Automatizzare il rilevamento del colpo di pagaia nello sprint in canoa

La canoa sprint è uno sport competitivo in cui gli atleti usano le pagaie per spingere le loro barche in avanti. Per migliorare le performance, allenatori e scienziati analizzano come gli atleti pagaiano misurando diversi tipi di dati durante le sessioni di pratica. Un tipo di dato importante arriva dai sensori di forza che registrano la potenza esercitata sulla pagaia. Queste informazioni possono aiutare a capire quanto bene un atleta sta performando e dove potrebbe migliorare.

Tuttavia, capire quando inizia e finisce ogni colpo di pagaia in questi segnali di forza non è facile. Di solito, gli esperti esaminano i dati manualmente per etichettare questi eventi, il che può essere noioso e richiedere tempo. In questo articolo, parleremo di come l'intelligenza artificiale, in particolare le tecniche di deep learning, possono aiutare ad automatizzare questo processo.

#La Sfida della Rilevazione degli Eventi

Nella canoa sprint, sia il canottaggio che il kayak consistono in colpi di pagaia ripetitivi. Ogni colpo può essere suddiviso in segmenti che si correlano con la forza applicata, permettendo un'analisi dettagliata delle performance. Per rendere questa analisi più facile, è fondamentale identificare con precisione l'inizio e la fine di ogni colpo di pagaia.

Tradizionalmente, gli esperti svolgono questo compito analizzando i segnali di forza, ma comporta molto lavoro manuale. Devono identificare eventi basati su segnali visivi, che possono variare notevolmente tra diversi atleti o tipi di barche. Questo metodo attuale può solo valutare i dati su tutto l'arco temporale della registrazione, rendendo difficile analizzare efficacemente segmenti brevi di dati.

Per automatizzare questo processo, possiamo usare modelli di deep learning. Questi modelli possono apprendere dai dati e fare previsioni senza richiedere un'ampia intervento umano.

#Modelli di Deep Learning Utilizzati

Due tipi popolari di metodi di deep learning utilizzati per la rilevazione degli eventi sono le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e le Reti Neurali Ricorrenti (RNN).

#Reti Neurali Convoluzionali (CNN)

Le CNN sono particolarmente brave a riconoscere schemi nei dati. Prendono segnali grezzi e imparano automaticamente a identificare caratteristiche importanti. Per la rilevazione dei colpi di pagaia, le CNN possono essere progettate per cercare forme specifiche nei segnali di forza che corrispondono ai colpi di pagaia.

Varie configurazioni di CNN possono essere create modificando il numero di strati, la dimensione dei filtri e come sono organizzati gli strati. In questo studio, sono stati testati diversi modelli di CNN per scoprire quale performasse meglio nella rilevazione dei colpi di pagaia.

#Reti Neurali Ricorrenti (RNN)

Le RNN, d'altra parte, sono progettate per lavorare con dati sequenziali, rendendole adatte per informazioni in serie temporale come i colpi di pagaia. Tengono conto non solo del punto di dati attuale ma anche dei punti di dati precedenti quando devono prendere una decisione.

Un tipo specifico di RNN chiamato Gated Recurrent Unit (GRU) è stato utilizzato. Questo modello è particolarmente efficace per gestire sequenze e può evitare alcuni problemi comuni riscontrati in RNN precedenti. Sono stati testati anche i GRU bidirezionali, che considerano i dati sia in ordine crescente che decrescente, per vedere se potevano migliorare le performance.

#Raccolta e Preparazione dei Dati

Per sviluppare e testare questi modelli, sono stati raccolti dati dai sensori di forza della pagaia durante le corse di canoa e kayak. I sensori misuravano la forza esercitata sulla pagaia mentre gli atleti pagaiavano. Sono state analizzate un totale di 109 diverse corse, con registrazioni da uno a quattro atleti in ogni corsa.

Prima di addestrare i modelli, i segnali raccolti sono stati sottoposti a diversi passaggi di preprocessing. Questi passaggi includevano la chiusura di eventuali lacune nei dati, la segmentazione dei dati in lunghezze uguali per l'analisi e la normalizzazione dei dati per garantire coerenza. Ogni segmento è stato quindi etichettato in base a se corrispondeva all'inizio, alla fine di un colpo di pagaia o a nessun evento.

#Addestramento e Valutazione del Modello

Una volta preparati i dati, il passo successivo è stato addestrare i modelli. Questo ha comportato l'uso di una parte dei dati per l'addestramento mantenendo un'altra parte per testare quanto bene i modelli potessero prevedere gli eventi.

Durante l'addestramento, i modelli hanno imparato a riconoscere i modelli specifici associati ai colpi di pagaia. Dopo l'addestramento, i modelli sono stati valutati in base alla loro capacità di identificare correttamente l'inizio e la fine di ogni colpo di pagaia.

Per misurare quanto bene hanno performato i modelli, abbiamo usato diverse metriche che tengono conto sia di quanti colpi sono stati rilevati correttamente sia di quanti sono stati persi o etichettati in modo errato.

#Risultati e Scoperte

I risultati hanno mostrato che sia le CNN che le RNN erano efficaci nella rilevazione dei colpi di pagaia, ma avevano punti di forza diversi. Tra i modelli di CNN, quello che includeva uno strato denso prima dell'output finale ha performato meglio, raggiungendo un punteggio elevato in accuratezza.

I modelli RNN, in particolare i GRU bidirezionali, hanno anche performato molto bene avendo molti meno parametri rispetto al miglior modello CNN. Questo è cruciale perché modelli più semplici sono spesso più facili da usare in applicazioni in tempo reale dove le risorse computazionali potrebbero essere limitate.

Confrontando i due tipi di modelli, il miglior modello RNN ha mostrato di poter raggiungere un'accuratezza simile a quella del miglior modello CNN pur essendo molto meno complesso.

#Implicazioni per l'Analisi in Tempo Reale

Il successo dell'uso del deep learning per la rilevazione dei colpi di pagaia apre la strada a applicazioni in tempo reale nell'analisi sportiva. Allenatori e atleti potrebbero utilizzare questa tecnologia per ricevere feedback immediati durante le sessioni di pratica. Questo significa che gli atleti potrebbero adattare la loro tecnica basandosi sui dati raccolti in tempo reale invece di aspettare un'analisi post-pratica.

#Direzioni Future

Sebbene questo studio abbia mostrato risultati promettenti, c'è potenziale per ulteriori miglioramenti. Lavori futuri potrebbero concentrarsi sul perfezionamento dei modelli, come ottimizzare la loro architettura, selezionare migliori parametri di addestramento o addirittura utilizzare approcci alternativi per etichettare gli eventi in modo più accurato. Inoltre, applicare queste tecniche ad altri sport o dati dei sensori potrebbe essere utile.

#Conclusione

In sintesi, l'uso delle tecniche di deep learning, in particolare delle CNN e delle RNN, può automatizzare significativamente il processo di rilevazione dei colpi di pagaia nella canoa sprint. Questi metodi forniscono un modo efficiente per analizzare i dati delle performance senza l'ampio sforzo manuale attualmente richiesto. Con l'evoluzione della tecnologia, atleti e allenatori possono aspettarsi strumenti sempre più sofisticati per migliorare le loro performance in acqua.