Con i suoi scenari epici e un percorso costellato di antiche vestigia, la Maratona di Roma è certamente tra le gare più emozionanti dell’atletica internazionale. La venticinquesima edizione, disputata lo scorso 7 aprile, ha mantenuto le promesse, raccogliendo 10.000 corridori e diventando il banco di prova anche per una sfida hi-tech, con l’obiettivo di testare i benefici dell’artificial intelligence e del virtual coaching nella preparazione podistica.
A tagliare il traguardo, infatti, c’erano gli agguerritissimi atleti amatori del gruppo Integris, società specializzata in soluzioni di data analytics e cognitive computing, che dal novembre 2018, in occasione della Maratona di New York, ha avviato un progetto di intelligenza artificiale applicata allo sport.
![Progetto Integris Maratona di Roma](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2019/04/01.jpg)
Il progetto di Ai applicata alla corsa
L’azienda ha sviluppato alcuni algoritmi a supporto dell’allenamento pre-maratona e modelli predittivi in grado di stimare con precisione l’esito della gara sulla base dei dati raccolti durante le sessioni di training grazie all’utilizzo dei wearable (ovvero dispositivi indossabili dotati di sensori Internet Of Things). Tutte queste funzionalità (che in estrema sintesi permettono il monitoraggio delle attività, il calcolo delle prestazioni attese, la definizione degli obiettivi e degli indicatori di performance), insieme alla capacità di elaborare piani di allenamento personalizzati, sono confluite nella piattaforma proprietaria SAM – Smart Assistant Marathon, che sarà messa a disposizione del pubblico come servizio online entro la prossima estate.
![La piattaforma proprietaria SAM - Smart Assistant Marathon di Integris](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2019/04/02.jpg)
L’intelligenza artificiale vince la sfida
Il risultato? Vincente! Tutti gli atleti, che erano stati monitorati dai tracker durante i mesi di preparazione, hanno corso la maratona capitolina ottenendo risultati in linea con le analisi effettuate (come era già avvenuto per la gara nella Grande Mela): l’accuratezza del modello predittivo è stata infatti del 96%.
Altri 10 atleti non dotati di sensori hanno potuto comunque beneficiare degli algoritmi di SAM ottenendo tabelle di training personalizzate in base alle informazioni fornite al sistema e relative ai risultati conseguiti in allenamento.
Nell’niziativa è stato coinvolto Daniele Meucci, campione europeo di maratona e ingegnere da tempo arruolato nel laboratorio di ricerca e sviluppo Integris di Pisa, che a messo a disposizione del team tutta la sua esperienza di atleta professionista, nonché di esperto in tecnologie di Internet of Things e Analytics (per lui purtroppo il ritiro dalla competizione romana per problemi di salute allo stomaco).
![Lanaro Meucci Fares](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2019/03/Lanaro-Meucci-Fares_2-1-300x200.jpg)
Un passo avanti nel virtual coaching
Dopo la maratona americana, la gara capitolina ha segnato un decisivo passo avanti nel progetto perché ha permesso di integrare e migliorare le funzionalità analitiche della piattaforma SAM.
Questa volta è stato preso come riferimento un campione eterogeneo di atleti così da ricostruire pattern di corsa differenti in base alle caratteristiche fisiche individuali (cluster). Il sistema ha quindi acquisito informazioni utili ad ampliare i profili di analisi affinando i modelli predittivi e le funzionalità di monitoraggio delle performance.
SAM permetterà a qualsiasi podista, professionista o amatoriale, di tenere sotto controllo le prestazioni e lo stato di forma fisica indipendentemente dalla tipologia di tracker utilizzato in allenamento (basta inserire i dati nella dashboard online, all’interno della propria area personale), ottenendo evidenze utili sia sui punti di miglioramento (sotto il profilo tecnico e fisico) sia sul rischio di infortunio. Inoltre potrà elaborare schede di training personalizzate per competizioni che spaziano dalla 5 chilometri alla maratona, formulando previsioni sul risultato della gara basate su algoritmi predittivi. Infine sarà in grado di profilare, confrontare e aggregare gli indicatori di performance di ogni utente con la media e l’ottimo del suo cluster.
Insomma, se l’atletica non fa sconti e richiede comunque un impegno costante, determinazione, esperienza e conoscenza di sé stessi, la tecnologia può affiancare l’allenatore e il corridore aiutandoli nella definizione e nel conseguimento degli obiettivi, evidenziando limiti e margini di miglioramento.