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IL PROGETTO

Analytics made in Italy per lo sport 4.0

In vista della maratona di New York un team di 10 atleti si prepara indossando t-shirt e calzini sensorizzati. Le soluzioni di Integris “lavorano” i dati provenienti dai wearable per sviluppare sessioni di allenamento personalizzate

12 Ott 2018

Le tecnologie 4.0 stanno rivoluzionando il mondo dello sport: wearable, sensori IoT e big data migliorano gli allenamenti grazie all’analisi dei dati. Il Team Integris, che parteciperà alla prossima maratona di New York, si preparà appunto sfruttando il potenziale delle nuove tecnologie.

L’avventura dei 10 maratoneti si chiama Top Tap Run2 2018 ed è iniziata lo scorso giugno. Sono stati arruolati all’interno della cerchia dei conoscenti di manager e collaboratori della società Integris, punto di riferimento nel settore IT per la realizzazione di soluzioni innovative di Data Analytics e Cognitive Computing.

Li guida un mezzofondista e maratoneta esperto, il campione europeo Daniele Meucci. Toscano, ingegnere, animato dalla passione per la tecnologia, Meucci collabora da tempo con il laboratorio di ricerca e sviluppo Integris di Pisa.

Durante gli allenamenti alle Terme di Caracalla di Roma, sono stati assistiti dalle più moderne tecnologie di intelligenza artificiale e IoT. Hanno indossato un abbigliamento tecnico speciale – t-shirt e calzini sensorizzati, che registrano di continuo i dati relativi alle sessioni di allenamento: battito cardiaco, calorie perse, appoggio più o meno corretto del piede.

I dati, consultabili grazie a un’intuitiva App per smartphone, sono stati rielaborati da un dedicato team di data scientist di Integris. L’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale studiati appositamente per le esigenze del team ha permesso di creare percorsi di allenamento personalizzati, che tengono conto dello stile di corsa, dei punti di forza e debolezza di ciascuno, ma anche della sua salute in generale.

 Gli algoritmi sviluppati permettono di indicare la tipologia di allenamento da effettuare per migliorare al massimo le prestazioni, ma sempre in sicurezza, fornendo informazioni utili soprattutto in ottica infortuni. Altri modelli predittivi di intelligenza artificiale hanno permesso ai data scientist Integris di stimare un indicatore di prestazione (KPI, Key Performance Indicator) per ciascun membro del team. In pratica, è stato sviluppato un modello di ottimizzazione della stima del tempo che ogni maratoneta impiegherà per portare a termine l’impresa di New York (con un’approssimazione di 10 secondi). L’algoritmo tiene conto di alcuni parametri, come la condizione fisica generale e le condizioni meteo ipotizzate il giorno della gara. Il valore così ottenuto è stato corretto sulla base di un “indice di stanchezza” diverso per ogni maratoneta, che tiene conto dell’andamento delle sessioni di allenamento osservate.

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