Allenarsi seguendo un video permette di praticare yoga e fitness anche tra le mura domestiche. Rimane però una difficoltà importante: davanti allo schermo manca spesso una persona capace di osservare i movimenti e segnalare gli eventuali errori. Una posizione apparentemente corretta può infatti nascondere piccoli difetti nell’allineamento del corpo, difficili da riconoscere per chi possiede poca esperienza.
Una possibile soluzione arriva dall’intelligenza artificiale. Un nuovo sistema è riuscito a distinguere numerose posture dello yoga analizzando semplici immagini. I risultati ottenuti aprono prospettive interessanti per lo sviluppo di strumenti digitali dedicati all’allenamento e alla riabilitazione a distanza, anche se la tecnologia deve ancora essere verificata nelle condizioni reali di una casa.
Come l’intelligenza artificiale impara le posizioni dello yoga
Il modello è stato addestrato utilizzando un archivio composto da oltre 28 mila immagini. Al suo interno erano rappresentate 82 differenti posture, alcune delle quali molto simili tra loro. Riconoscere queste differenze rappresenta una sfida complessa per un sistema informatico, soprattutto quando cambiano l’orientamento del corpo e la disposizione di braccia e gambe.
Per affrontare il problema, i ricercatori hanno adottato un metodo gerarchico. L’intelligenza artificiale osserva inizialmente la figura nel suo insieme e la assegna a un gruppo generale. Successivamente passa a una categoria più ristretta, fino a identificare la posizione specifica.
Il procedimento ricorda, almeno in parte, il modo in cui una persona riconosce ciò che vede. Prima vengono individuate le caratteristiche più evidenti, mentre soltanto in un secondo momento l’attenzione si concentra sui dettagli. Questa organizzazione permette al modello di affrontare gradualmente la complessità delle posture, evitando di confrontare immediatamente tutte le 82 possibilità.
Un’accuratezza superiore al 93% per le pose più dettagliate
I risultati più interessanti riguardano proprio il livello di classificazione più difficile. Quando il sistema ha dovuto distinguere le 82 posizioni specifiche, ha raggiunto un’accuratezza superiore al 93%. Nei livelli più generali, le percentuali sono state ancora maggiori, arrivando intorno al 95% e al 96%.
Un altro elemento rilevante riguarda la rapidità di elaborazione. Durante le prove tecniche, l’intelligenza artificiale ha analizzato le immagini abbastanza velocemente da rendere plausibile un futuro utilizzo in tempo reale. Ciò significa che uno strumento basato su questa tecnologia potrebbe osservare l’esercizio mentre viene eseguito e fornire indicazioni quasi immediate.
Il sistema, comunque, riconosce una postura e la associa a una determinata categoria. La possibilità di trasformare questo riconoscimento in una correzione realmente utile richiederà ulteriori sviluppi. Il risultato raggiunto mostra soprattutto quanto l’IA stia diventando capace di individuare differenze molto sottili nei movimenti del corpo.
Come potrebbe cambiare l’allenamento a casa
Le possibili applicazioni interessano innanzitutto chi pratica yoga o fitness seguendo lezioni online. Un sistema capace di riconoscere la posizione potrebbe segnalare che il movimento eseguito non corrisponde a quello mostrato sullo schermo. In questo modo l’utente riceverebbe un feedback aggiuntivo, invece di affidarsi esclusivamente alla propria percezione.
La tecnologia potrebbe essere utile anche nei percorsi di riabilitazione svolti a distanza. Quando una persona ripete un esercizio senza supervisione diretta, un errore può essere mantenuto per numerose ripetizioni. Un controllo automatico potrebbe contribuire a individuare alcune differenze rispetto alla posizione prevista.
Un simile strumento avrebbe particolare valore nelle situazioni in cui incontrare frequentemente un professionista risulta complicato per ragioni di distanza, disponibilità o costi. L’intelligenza artificiale diventerebbe così un supporto digitale, capace di accompagnare l’attività svolta a casa e di rendere più interattivi i programmi seguiti attraverso uno schermo.
I limiti della tecnologia fuori dal laboratorio
I dati ottenuti sono promettenti, ma devono essere interpretati con attenzione. Il modello è stato sperimentato su un archivio di immagini già raccolte e organizzate, non direttamente su persone impegnate ad allenarsi nelle proprie abitazioni.
Un ambiente domestico presenta molte variabili. La luce può cambiare, lo sfondo può essere ricco di oggetti e la videocamera può trovarsi troppo in alto, troppo in basso oppure lateralmente. Anche l’abbigliamento e la qualità dell’immagine possono rendere meno riconoscibili alcune parti del corpo. Per comprendere l’effettiva affidabilità del sistema serviranno quindi prove in contesti quotidiani più complessi.
Esiste inoltre una differenza sostanziale tra identificare una postura e stabilire se un esercizio sia sicuro per una determinata persona. Il modello può riconoscere la posizione, ma non è in grado di valutare autonomamente la presenza di dolore, una limitazione fisica o l’idoneità di quel movimento rispetto alle condizioni individuali.
Un aiuto digitale che affianca la guida umana
Questa tecnologia non rappresenta ancora un sostituto dell’istruttore o del fisioterapista. Il suo ruolo più realistico è quello di affiancare la supervisione umana, offrendo un controllo aggiuntivo durante gli allenamenti o gli esercizi svolti a distanza.
Lo studio mostra comunque una direzione precisa: l’intelligenza artificiale sta imparando a leggere il movimento umano con un livello di dettaglio crescente. In futuro, applicazioni e piattaforme di fitness potrebbero offrire indicazioni più tempestive e personalizzate. Nei casi complessi, in presenza di dolore o di particolari condizioni fisiche, continuerà invece a essere fondamentale la valutazione di un professionista.