DESCRIZIONE GENERALE DELLA TECNOLOGIA Algoritmi di Intelligenza Artificiale Il progetto concerne lo sviluppo di metodi, tecniche e logiche, implementabili a libreria software embedded, per algoritmi di classificazione in tempo reale di fenomeni e/o informazioni a partire da dati forniti da uno o più sensori indossati dall’utente. Il lavoro prevede principalmente l’analisi e l’interpretazione tramite automazione e modellazione matematica di serie numeriche di dati più o meno estese nel tempo generate da sensoristica inerziale MEMS per la misura del movimento umano nel dominio specifico dello sport del calcio, ma estendibile in futuro ad altre discipline sportive. La tecnologia permette di interpolare in tempo reale l’input fornito dal/i nodo/i di misura inerziale IMU (accelerometro + giroscopio) così da identificare e quindi classificare determinati eventi o features. Tale intelligenza, tradotta in linguaggio macchina tramite coding a più livelli, rende il dispositivo attivo, ossia in grado di interpretare ed interagire con l’ambiente esterno, abilitando quindi un’intelligenza artificiale di contesto al livello di edge. Infatti, integrare abilità decisionale a livello di microcontrollore, sul sensore, e quindi direttamente alla fonte del dato, permette di ottimizzare la performance nonché l’intera catena di gestione del dato, ottimizzando i requisiti di banda, memoria e di conseguenza consumo energetico del dispositivo. Le tecniche impiegate afferiscono alla disciplina scientifica del Machine Learning, e nello specifico a metodi Supervisionati di classificazione, sia classica (es. Alberi Decisionali, Clustering, PCA, SVM) sia basata su Reti Neurali (es. RNN, CNN, Autoencoders). Il lavoro presenta un approccio sistemico per lo sviluppo di algoritmi e classificatori, con un focus su tecniche di pattern recognition legate a dati di sensoristica di movimento applicata al corpo umano per valutazioni di cinematica e biomeccanica, tracking ed analisi del gesto sportivo, o protocolli specifici di allenamento e della disciplina sportiva del calcio. Tali soluzioni sono state testate attraverso campagne di acquisizione in contesti reali di utilizzo, contribuendo sia ad uno sviluppo di una prima base dati sia alla validazione simulata (in ambiente Matlab e/o Python) degli algoritmi. Nello specifico il processo di sviluppo segue la sequenza: Misure e presa dati >
Sviluppo protocolli di misura e routine di processo >
Analisi (e pulizia dei) dati >
Simulazione a software di modelli matematici >
Sviluppo features >
Validazione features >
Implementazione algoritmi >
Redazione test report. I risultati sono quindi trasferiti a livello di prodotto, tramite il rilascio di una libreria software, tipicamente in codice C per integrazione a livello di microcontrollore (firmware), e relativi update successivi
rappresentando quindi un asset intangibile di IP software. Nello specifico, il sistema e gli algoritmi di Ginga funzionano come di seguito enunciato. Il setup di prodotto prevede l’installazione del dispositivo sulla zona pelvica posteriore, all’altezza del centro di massa del soggetto. Il dispositivo può essere fissato ai pantaloncini sportivi tramite clip o inserito in un’apposita tasca di un underwear (scaldamuscoli) fornito in dotazione. Il sistema inerziale rileva in tempo reale i dati provenienti da accelerometro triassiale e giroscopio triassiale
queste informazioni permettono di ricostruire il movimento eseguito rilevando le accelerazioni a cui è sottoposto il soggetto durante l’attività e ricostruendo gli spostamenti angolari nello spazio. Nell’applicazione Ginga, in particolare, vengono misurate le accelerazioni lineari e le velocità angolari ad una frequenza di campionamento pari a 100 Hz. Dagli sviluppi ed analisi dati effettuata sin qui, risulta chiara la possibilità di individuare e classificare diverse tipologie di eventi. In primo luogo, è possibile distinguere tra diverse macro attività (e.g. statica, camminata, corsa) e calcolarne le durate complessive. Sono risultati individuabili tutti gli eventi legati ad impatti (salti, cadute e tiri) ed i cambi di direzione effettuati dal soggetto (dribbling, direzione corsa). Nello