"Machine learning" per vincere più medaglie olimpiche?

'Machine learning' per vincere più medaglie olimpiche?
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Le squadre Olimpiche delle varie nazionali in competizione ai Giochi Olimpici di Tokyo 2020 hanno utilizzato tecnologie di “machine learning” per efficientare le prestazioni dei singoli atleti in gara.

L’utilizzo di questa tecnologia ha permesso di controllare i dati prestazionali specifici di ogni atleta sottoposto a monitoraggio, risultando funzionali e preventivi per gli allenatori, che in tempo reale potevano avere un “feedback” sulle condizioni fisiche dei loro assistiti.

Nello specifico il sistema si basa su algoritmi che analizzano la biomeccanica del movimento degli atleti scansionati precedentemente in 3d, che attraverso la ripresa delle telecamere, stimano in tempo reale la posizione delle principali articolazioni del corpo. Il “machine learning” analizza quindi le prestazioni degli atleti utilizzando tecniche di intelligenza artificiale foto e video, che consentono di tracciare la postura e riconoscere parti del corpo, tratti del viso e abbigliamento, producendo un continuo ciclo di dati e quindi un valore aggiunto considerevolmente superiore al semplice monitoraggio dei dati.

Inoltre le informazioni relative al sonno, l’idratazione, lo stress e l’affaticamento muscolare concorrono al funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, consentendo di efficientare il carico di allenamento in base a valori “strettamente” biologici e individuali. I team che hanno utilizzato queste tecniche di “machine learning” hanno ottimizzato le prestazioni dei loro atleti, offrendo maggiori possibilità di vincere medaglie nelle competizioni principali.

FONTE: infoq
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