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L’IA osserva come si muove un atleta senza sensori, anche sott’acqua
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Capire come un atleta distribuisce lo sforzo, coordina i movimenti o recupera l’equilibrio senza applicargli sensori: ENEA sta sperimentando videocamere e intelligenza artificiale per trasformare il gesto sportivo reale in dati misurabili, arrivando a lavorare anche in un ambiente difficile come una piscina.
L’obiettivo è fornire ad allenatori e ricercatori strumenti per analizzare la tecnica individuale senza obbligare l’atleta ad adattarsi a un modello standard. Nello sport di alto livello, infatti, alcune caratteristiche personali del gesto possono contribuire alla prestazione, mentre altre possono indicare carichi, asimmetrie o movimenti potenzialmente problematici.
“Nello sport di alto livello il gesto dell’atleta non deve essere necessariamente riportato a un modello standard perché spesso è proprio la sua unicità a renderlo efficace. L’analisi quantitativa serve a capire quali caratteristiche sono funzionali alla prestazione e quali, invece, possono rappresentare un fattore di rischio”, spiega Andrea Zanela, ricercatore del Laboratorio Energia e Data Science ENEA che ha sviluppato la ricerca.
Per ottenere dati misurabili viene utilizzato un approccio markerless, cioè basato su tecnologie capaci di rilevare e analizzare il movimento del corpo senza applicare marcatori o sensori sulla pelle e sui vestiti. Il sistema combina videocamere, algoritmi di deep learning, stima della posa e ricostruzione tridimensionale, integrando sensori fisici solo quando possono aggiungere informazioni utili.
“I sistemi con minore invasività sono fondamentali negli sport come tennis, tuffi, nuoto, pallanuoto e altre discipline ad alta specializzazione tecnica, in cui anche piccoli vincoli esterni possono alterare la prestazione. L’obiettivo non è solo misurare ‘quanto’ l’atleta performa, ma capire ‘come’ produce quella prestazione, come coordina i segmenti corporei, gestisce il timing, distribuisce il carico, mantiene equilibrio e assetto e se alcune caratteristiche individuali del gesto rappresentano un punto di forza o meno”, prosegue Zanela.
Il lavoro pubblicato sulla rivista scientifica Bioengineering si concentra in particolare sulla pallanuoto paralimpica, ma si inserisce in una linea di ricerca ENEA applicata anche ad altre discipline sportive.
Nel tennis possono essere analizzati catena cinetica, timing e qualità del colpo. L’analisi video markerless permette di studiare postura, angoli articolari, rotazione del tronco, movimento dell’anca, azione del braccio dominante e sequenza complessiva del gesto.
A questa analisi può essere affiancata quella acustica, utile per riconoscere automaticamente eventi come l’impatto tra palla e racchetta e il successivo rimbalzo sul campo.
“L’analisi quantitativa può fornire all’allenatore informazioni sulla qualità temporale e biomeccanica del colpo; non si tratta di imporre a tutti gli atleti lo stesso gesto, ma di capire se quello individuale è efficace, stabile, ripetibile e sostenibile dal punto di vista fisico”, spiega Zanela.