Progetti

Studio 42

Video per rivivere una challenge sportiva personalizzata su ogni atleta

Finanziamento: IFAB for PMI

Tecnologia abilitante: Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Geographic Information Systems (GIS), High Performance Computing, Image recognition, IoT

Obiettivi di sviluppo sostenibile

Il progetto Jubatus si concentra sullo sviluppo di una soluzione innovativa per migliorare l’esperienza dei partecipanti agli eventi sportivi di endurance, come maratone e triathlon, che sono in crescita in Italia. Il problema identificato è la mancanza di un modo per gli atleti di rivivere e condividere la propria esperienza post-evento. Una ricerca di mercato ha rivelato che il formato più desiderato è un reel verticale pronto entro 48 ore dall’evento. La soluzione proposta da Studio 42 si articola su un processo fatto di 3 fasi operative:

la prima fase di riprese costruita tramite videomakers con telecamere per l’inseguimento attivo dell’atleta, una flotta di droni con auto-tracking per riprese aeree, e telecamere fisse nei punti nevralgici del percorso;
Una seconda fase di riconoscimento dell’atleta e della disciplina basato sugli elementi identificativi e distintivi;
Una ultima fase dedicata alla creazione del contenuto video in maniera semi automatica.

Studio 42 utilizza soluzioni all’avanguardia come AI 2.0 per l’intera componente di processo dedicata all’analisi e creazione di contenuti (e.g. il miglioramento della qualità dell’immagine) con un approccio pioneristico volto all’esplorazione di nuovi ambiti applicativi. Il progetto mira a ottenere un tool innovativo e scalabile, che richiederà risorse computazionali ad alte prestazioni.

Obiettivi

L’obiettivo è quello di migliorare la soluzione di auto-editing esistente, modellando l’identificazione dei fattori oggettivi e la generazione di fattori soggettivi vincolati al contesto e dotati di una buona dose di “exploration”. Migliorare la soluzione richiede allenare l’algoritmo sulla base delle competenze ed esperienze acquisite.

Sfida iniziale

Dopo la partecipazione ad un evento sportivo, il partecipante vorrebbe poter vedere e condividere la propria esperienza. L’evento in sé è considerato l’apice di un percorso in cui lo sportivo investe tempo, energie e risorse in lunghi e faticosi allenamenti. Ogni atleta vorrebbe ricordare, rivivere e condividere quei momenti. La fotografia è molto usata, mentre le riprese video sono relativamente rare siccome è molto più difficile immortalare ciascun atleta con un video individuale piuttosto che una foto.

Soluzione

Il sistema ideato è fatto di due componenti: il riconoscimento dell’atleta basato su elementi identificativi, e il montaggio semi-automatico del reel con alta industrializzazione del prodotto. L’accuratezza nel riconoscimento del singolo atleta si attesta sul 99.4%, anche se la precisione del montaggio non raggiunge ancora lo stesso standard.

Benefici

Riduzione delle tempistiche per editing e creazione di video per ciascun individuo sempre più professionali, emozionali e di qualità.
Creazione di un video format che sia adatto per la condivisione su piattaforme di social media;
Esplorazione di una tecnologia in crescita, con la generalizzazione anche ad altri business.

Il ruolo di IFAB

In collaborazione con Jubatus, IFAB si è occupato dello sviluppo tecnico del progetto. Il contributo della Fondazione si è articolato su più fronti:

Il punto di partenza è stato il riconoscimento affidabile del singolo partecipante a partire da elementi identificativi, problema non banale in contesti affollati e con condizioni di ripresa variabili.
Su questa base, IFAB ha lavorato alla formalizzazione dei criteri di selezione delle immagini, distinguendo tra fattori oggettivi — misurabili e ripetibili — e fattori soggettivi legati al contesto dell’evento, che arricchiscono la narrazione e migliorano la qualità percepita del montaggio.
L’insieme di questi elementi è confluito nell’ottimizzazione della soluzione di auto-editing esistente, integrata con i flussi provenienti da telecamere ad inseguimento attivo, droni con auto-tracking e telecamere fisse, e potenziata da algoritmi di miglioramento della qualità dell’immagine.
L’algoritmo è stato infine addestrato progressivamente per affinare tanto l’accuratezza del riconoscimento quanto la qualità complessiva del reel prodotto.

La collaborazione con Jubatus ha offerto a Fondazione IFAB l’opportunità di applicare computer vision e tecniche di editing automatico a un caso d’uso originale, maturando competenze specifiche nell’identificazione visiva in contesti dinamici e nella generazione automatica di contenuti multimediali personalizzati.