di Enrico Clementi
Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha fatto irruzione nel mondo dello sci alpino di alto livello, rivoluzionando l’approccio all’allenamento e l’analisi delle prestazioni degli atleti. Le tecnologie di deep learning o “apprendimento profondo”, la realtà virtuale (VR), e la tracciatura con droni stanno aprendo nuove possibilità per migliorare la tecnica e l’efficienza degli sciatori professionisti, garantendo un’analisi puntuale delle loro prestazioni in condizioni di gara.
In questo articolo mi limiterò a una rassegna delle più recenti sperimentazioni e strumenti di IA applicati allo sci alpino, con un’attenzione particolare alle squadre che hanno condotto queste sperimentazioni e ai team tecnici coinvolti.
L’Uso dei Droni per la Tracciatura e l’Analisi delle Prestazioni
Un’importante sperimentazione, condotta dal Beijing Institute of Technology, ha sviluppato un sistema di tracciatura basato sull’uso di velivoli senza pilota (UAV) e telecamere a terra per analizzare le prestazioni degli sciatori in modo non invasivo. Questo sistema mira a superare i limiti delle tradizionali unità di misura inerziali (IMU) e dei sensori GPS, che risultano scomodi per gli sciatori e difficili da applicare in un contesto dinamico come quello delle gare di sci alpino.
Il sistema proposto combina l’utilizzo di reti neurali e filtri di correlazione[1] per migliorare la tracciatura e la robustezza dell’analisi delle immagini. Le reti neurali, come YOLOv3, vengono utilizzate per il riconoscimento e la tracciatura degli sciatori, mentre i filtri di correlazione aiutano nel rilevamento e nella risoluzione dei casi di occlusione e deformazione del target. Questa combinazione permette di ottenere dati precisi sulle traiettorie e la velocità degli sciatori, utili agli allenatori per analizzare le prestazioni degli atleti.
Il sistema è stato testato con successo sul campo, dimostrando una maggiore accuratezza rispetto ai metodi tradizionali e confermando il potenziale dell’uso dei droni come strumento di supporto per l’allenamento degli sciatori d’élite.
La Realtà Virtuale per l’Implementazione degli Apprendimenti
Un’altra interessante sperimentazione è stata condotta presso l’Hulunbuir University, in Cina, dove è stato sviluppato un sistema di insegnamento virtuale dello sci alpino basato sulla tecnologia di realtà virtuale (VR).[2] L’obiettivo di questo sistema è quello di migliorare l’insegnamento dello sci, soprattutto per i meno esperti, superando le sfide legate all’ambiente di insegnamento tradizionale, come le pendenze, le condizioni climatiche avverse e la pericolosità delle piste in condizioni di sovraffollamento.
Il sistema utilizza software come 3ds Max per creare modelli tridimensionali dettagliati e Unity3D per la costruzione e l’interpretazione (rendering) dei contesti, offrendo agli utenti un’esperienza sciistica virtuale estremamente realistica. Questo approccio permette agli sciatori di sperimentare in un ambiente sicuro e controllato, senza le pressioni e i rischi delle piste reali, migliorando così la sicurezza e promuovendo l’interesse, in specie nelle nuove generazioni, verso il mondo dello sci alpino.
Alcune simulazioni sono interessanti anche per sciatori agonisti non professionisti, in considerazione delle condizioni di assoluta insicurezza dei tracciati e del loro affiancamento, in specie nei periodi estivi e autunnale sui ghiacciai.
L’Allenamento VR con Segnali Visivi di Sciatori Esperti
Un’altra sperimentazione che si è dimostrata particolarmente utile per lo sviluppo di sciatori di alto livello è stata realizzata dal Tokyo Institute of Technology. Questo progetto ha sviluppato un sistema di allenamento VR per lo sci alpino, in cui viene utilizzato un simulatore stazionario e un sistema di realtà virtuale (HTC Vive Pro). Il sistema cattura e riproduce il movimento di sciatori professionisti, permettendo agli utenti di seguire e apprendere dai migliori atleti.
