Il benessere fisico, raggiunto con lo sport e con il fitness in particolar modo, è oggi alla stregua di tante altre pratiche e attività che parlano di qualità di vita. Originariamente incentrato su pratiche e attrezzature rudimentali, il mondo del fitness ha subito una metamorfosi progressiva, integrando tecnologie avanzate per migliorare l’efficacia degli allenamenti e la sicurezza degli utenti. Prendiamo come esempio i dispositivi indossabili, tra i più comuni le app intelligenti e gli smartwatch per il monitoraggio dei parametri fisici come il battito cardiaco, la saturazione o le calorie bruciate con la corsa. Ma queste sono solo alcune delle soluzioni più elementari. Esistono infatti veri e propri training di allenamento che possono basarsi su sistemi performanti e modelli di analisi sofisticata di dati raccolti tramite sensori intelligenti. Questi dati a loro volta elaborati e interpretati con l’applicazione di algoritmi di machine learning migliorano la comprensione dei pattern di esercizio individuali e aprono la strada a modelli personalizzati di allenamento secondo le specifiche necessità, monitorando gli obiettivi di salute e prevenendo infortuni.
Machine learning e Intelligenza Artificiale
Forse fino a qualche anno fa erano termini assolutamente lontani dalla nostra quotidianità, ma oggi, complici anche molte piattaforme raggiungibili e alla portata di tutti, machine learning e intelligenza artificiale sono termini sempre più comuni. Ma è bene riprenderli anche per comprenderne la loro applicazione. Quando parliamo di AI, in generale, ci riferiamo ad una serie di software che riescono ad imitare perfettamente la capacità di utilizzare una “intelligenza (quasi) umana” e spesso l’applicazione di intelligenza cognitiva.
Il machine learning (ML), d’altra parte, è un sottocampo dell’intelligenza artificiale e si riferisce alla “capacità” automatica (e autonoma) delle macchine e dei software di analizzare dati e apprendere modelli di risposta, così da effettuare scelte e considerazioni che si avvicinano proprio a quelli degli esseri umani, ma senza l’intervento umano, per l’appunto.
Il cuore del machine learning è la costruzione di algoritmi che possono ricevere input di dati e utilizzare l’analisi statistica per prevedere degli output mantenendosi in continua evoluzione e adattamento.
Gli algoritmi sono dunque addestrati su un set di dati secondo “modelli di ragionamento” che permettono al software di fare deduzioni e di elaborare risposte congrue e, in alcuni casi, persino predittive, così da poter prendere decisioni. Proprio come gli esseri umani. E in certi contesti anche meglio degli operatori in carne ed ossa.
E così mentre l’intelligenza artificiale può presentare obiettivi e uno scenario di massima, il machine learning offre gli strumenti e i metodi per realizzarli in maniera concreta.
Perché monitorare i parametri di benessere personale nei programmi di fitness
Non esiste un esercizio fisico senza la comprensione dell’importanza dei parametri vitali. Frequenza cardiaca, pressione sanguigna, livelli di ossigeno nel sangue, e altri parametri fisiologici, sono elementi da considerare perché intervengono direttamente nella personalizzazione di un esercizio.
La frequenza cardiaca, ad esempio, serve a valutare lo sforzo fisico a cui è sottoposto il corpo durante l’allenamento e serve quindi agli atleti come parametro per regolare l’intensità dell’esercizio al fine di massimizzare anche la resistenza cardiovascolare e la combustione dei grassi senza sovraccaricare il cuore. Anche osservare la pressione sanguigna diventa un prezioso parametro per individuare la salute cardiovascolare, evitando problemi in soggetti predisposti a squilibri pressori. Durante l’attività fisica un altro valore da considerare è la presenza di ossigeno nel sangue (saturazione) che, se entro certi livelli è indice di una buona respirazione e di circolazione dell’ossigeno in tutto il corpo e nei muscoli.
Il monitoraggio di questi valori non serve solo a impostare la correttezza di un esercizio e a massimizzare i benefici in ottica di progettazione di programmi di training, ma serve anche a prevenire possibili problemi di salute, attraverso il rilevamento tempestivo di valori che fuoriescono da un range di normalità.
Applicazioni di machine learning nel fitness
Come abbiamo anticipato il machine learning nell’ambito del fitness trova applicazioni nell’analisi dei dati raccolti da dispositivi spesso indossabili e da altre tecnologie di monitoraggio. Tra i dispositivi come ci dicevamo smartwatch, fasce toraciche, braccialetti fitness e altri sensori portatili, in grado di raccogliere una vasta gamma di dati biometrici e fisiologici.
Un aspetto interessante risiede nell’analisi predittiva: gli algoritmi possono esaminare i dati storici dell’atleta così da restituire possibili informazioni in grado di ottimizzare l’allenamento, suggerire modifiche o identificare la necessità di un riposo supplementare.
Un altro aspetto importante è la personalizzazione degli allenamenti, cosa che garantisce una maggiore sicurezza, evitando regimi eccessivamente stressanti o inadatti e la possibilità di ottenere il massimo dal training eseguito.
Da considerare anche l’importanza del machine learning nell’alimentazione, per restituire feedback per una dieta sana, equilibrata e misurata in relazione all’allenamento. Attraverso l’analisi dei dati relativi al consumo delle calorie e alla risposta metabolica, oltre al tipo di attività fisica è possibile avere raccomandazioni nutrizionali personalizzate.
Ma gli algoritmi del machine learning possono essere sfruttati anche per correggere posture sbagliate. In questo caso, durante l’esercizio fisico, è possibile valutare la posizione del corpo rispetto alle immagini riprese o i video effettuati così da interfacciare tali contenuti coi modelli di AI individuando errori di postura e modelli correttivi.
Il machine learning inoltre può dare preziosi suggerimenti durante la fase del sonno, durante la quale è possibile effettuare recupero muscolare. In questo frangente i modelli intelligenti possono analizzare i pattern del sonno e i dati fisiologici, fornendo feedback e consigli per migliorare la qualità del riposo e del benessere generale, oltre che delle performance sportive.
Benefici del machine learning per i trainer
Il machine learning non offre vantaggi solo agli atleti, ma anche agli stessi trainer che possono rifarsi a suddetti modelli per realizzare e concordare programmi dedicati con i propri atleti o gli sportivi seguiti, stabilendo anche “preventivamente” i risultati, grazie alle capacità predittive degli algoritmi.
In questo modo è possibile personalizzare sempre più un programma di allenamento rispondendo alle specifiche esigenze e agli stili di vita individuali, e si migliora così anche l’esperienza di fitness personale, con risultati assolutamente migliori rispetto agli strumenti tradizionali.
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