Di Gianni Pederzolli
C’è un momento esatto, durante un posizionamento biomeccanico, in cui i numeri smettono di comunicare informazioni e inizia a parlare l’atleta. È una lezione che ho imparato in trent’anni di laboratorio, ma che è tornata a galla prepotentemente l’altro giorno, osservando lo schermo del mio computer mentre elaborava un tracciamento 3D. Mi sono fermato a guardare le linee del codice Python che avevo scritto per analizzare il movimento e mi sono posto una domanda che oggi divide il mondo della tecnica: in questa nuova era digitale, chi vince davvero tra l’Intelligenza Artificiale e l’occhio clinico dell’uomo?
Per anni, dalle colonne delle riviste, abbiamo discusso di angoli nominali, altezze sella e millimetri, cercando la formula magica dell’efficienza. Erano i tempi in cui dal filo a piombo passavamo alla video-analisi. Oggi che tutti usano la parola “IA” come uno slogan pubblicitario per mostrare grafici colorati, rischiamo di perdere di vista la zona d’ombra più importante: il fattore biologico.
Benvenuti nell’era in cui la matematica predittiva incontra la sensibilità dell’operatore.
L’inganno della calcolatrice: perché l’algoritmo non è intelligente
Molti appassionati credono che i software commerciali standard siano dotati di Intelligenza Artificiale. Non è così. I software standard utilizzano matematica deterministica lineare — non vera IA — calcolando angoli articolari attraverso formule fisse. Sebbene questa metodologia sia stata uno strumento prezioso per l’analisi del gesto atletico che ho utilizzato fin dal 1994, l’evoluzione tecnologica oggi ha reso necessario il passaggio a sistemi più avanzati.
Ma quel software è affetto da una cecità logica assoluta. Calcola le leve geometriche ma non vede l’ascolto del corpo. Non sa, e non può sapere, se quel 142° sia figlio di un comfort biocinetico reale o di un compenso muscolare disfunzionale che nasce da un piede piatto o da un problema visivo. Trattare un ciclista come un modello CAD identico a tutti gli altri significa fare fotocopie, ignorando che il corpo è un sistema integrato governato dal sistema nervoso.
La cecità dell’uomo: il limite biologico della retina
Se l’algoritmo rigido pecca di presunzione geometrica, l’occhio del tecnico scontra un limite biologico invalicabile: la frequenza di campionamento della retina umana.
Quando un atleta pedala sotto sforzo a 90 o 100 RPM, il gesto motorio si consuma a una velocità che la nostra biologia non può risolvere nei dettagli. L’occhio umano percepisce una scia fluida, ma perde la frazione di millisecondo in cui il ginocchio trema lateralmente o il bacino accenna a un rollio asimmetrico.
A questo si aggiunge il problema fisico delle occlusioni meccaniche. Nell’istante in cui la pedivella ruota e si frappone tra la telecamera e la caviglia, l’operatore perde il punto di repere osseo. Diventa letteralmente cieco, costretto a indovinare il movimento a occhio o a fidarsi di un’approssimazione empirica.
La vera IA: vedere nell’invisibile
È qui che interviene la vera Intelligenza Artificiale analitica e predittiva che ho sviluppato per la mia piattaforma. Il sistema non applica formule pronte, ma ragiona su modelli probabilistici a spazio degli stati.
Attraverso un filtro probabilistico avanzato (l’Unscented Kalman Filter 3D), il software mappa la posizione e la velocità tridimensionale dello scheletro dell’atleta. Quando la pedivella gira e nasconde la caviglia, l’IA non interrompe il campionamento e non si blocca. Sfruttando la memoria storica dei cicli di pedalata precedenti dello specifico ciclista, l’algoritmo calcola e “predice” millimetricamente la traiettoria dell’articolazione laddove l’inquadratura è buia.
L’IA fa esattamente questo: supera i limiti della retina umana, elimina il rumore ambientale dei riflessi del carbonio e cattura i micro-movimenti invisibili all’uomo ad alte frequenze cinematiche.
Dove fallisce la macchina: la mancanza di empatia
Risolta la precisione metrologica, emerge però il limite opposto: la totale cecità dell’Intelligenza Artificiale sul contesto clinico ed umano.
La macchina è uno straordinario elaboratore di dati puri, ma è neurologicamente stupida sul piano antropologico. L’IA rileva un’anomalia vettoriale e sputa un codice di errore sul display. Ma non sa ascoltare l’atleta. Non sa se quel giorno il ciclista ha le gambe contratte per le ore passate in piedi al lavoro, non sa se stringe le spalle sul manubrio perché ha paura di una vecchia caduta in discesa o se quella rigidità è solo stress mentale.
L’IA analizza il dato puro, ma non comprende l’essere umano. Se il tecnico abdica al proprio ruolo e si trasforma in un mero esecutore dei report del computer, commette lo stesso identico errore di chi usava il filo a piombo nel secolo scorso.
Conclusione: la coerenza tra scienza e buon senso
La neuro-ergonomia non è una macchina che decide al posto dell’uomo, né un tecnico che indovina le quote a occhio. La vera performance non è solo esprimere watt, ma farlo con la massima coerenza neurale e il minimo rumore posturale.
La vera biomeccanica nasce quando chiudiamo il cerchio: l’Intelligenza Artificiale serve al tecnico per vedere l’invisibile e ripulire il dato, ma è l’occhio clinico del professionista – forte di trent’anni di storie, di fatiche e di ammiraglie – che applica il buon senso operativo per rimettere la persona al centro del calcolo. La matematica blinda il dato; l’ascolto umano cura il ciclista.