Sono stati implementati vari segnali visivi, come la visualizzazione dell’angolo dei piedi (inclinazione) o la riproduzione della traiettoria dello sciatore esperto, che aiutano gli utenti a implementare la propria tecnica e ad acquisire nuovi automatismi. Il sistema è stato progettato per fornire un feedback visivo (quindi sensoriale) in tempo reale, facilitando l’apprendimento e migliorando le prestazioni degli sciatori. Questo tipo di tecnologia ha il potenziale di essere esteso anche al contesto reale delle piste, utilizzando dispositivi di realtà aumentata (AR) o realtà mista (MR).
Squadre e Partner Tecnologici
Le sperimentazioni descritte sono state condotte in collaborazione con diverse istituzioni e partner tecnici. Ad esempio, il progetto di tracciatura con droni è stato sviluppato dal Beijing Institute of Technology in collaborazione con il National Key Research and Development Program of China.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni nello sci alpino, inoltre, è stato esplorato da diverse nazionali e team. Il team USA utilizza strumenti avanzati di raccolta dati per l’analisi della tecnica e della preparazione fisica, con il supporto di tecnologie come il machine learning (sottoinsieme dell’IA) per ottimizzare i programmi di allenamento.[3] Inoltre, Alpine Canada ha implementato un protocollo di testing fitness combinato a livello nazionale, che potrebbe includere metodi più sofisticati come quelli basati sull’IA per monitorare e sviluppare la preparazione fisica degli atleti, in qualche modo assicurandosi che si adattino ai requisiti e alle finalità dello sci alpino di alto livello.
In un’altra sperimentazione la squadra nazionale svedese di sci alpino ha collaborato con la Luleå University of Technology e la società privata TNTX per sviluppare un sistema di ottimizzazione della traiettoria degli sciatori basato sull’IA, utilizzando strumenti di visualizzazione avanzata per aiutare gli atleti a scegliere le linee di gara ottimali. Questo progetto si inserisce in un piano più ampio volto a preparare la squadra svedese per i Giochi Olimpici di Cortina 2026.
L’Impegno attuale della Federazione Italiana Sport Invernali (FISI)
Ad oggi, la Federazione Italiana Sport Invernali (FISI) ha dimostrato un crescente interesse verso l’innovazione e la tecnologia applicata agli sport invernali. Sebbene alcune iniziative siano già state avviate, come l’adozione di strumenti tecnologici per l’analisi video e la biomeccanica degli atleti, l’investimento specifico nell’IA come strumento integrativo per l’allenamento rimane un’opportunità ancora ampiamente da esplorare.
Un impegno più deciso da parte della FISI verso la sperimentazione e l’adozione di tecnologie basate sull’IA potrebbe avere un impatto significativo sulla qualità dell’allenamento e delle prestazioni degli atleti italiani. Ma anche fungere da volano per incentivare le competenze e la formazione degli allenatori, la motivazione degli atleti e l’interesse della base sociale, costituita in larga parte da sci club e giovani.
Progetti che coinvolgano l’analisi delle traiettorie, simulazioni in VR per migliorare l’efficacia dell’azione tecnica, l’utilizzo di reti neurali per il rilevamento e la correzione in tempo reale dei “fondamentali” potrebbero non solo migliorare i risultati nelle competizioni internazionali, ma anche rendere l’allenamento più sicuro ed efficace.
Inoltre, un maggiore impegno in termini di investimenti nella ricerca e nella sperimentazione di nuove forme di apprendimento nello sport, potrebbe permettere di sviluppare un modello innovativo per la gestione dei programmi di allenamento. Un approccio orientato all’integrazione tra l’IA e le pratiche convenzionali rappresenta non solo un vantaggio per l’élite sportiva, ma anche un’opportunità per promuovere una cultura dell’apprendimento continuo basata dati di rilevazione certi.
Questo tipo di investimento, date alcune variabili note (variazioni climatiche, costi, complessità logistica, sicurezza ecc.), garantirebbe una crescita sostenibile del movimento sportivo italiano e potrebbe rappresentare un modello di riferimento per altre federazioni. L’invito, quindi, è quello di considerare maggiormente, all’interno di una visione comunque educativa, l’IA come alleata nello sviluppo dello sci alpino e degli altri sport invernali, affiancando le tradizionali risorse tecniche con nuove tecnologie che possano aiutare a massimizzare le potenzialità degli atleti. Ma, come si diceva, anche consolidare e ampliare l’interesse delle nuova generazioni, orientate alle nuove tecnologie.
