienza dei dati, ma questi modelli non sono ancora ampiamente utilizzati nell'analisi sportiva. Le valutazioni esistenti degli LLM nel settore sportivo spesso confrontano altri modelli ma potrebbero non sfruttare appieno il loro potenziale per generare spunti.

Questo articolo presenta una combinazione di reti neurali profonde per le previsioni di punteggio, metodi di AI spiegabili per chiarire queste previsioni e LLM per comunicare i risultati in modo accessibile.

#Metodologia

Il nostro modello di previsione mira a stimare i gol segnati da entrambe le squadre, sia in casa che in trasferta, durante le partite. Utilizzando dati storici delle partite, il modello impara come vari fattori influenzano i punteggi delle squadre. Questa sezione delinea i dati utilizzati, i tipi di caratteristiche incorporate e il processo di apprendimento del modello.

#Fonti di Dati

I nostri dati provengono da un'API di pallamano, che fornisce dati dettagliati sulle partite. Il dataset è multimodale, combinando sia informazioni numeriche che testuali. Questo ci consente di definire quattro tipi di caratteristiche:

1. Informazioni sulla Partita: Queste caratteristiche numeriche offrono una panoramica del contesto della partita, come il giorno della settimana e l'ora della partita. Comprendere il significato della partita fornisce un contesto prezioso per prevedere i risultati.

2. Informazioni sulle Squadre: Queste caratteristiche catturano dettagli sulle singole squadre, inclusi fattori che possono influenzare la resistenza dei giocatori, come la distanza di viaggio per la partita.

3. Forze delle Squadre: Incorporiamo variabili che rappresentano sia le forze offensive che difensive delle squadre, stimate utilizzando metodi statistici.

4. Formazioni delle Squadre: L'ultimo tipo di caratteristica include dati testuali che mostrano i giocatori di ogni squadra per una partita. Conoscere la formazione è cruciale per valutare i punti di forza e di debolezza di una squadra.

#Spiegazione delle Caratteristiche

1. Informazioni sulla Partita:

   • Giorno della Settimana: Il giorno in cui si svolge la partita può indicare potenziali performance dei giocatori, con i giorni feriali che potrebbero avere un impatto minore rispetto ai fine settimana.
   • Ora: L'orario di inizio può anche influenzare; le partite che iniziano presto possono coinvolgere giocatori meno preparati.
   • Importanza: Le partite che hanno maggiore rilevanza, come le competizioni olimpiche, ricevono valori più alti per riflettere il loro impatto sulla motivazione dei giocatori.

2. Informazioni sulle Squadre:

   • Distanza di Viaggio: Questa metrica aiuta a valutare il potenziale impatto fisico sui giocatori a causa di lunghi viaggi.
   • Numero di Club: Indica la coesione della squadra, con meno club che suggeriscono una maggiore familiarità tra i giocatori.

3. Forze delle Squadre:

   • Forza d'Attacco: Una stima di quanto siano efficaci le squadre in attacco.
   • Forza di Difesa: Una stima di quanto bene le squadre difendono contro il punteggio.

4. Formazioni delle Squadre:

   • Ogni squadra può avere fino a 16 giocatori, i cui nomi e ruoli contribuiscono a comprendere la composizione e le capacità complessive della squadra.

#Creazione del Modello

Abbiamo progettato un modello di machine learning per la regressione multi-target per prevedere i punteggi delle squadre di casa e in trasferta. Il modello utilizza informazioni sia da partite di club che da dati delle squadre nazionali, che variano notevolmente in disponibilità. Utilizziamo il transfer learning per migliorare il modello della squadra nazionale attingendo dal dataset più ampio disponibile per i club.

Il modello di rete neurale incorpora uno strato di embedding per gestire i dati testuali dei giocatori e consentire una migliore integrazione con le caratteristiche numeriche. Questo approccio tiene conto dei contributi dei giocatori in modo implicito imparando come si comporta la squadra quando sono presenti giocatori specifici.

#Approccio di Transfer Learning

Per affrontare la disparità nei dati disponibili per i club rispetto alle squadre nazionali, adottiamo il transfer learning. Inizializzando i pesi del nostro modello internazionale con quelli del modello pre-addestrato sui club, possiamo sfruttare informazioni precedentemente apprese. Questa inizializzazione aiuta il modello della squadra nazionale ad adattarsi efficacemente al processo di addestramento, portando a una performance più forte.

#Previsioni per i Giochi Olimpici del 2024

Con l'avvicinarsi dei Giochi Olimpici del 2024, possiamo utilizzare il modello sviluppato per produrre previsioni per i tornei di pallamano sia maschile che femminile. Sulla base delle recenti prestazioni in competizioni internazionali, la Francia è favorita per avere successo. La squadra maschile ha vinto l'oro sia nei Campionati Europei che nei Campionati Mondiali precedenti le Olimpiadi, mentre anche la squadra femminile ha trionfato in eventi recenti.

#Risultati Attesi

Per il torneo maschile, le previsioni suggeriscono una partita di semifinale tra Francia e Danimarca, portando a una finale tra Francia e Croazia. Nel torneo femminile, si prevede una finale tra Francia e Norvegia. Il modello prevede che entrambe le squadre francesi siano probabili ripetere il loro successo e conquistare la medaglia d'oro.

#Spiegazioni del Modello

Andiamo oltre le semplici previsioni analizzando i fattori sottostanti che influenzano ogni previsione. Ad esempio, analizzando la finale prevista tra Francia e Croazia, possiamo derivare caratteristiche che contribuiscono significativamente al punteggio atteso.

Il modello indica che le forti prestazioni della Francia sono guidate dall'esperienza dei giocatori e dalla coesione della squadra derivante dal basso numero di club rappresentati nella formazione. Giocatori chiave, come Dika Mem ed Elohim Prandi, si prevede abbiano un impatto sostanziale grazie alle loro capacità difensive.

Al contrario, specifici giocatori croati possiedono anche il potenziale per complicare le cose per la squadra francese, suggerendo che entrambe le squadre saranno competitive.

#Conclusioni e Lavori Futuri

Questo articolo presenta un approccio completo per prevedere i risultati dei tornei di pallamano utilizzando varie tecnologie AI. Le previsioni generate non sono solo quantitative, ma sono anche supportate da analisi qualitative, fornendo spunti preziosi per allenatori e analisti.

Per migliorare ulteriormente il modello, sarà essenziale raccogliere più dati. Collaborare con le federazioni di pallamano per migliorare le pratiche di reporting può colmare il divario nella disponibilità di dati. Inoltre, sviluppare modelli dedicati focalizzati sulle prestazioni dei giocatori può portare a previsioni più accurate.

I modelli futuri potrebbero esplorare framework AI più ampi per migliorare le capacità di ragionamento e sintesi. Con i continui progressi nell'AI, l'analisi sportiva diventerà probabilmente sempre più sofisticata, consentendo spunti più ricchi sulle dinamiche competitive.