Dispositivi indossabili, oggetti connessi e sistemi di machine learning sono in grado di raccogliere ed analizzare dati relativi a numerosi aspetti che riguardano l’attività sportiva. Queste tecnologie possono supportare raccolta dati e analisi in tempo reale, durante il gioco stesso o l’allenamento.
Alcune applicazioni IOT, in ambito sportivo, consentono di rilevare i movimenti dell’atleta, le sue interazioni con la squadra, con gli avversari e con lo spazio all’interno del quale si svolge l’azione.
I dispositivi connessi, dopo aver raccolto i dati relativi all’interazione compiuta nel mondo reale, sono in grado di inviarli attraverso internet a sistemi di machine learning e data analytics: una videocamera, installata sul casco dell’atleta, può inviare, in tempo reale, dati e immagini registrati secondo parametri di interesse che possono evolvere nel corso della gara.
Speciali parastinchi, integrati con antenna GPS, accelerometro e ricevitore GNSS, consentono di raccogliere i dati sui calciatori, accelerazioni e quantità di campo coperta, ed elaborare correlazioni sulle prestazioni della squadra, come il baricentro, la distanza media tra giocatori e reparti, direzioni dei movimenti.
Dall'edizione 2015 del Tour de France, le biciclette degli atleti sono equipaggiate con sensori dotati di GPS e dispositivi connessi in grado di trasmettere i dati ad un server centrale per dialogare con app, siti web ed emittenti.
Questo tipo di tecnologia viene utilizzata oltre che per misurare le performance dell’atleta, anche per tenerne sotto controllo la salute o i parametri vitali.
I piloti della Formula1 stanno sperimentando guanti biometrici per tenere sotto controllo i parametri vitali durante la gara. Un sensore inserito all’interno del guanto monitora costantemente le condizioni fisiche di chi si trova in pista.
Le squadre di pallacanestro della National Basketball Association utilizzano dispositivi, indossabili sotto la divisa, per misurare l’accelerazione, la decelerazione e soprattutto i carichi e gli intervalli di salto, le cui variazioni potrebbero segnalare uno squilibrio.
Anche le squadre della National Football League utilizzano questi dispositivi che, integrati nelle protezioni, monitorano e analizzano ogni singolo movimento, velocità e accelerazione dei giocatori; sono in grado di valutare, durante il gioco, la forza esercitata dal braccio del quarterback durante un lancio oppure lo sforzo della parte bassa della colonna vertebrale.
I sensori, collegati all’atleta, trasmettono una serie di dati che permettono all’allenatore di monitorare le sue prestazioni, il suo stato di salute, l’affaticamento, lo stress e la performance in generale. Queste informazioni saranno utili per migliorare l’allenamento e decidere se le condizioni di salute del giocatore gli permettono di entrare in campo. Sistemi di machine learning e data analitycs sono in grado di acquisire dati inviati dai dispositivi connessi, quali posizione, velocità e accelerazione, ed elaborare in tempo reale una varietà statistiche ed analisi per prevedere la capacità di un ricevitore di smarcarsi, l’efficacia di una linea difensiva nel proteggere il quarterback o i profili di rischio di infortunio di ogni atleta.
L’introduzione di queste tecnologie nello sport gioca anche a favore dell’intrattenimento, nel progettare una fan experience coinvolgente ed immersiva, lo stadio diventa smart arena e permette a agli appassionati di seguire le statistiche di gioco, di guardare i video e di ricevere molte altre informazioni, oltre che di interagire con i club in maniera diretta. Ne sono un esempio l’Allianz Arena di Monaco di Baviera, a Leverkusen, il Santiago Bernabéu di Madrid ed il Wembley Stadium di Londra.