Conclusione
L’uso dell’IA nello sci alpino di alto livello sta lentamente trasformando l’allenamento degli atleti, offrendo nuove opportunità per migliorare le prestazioni in modo sicuro e scientificamente fondato. Le sperimentazioni sommariamente descritte in questo articolo hanno il fine di indicare come l’integrazione di tecnologie avanzate, come i droni e la realtà virtuale, possa rappresentare un valore aggiunto per il futuro degli sport invernali, sia a livello individuale che collettivo.
Le squadre nazionali, i ricercatori e i partner tecnologici coinvolti in questi progetti stanno indicando delle strade per un nuovo approccio all’allenamento, dove l’innovazione e l’analisi dei dati diventano alleati fondamentali per raggiungere l’eccellenza.
Tradizionalmente, l’allenamento nello sci alpino di alto livello si è basato su una combinazione di analisi video, feedback diretto da parte dell’allenatore all’atleta, e simulazioni delle condizioni di gara. Questo approccio consente una valutazione personalizzata e interattiva, dove il feedback (invero non sempre presente) è immediato, e più o meno adattato alle esigenze dell’atleta. Tuttavia, il processo può risultare limitato da vari fattori, anche relazionali o comunicativi, nei quali non ci addentreremo e analizzati altrove V. https://www.ethicacenter.com/per-una-definizione-delle-competenze-distintive-dellallenatore-di-sci-alpino/; ma soprattutto dalla capacità dell’allenatore di analizzare in tempo reale ogni dettaglio complesso, quando si ha a che fare con movimenti rapidi, a velocità sostenute e su terreni irregolari.
Con l’integrazione dell’IA, molte di queste limitazioni vengono superate grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati in modo dettagliato e rapido. Le tecnologie basate su IA, come le reti neurali per il rilevamento di immagini e i filtri di correlazione, permettono di ottenere un’analisi oggettiva e precisa delle prestazioni, favorendo inoltre la possibilità di autodirezionare gli apprendimenti.
Ad esempio, i droni e le telecamere equipaggiate con IA possono seguire in modo continuo la traiettoria degli sciatori, analizzando elementi come la velocità, l’angolo di inclinazione, l’equilibrio dinamico, ma anche la risposta elastica dell’attrezzo, nella sua componente funzionale. Ciò permette agli allenatori di avere a disposizione dati quantitativi estremamente precisi, che possono poi essere integrati con il feedback tradizionale, avvalorandone la rilevanza.
Quindi l’integrazione delle tecniche tradizionali con l’IA rappresenta una buona opportunità per migliorare la qualità dell’allenamento. Il feedback dell’allenatore rimane fondamentale per la componente psicologica e motivazionale, nonché per l’adattamento del programma alle esigenze individuali dell’atleta. Tuttavia, la capacità dell’IA di fornire informazioni basate su dati scientifici consente agli allenatori di prendere decisioni maggiormente informate e di intervenire in maniera più efficace sui dettagli tecnici.
In altre parole l’IA non sostituisce l’allenatore, ma lo supporta fornendo informazioni oggettive e riducendo il margine di errore nell’analisi delle prestazioni. Questo approccio integrato consente agli atleti di lavorare non solo sui punti deboli, ma anche di massimizzare la loro efficienza attraverso una combinazione di intuizione umana ed elaborazione tecnologica avanzata.
[…] per attività di studio e formative (Self-Empowerment e Coaching Prestazionale) v. alla pagina Contatti
Bibliografia e Articoli di Riferimento
- Qi, J., Li, D., Zhang, C., & Wang, Y. (2022). Alpine Skiing Tracking Method Based on Deep Learning and Correlation Filter. Beijing Institute of Technology.
- Descrive un sistema avanzato di tracciatura degli sciatori basato su UAV e reti neurali per ottimizzare l’allenamento in condizioni di gara.
