Human Activity Recognition of Figure Skating Jumps Using Abdominal Electromyography and Accelerometry

Il pattinaggio artistico è uno sport in cui decisioni istantanee e un controllo preciso del corpo determinano il successo. Un pattinatore deve lanciarsi in aria, ruotare più volte e atterrare su una sottile lama di ghiaccio senza vacillare. Per decenni, gli allenatori si sono affidati ai propri occhi e al video al rallentatore per giudicare questi salti, cercando errori sottili nel decollo o nell'atterraggio. Tuttavia, le telecamere hanno un punto cieco: possono vedere solo ciò che sta all'esterno. Non possono vedere i muscoli che si attivano all'interno del corpo per preparare il salto, né possono sempre vedere chiaramente quando il corpo di un pattinatore ruota così velocemente che gli arti bloccano la visuale. Per risolvere questo problema, gli scienziati si sono rivolti ai sensori indossabili, piccoli dispositivi che si attaccano alla pelle per registrare il movimento e l'attività muscolare, offrendo un nuovo modo per comprendere la meccanica nascosta della prestazione atletica.

Un team di ricercatori dell'Università Tecnica di Ostrava e dell'Università di Ostrava, nella Repubblica Ceca, ha sviluppato un nuovo metodo per identificare automaticamente specifici salti nel pattinaggio artistico utilizzando questi sensori indossabili. Il loro obiettivo era creare un sistema in grado di distinguere tra sei diversi tipi di salti, dalle rotazioni singole alle complesse rotazioni triple, senza la necessità di una telecamera o di una squadra di giudici. Invece di osservare il pattinatore, il loro sistema ascolta i segnali interni del corpo. Hanno applicato piccoli sensori sulla schiena di dodici pattinatrici d'élite adolescenti. Un sensore misurava l'accelerazione del corpo in tre direzioni, mentre altri due sensori posizionati sull'addome misuravano l'attività elettrica dei muscoli del core. Questa combinazione ha permesso ai ricercatori di catturare sia il movimento fisico del salto sia la preparazione muscolare che avviene subito prima che la pattinatrice lasci il ghiaccio.

I ricercatori hanno raccolto dati da centinaia di tentativi di salto, inclusi le versioni singole, doppie e triple degli Axel, Salchow e Loop. Hanno poi inserito queste informazioni in un sistema informatico progettato per apprendere i pattern. Il team ha testato diversi tipi di metodi di apprendimento computazionale per vedere quale potesse classificare meglio i salti nelle categorie corrette. Hanno scoperto che l'approccio più efficace non era una complessa rete di deep learning spesso usata per il riconoscimento delle immagini, bensì un metodo più semplice, basato sugli alberi, che prendeva decisioni seguendo una serie di regole logiche. Questo sistema ha raggiunto un livello di accuratezza straordinario, identificando correttamente il tipo di salto quasi il 99 percento delle volte. Il sistema funzionava analizzando brevi e specifiche porzioni di tempo dai dati del sensore, scoprendo che una finestra di dati di 0,6 secondi con una piccola sovrapposizione era la migliore per catturare la firma unica di ogni salto.

Una scoperta chiave in questo studio è stata la comprensione di quali parti dei dati del sensore fossero effettivamente necessarie affinché il computer facesse la scelta giusta. I ricercatori hanno eseguito test in cui hanno rimosso determinati sensori per vedere se il sistema avrebbe continuato a funzionare. Hanno scoperto che, sebbene il sensore del movimento da solo potesse svolgere un lavoro discreto, il sistema rendeva significativamente peggio se venivano rimossi i sensori che misuravano i muscoli addominali. Ciò ha confermato che il modo in cui un pattinatore contrae i muscoli del core prima di saltare è un indizio critico che distingue un salto dall'altro. Inoltre, hanno scoperto che i movimenti laterali e verticali del corpo erano i segnali fisici più importanti, mentre il movimento avanti-indietro contava molto meno. Ciò suggerisce che la specifica inclinazione utilizzata da un pattinatore per iniziare una rotazione e la forza con cui colpisce il ghiaccio all'atterraggio siano i principali marcatori fisici che definiscono un salto.

Lo studio ha anche affrontato un problema comune nella tecnologia sportiva: la necessità di attrezzature ingombranti. Molti tentativi precedenti di tracciare i salti nel pattinaggio richiedevano molteplici sensori posizionati sui polsi, sulle caviglie e sulla vita, che possono essere pesanti e di distrazione per un atleta. Questo nuovo metodo ha dimostrato che un singolo sensore sulla schiena, combinato con due piccoli sensori sull'addome, era sufficiente per ottenere risultati di alto livello. Questa configurazione più leggera significa che il sistema è meno propenso a interferire con il movimento naturale della pattinatrice, rendendolo più pratico per l'allenamento reale. Sebbene l'attuale studio si sia concentrato su salti riusciti eseguiti da giovani pattinatrici in un ambiente controllato, i ricercatori ritengono che questo approccio getti le basi per futuri strumenti che potrebbero aiutare gli allenatori ad analizzare la qualità del salto in tempo reale. Identificando l'istante esatto in cui un salto viene eseguito e classificandolo istantaneamente, tale tecnologia potrebbe eventualmente aiutare gli atleti a perfezionare la propria tecnica e prevenire infortuni, il tutto rimanendo invisibile a occhio nudo.