specifico, gli algoritmi di Ginga attualmente implementano le seguenti metriche: – Salti: rilevazione, conteggio totale, accelerazione – Cambi di direzione: rilevazione, conteggio distinto destra/sinistra, entità del cambio di direzione – Tiri: rilevazione, conteggio, accelerazione massima all’impatto – Cadute: rilevazione, conteggio – Attività: rilevazione, conteggio durata per ogni attività, calcolo della cadenza per la corsa e metriche derivate Sono in fase di sviluppo le seguenti feature aggiuntive/metriche: – Salti: tempo di volo, altezza massima durante il salto, velocità angolare – Distinzione tra salti senza palla e colpi di testa – Stima della velocità: calcolo, calcolo tempi nelle varie zone di velocità (sprint, alta intensità, moderata intensità, bassa intensità) – Accelerazioni/decelerazioni: rilevazioni dei cambi di velocità repentini – Stima della distanza: assoluta e relativa in m/min e metriche derivate – Cambi di direzione: calcolo della frequenza di cambi di direzione in un intervallo di tempo prefissato (e.g. 1 minuto) – Tiri: stima della velocità del pallone post impatto in Km/h – Attività: distinzione tra attività con e senza palla, calcolo durata possesso palla e metriche derivate – Carico di allenamento: stima a partire dalle zone di velocità e intensità dello sforzo (energia) – Tocchi di palla: numero di tocchi di palla effettuati con i piedi con riconoscimento del totcco col piede destro o sinistro Hardware Il recente sviluppo tecnologico nel campo di microsistemi MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems) ha permesso la realizzazione di sensori miniaturizzati che possono essere applicati facilmente ed in modo poco invasivo al corpo umano. Tale tecnologia si traduce in sistemi di sensoristica indossabile (wearable) che permettono l’acquisizione di dati ed informazioni sui movimenti cinematici e biomeccanici dello stesso. I sistemi maggiormente utilizzati per la raccolta di informazioni utili alla definizione dei parametri di movimento legati allo sport fanno uso di sensori inerziali, ed in particolar modo di accelerometri e giroscopi. L’ accelerometro MEMS è in grado di misurare sia l’intensità che la frequenza del movimento in termini di accelerazioni. Inoltre, essendo sensibile alla forza gravitazionale, è in grado di fornire una misura di riferimento per un calcolo angolare utile ad una stima dell’assetto del corpo a cui è applicato. Il giroscopio MEMS presenta una piccola massa vibrante sospesa in un sistema a molla. Quando il giroscopio viene ruotato, si esercita una forza perpendicolare sulla massa tanto maggiore quanto la distanza dal centro della rotazione
permettendo una misura della velocità di rotazione. La combinazione di un sistema accelerometro-giroscopio permette la creazione di una piattaforma inerziale (IMU) in grado di determinare l’assetto del sistema stesso nello spazio 3D. L’utilizzo di informazioni sullo stato dell’utilizzatore quali la velocità, l’intensità dei movimenti, la velocità di rotazione, l’inclinazione, la postura e l’orientamento del corpo, e/o la presenza di impatti o sollecitazioni
permettono l’organizzazione dei parametri in modello matematici di machine learning in grado di identificare e classificare in tempo reale i dati generati dai sensori. La piattaforma hardware di Ginga è un sistema embedded IoT, dotato di sensori MEMS di ultima generazione, a basso consumo e dalle dimensioni compatte (22 x 22 x 5.8 mm) grazie ad un importante sforzo di miniaturizzazione elettronica. La piattaforma viene alimentata tramite una batteria ricaricabile ai polimeri di litio da 110mA. Per la comunicazione, il sistema offre sia un’interfaccia Bluetooth Low Energy che un’interfaccia USB di tipo C, la quale viene utilizzata anche per la ricarica della batteria al litio. Inoltre, la piattaforma è in grado di eseguire algoritmi proprietari e librerie di intelligenza artificiale a bordo del processore. I componenti principali della piattaforma sono i seguenti: – un microcontrollore STM32WBxM, prodotto da STMicroelectronics. Si tratta di un modulo wireless certificato a basso consumo che supporta Bluetooth Low Energy 5.2. La MCU è basata su un ARM Cortex M4 a 64MHz, che si occupa dell’esecuzione del codice applicativo, ed un ARM Cortex M0+ a 32MHz, che si occupa della comunicazione. L’antenna è integrata nel chip e viene offerto in un package compatto