- Lin, J. (2023). The Design and Development of Virtual Simulation Teaching System for Alpine Skiing Based on VR Technology. Hulunbuir University.
- Presenta lo sviluppo di un sistema didattico in realtà virtuale per l’insegnamento dello sci alpino, che simula un ambiente realistico per migliorare l’apprendimento in sicurezza.
- Wu, E., Nozawa, T., Perteneder, F., & Koike, H. (2020). VR Alpine Ski Training Augmentation Using Visual Cues of Leading Skier. Tokyo Institute of Technology.
- Descrive un sistema di allenamento VR che utilizza simulazioni e feedback visivi per migliorare la tecnica sciistica seguendo sciatori esperti (apprendimento imitativo).
- Eliasson Winter, T. (2021). New Collaboration to Help the National Alpine Team Ski Faster. Luleå University of Technology.
- Una collaborazione tra la nazionale svedese di sci alpino e la società TNTX, per l’ottimizzazione della traiettoria degli sciatori con il supporto di IA e strumenti di visualizzazione avanzata.
- Hasegawa, S., et al. (2018). Real-Time Sonification of the Skier’s Center of Gravity for Improved Balance. In Proceedings of the Augmented Human International Conference.
- Sviluppo di un dispositivo per il feedback audio in tempo reale per migliorare la stabilità e il controllo degli sciatori.
Altri Articoli Consigliati
- Panizzolo, F. A., et al. (2017). Effectiveness of Ski Simulators in Training for Skiing Movements. Studio sull’efficacia di simulatori di sci per migliorare la tecnica sciistica.
- Brodie, M. A., et al. (2008). A Novel System for Ski Motion Analysis Using IMU and GPS Technologies. In Journal of Sports Science & Medicine.
- Analisi delle prestazioni degli sciatori utilizzando sensori IMU e GPS.
Fonti Tecnologiche
- YOLO (You Only Look Once) Object Detection: Reti neurali convoluzionali (ossia reti neurali artificiale feed-forward) utilizzate nel tracciato degli sciatori, che rappresentano lo stato dell’arte per l’analisi video.
- SkyTechSport Alpine Simulator: Simulatore utilizzato per riprodurre movimenti sciistici e acquisire dati su atleti professionisti.
[1] Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Tecniche di deep learning come YOLO (You Only Look Once) vengono utilizzate per il rilevamento degli sciatori. Le CNN sono modelli di apprendimento automatico in grado di analizzare immagini e video, riconoscendo oggetti e movimenti specifici. Nel contesto dello sci alpino, YOLO v3 è stato scelto per la sua velocità ed efficienza nella rilevazione di target in movimento. Filtri di Correlazione: Questi filtri sono utilizzati per migliorare le tracciature quando le reti neurali non riescono a identificare l’atleta a causa di occlusioni o cambi di forma. Il filtro di correlazione lavora su immagini precedenti, confrontando l’oggetto in movimento con modelli già scansionati per ritrovare e tracciare il target.
[2] Realtà Virtuale (VR) e Realtà Aumentata (AR): Queste tecnologie permettono agli sciatori di visualizzare e seguire i movimenti di sciatori esperti in un ambiente simulato. La VR fornisce una simulazione immersiva, mentre l’AR può essere utilizzata per sovrapporre informazioni sulle traiettorie o sugli angoli degli sci direttamente durante la pratica su pista.
[3] Le sperimentazioni sulla nuova sede europea della squadra maschile di sci alpino statunitense ad Alpe Cimbra, in Trentino, sono state dirette dal team di allenatori della squadra di velocità, guidato da John McBride. Questa partnership è iniziata ufficialmente nel 2018, grazie all’impegno di Marco Dallapiccola, proprietario di IconWise LLC, che ha lavorato sul primo accordo tra il team statunitense e il comprensorio sciistico Paganella in Trentino. Oltre alla collaborazione con Alpe Cimbra, l’allenamento è stato possibile anche grazie al supporto della Ski Team Alpe Cimbra, compreso il contributo di allenatori e volontari locali, e del consiglio turistico locale che ha fornito l’infrastruttura necessaria per preparare le piste. V. https://usskiandsnowboard.org/news/mens-alpine-team-finds-new-european-home-base-italy