– un LED RGB utilizzato per informare l’utente dello stato in cui si trova il sistema
– una piattaforma inerziale MEMS a 6 gradi di libertà LSM6DSO32, composta da un accelerometro digitale triassiale ed un giroscopio digitale triassiale. La frequenza di acquisizione può essere impostata tra 25 Hz e 1600 Hz. Il sistema permette di selezionare il fondo scala dell’accelerometro tra ±2/±4/±16/±32 g ed il fondo scala del giroscopio tra ±125/±250/±500/±1000/±2000 dps
– un accelerometro H3LIS331DL ad elevato range dinamico con valore di fondo scala impostabile tra ±100/±200/±400 g con una frequenza di acquisizione compresa tra 0.5 Hz ed 1 kHz
– una memoria Flash NAND da 1GB per il salvataggio dei dati acquisiti dai sensori. Il sistema è industrializzato e certificato per la commercializzazione in accordo con le normative CE ed internazionali (Standard compliance: EN 62368-1, RED / ETSI RADIO / EN 300 328 / 301 489, EMC EN 55032 / EN 55035, EMF IEC 62479:2010, IEC 62133, ROHS. BLE Radio compliance: CE, FCC, IC, KCC, MIC and Anatel). Per la produzione industriale delle componenti elettroniche, Ginga Srl si serve di una filiera italiana, certificata ISO9001 ed ISO14001 per garantire qualità e gestione ambientale. App Una prima versione dell’interfaccia utente e delle grafiche di visualizzazione è già stata sviluppata per dispositivi mobili (Android / iOS). L’applicazione combina tre funzioni principali: la comunicazione con il dispositivo hardware
la raccolta e la visualizzazione dei dati per l’utente
e la gestione dei dati su cloud. L’app mobile è integrata da un’architettura di server cloud per lo storage a lungo termine e l’elaborazione dei dati/metriche di aggregazione degli utenti. GRADO DI INNOVATIVITÁ Il progetto Ginga si pone allo stato dell’arte nel contesto tecnologico dei sensori wearable applicati nello sport. La fusione della componente fisica del prodotto con l’intelligenza artificiale ed il livello digitale del prodotto, rende il progetto complesso ma armonioso nella tecnica. Le principali componenti di innovazione e rilevanza scientifica risiedono negli algoritmi di machine learning che fungono da tecnologia abilitante, proprietaria (IP) e fonte di vantaggio competitivo
e nell’avanzata piattaforma hardware di sistema che integra le ultime innovazioni in termini di sensori MEMS e tecnologia dei semiconduttori. Allo stesso modo, Ginga propone un ambiente digitale innovativo, pensato per un pubblico di utenti attualmente poco o non servito dai prodotti attualmente esistenti. La app di Ginga punta infatti sia a fornire una visualizzazione semplice, intuitiva ed approfondita delle metriche dell’utilizzatore, sia a creare un luogo digitale dove arricchire la propria esperienza con materiale redazionale, video tutorial di sessioni di allenamento e tecnica sportiva/atletica, interazioni social (effetto community) e contenuti innovativi di engagement digitale. Una delle innovazioni più significative del progetto Ginga è appunto rendere l’avanzata tecnologia che ne sta alla base accessibile alla massa di appassionati del gioco del calcio. La fattibilità tecnica è già stata verificata ed esiste una prima release di prodotto funzionante. Il maggiore sforzo di sviluppo al momento è rivolto al potenziamento e affinamento degli algoritmi di machine learning (ampliamento base dati e retraining IA), all’implementazione software per la app mobile che comprenda tutte le funzionalità di prodotto in una UX funzionale al target user, ed all’industrializzazione delle componenti meccaniche di prodotto (guscio protettivo, indumenti sportivi per alloggiare il sensore). MERCATO &
SCALABILITÁ Il prodotto di Ginga punta ad essere accessibile, sia economicamente sia in termini di facilità d’uso ad un pubblico vasto, ricreazionale ed entusiasta, per diventare il riferimento globale di mercato. Le soluzioni attualmente presenti guardano principalmente ad un pubblico d’élite, professionisti e/o altamente specializzato. In termini numerici, il mercato dei sensori indossabili per il calciatore professionista ha un mercato ben definito e limitato ai ca. 130.000 tesserati professionisti a livello mondiale, che rappresenta appena lo 0,05% se considerato in rapporto al numero totale di giocatori attivi secondo il più recente sondaggio FIFA. Perché quindi non esiste oggi una soluzione adeguata al mercato consumer? La risposta è da ricercarsi sia nella difficoltà tecnica di realizzare un dispositivo simile a Ginga (sia a livello di sensoristica, che di algoritmi di AI), sia nel modello di business adottato dalla quasi totalità delle aziende attualmente sul mercato con un prodotto di tracking per il calcio: si basano tutte su subscription B2B e la fornitura di un servizio, in modalità SaaS o PaaS, con un utilizzo intensivo del cloud ed i relativi costi di gestione del traffico dati
il che si traduce in una spesa che solo un club professionista può permettersi di sostenere. Ginga vuole ribaltare questo scenario e rivoluzionare il mercato con un prodotto economicamente possibile per ogni famiglia sul pianeta
vuole essere il perfetto regalo di Natale ma anche lo strumento che accompagna l’utente la maggior parte del tempo che passa con la palla senza accedere al suo portafoglio ad ogni sessione di allenamento. La solidità tecnologica, la qualità del prodotto, il posizionamento in termini di pricing e di valore
uniti alla portata globale del gioco del calcio rendono Ginga altamente scalabile, ed imprescindibilmente sui mercati internazionali. In particolare, l’azienda ha già avviato contatti con possibili partner negli USA, localizzati a Miami, FL e Los Angeles, CA che potranno fungere da volano per iniziative commerciali nella regione oltre che coadiuvare lo sviluppo in termini di branding e visibilità della startup. COMPETENZE DEL TEAM Ginga è una startup innovativa nata dalla visione di due già (giovani) imprenditori: Marco Signorelli e Marco Rocca. L’idea nasce nel 2016 quando i due si incontrano a Padova durante un evento dedicato alle aziende più innovative della provincia. Signorelli è CEO di 221e Srl, azienda attiva nella progettazione, sviluppo e produzione di sensoristica intelligente con una forte presenza nel settore dello sport tech e collaborazioni con le migliori aziende e brand internazionali in Italia. Signorelli vanta una ventennale esperienza in ambito di tecnologia indossabile per lo sport acquisita ed applicata sui circuiti del mondiale della MotoGP. Rocca dedica la propria carriera e passione al gioco del calcio, è fondatore di YouCoach Srl, azienda digitale che offre un portale per gli allenatori che conta >
170.000 utenti tra cui società professionistiche ma soprattutto allenatori del mondo dilettantistico. YouCoach srl è anche fornitore del sistema gestionale che permette lo svolgimento e l’organizzazione del programma Evolution Programme del Settore Giovanile Scolastico della FIGC. Con un passato da allenatore nelle giovanili del Calcio Padova, ed un importante network di settore, Rocca opera come in CEO di Ginga Srl. Nella fase iniziale di sviluppo del progetto Ginga è stato fondamentale avere due strutture in grado di sostenere gli iniziali sforzi di sviluppo e che fungono da stakeholders strategici per la startup. Completa l’attuale assetto del team Antonio Zambotto, imprenditore attivo nel settore del commercio che porta un importante bagaglio d’esperienza di vendita e di gestione amministrativa. APPETIBILITÁ PER IL CAPITALE DI RISCHIO Il progetto Ginga è strutturato ed organizzato secondo il modello “scale-up” e mira per la sua riuscita ad attirare risorse afferenti al mercato del capitale di rischio. La fase iniziale è stata coperta dalle risorse ed investimenti dei soci, che porteranno l’azienda a dotarsi della prima versione di prodotto (MVP). Le risorse del bando permetteranno a Ginga di strutturarsi, assumendo le prime HR necessarie alla gestione e sviluppo del progetto e del business, e di arrivare ad una massa critica propedeutica ad una successiva fase di espansione che necessita di più ingenti risorse per perseguire la strategia di una rapida espansione globale. In tal senso, il progetto Ginga offre interessanti possibilità di exit per VC ed investitori professionisti.
