Nello sport, il margine tra successo e fallimento si misura spesso in millisecondi. Un giocatore di cricket che aggiusta la posizione dei piedi, un velocista che perfeziona la tecnica di corsa, o un calciatore che affina il gesto del passaggio: questi piccoli aggiustamenti possono fare la differenza tra vittoria e sconfitta.
La motion capture tradizionale è stata a lungo lo standard d’oro per l’analisi del movimento atletico, ma le sue limitazioni ne hanno frenato la diffusione. I sistemi convenzionali richiedono agli atleti di indossare marker riflettenti e tute speciali, esibendosi in ambienti di laboratorio controllati. Questi setup possono costare decine di migliaia di dollari, rendendoli accessibili solo a squadre d’élite e a centri di ricerca ben finanziati.
L’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente questo scenario. La motion capture senza marker, basata su deep learning e computer vision, consente di tracciare i movimenti direttamente dai video, senza bisogno di marker fisici. Questa tecnologia sta maturando rapidamente, con aziende come Theia che guidano il settore grazie all’aggiornamento software 2025 'Theia Axiom', compatibile con le nuove schede grafiche NVIDIA RTX 50 Series per capacità di elaborazione potenziate.
"La motion capture senza marker offre un’alternativa pratica, accessibile, scalabile e adattabile agli ambienti reali", spiega il professor Habib Noorbhai, scienziato della salute e dello sport che ha co-firmato un recente studio sulla tecnologia. "Si tratta di un cambiamento che promette di trasformare il modo in cui gli atleti si allenano, si muovono, vengono valutati gli infortuni e gli allenatori perfezionano le prestazioni."
Le applicazioni sono molteplici. In riabilitazione, i fisioterapisti possono monitorare in tempo reale le carenze di movimento, consentendo agli atleti in recupero da infortuni come la rottura del legamento crociato anteriore di avere andatura e angoli del ginocchio monitorati a distanza. Per il miglioramento delle prestazioni, gli allenatori possono analizzare la biomeccanica in ambienti naturali invece che in laboratori artificiali.
Sebbene i sistemi senza marker affrontino ancora alcune sfide—come i problemi di occlusione, dove parti del corpo vengono temporaneamente nascoste alla vista, e le variazioni di illuminazione che influenzano la precisione del tracciamento—la tecnologia continua a migliorare rapidamente. Studi di validazione recenti mostrano risultati promettenti, anche se i ricercatori sottolineano che sono necessari ulteriori perfezionamenti prima che questi sistemi possano sostituire completamente quelli basati su marker in tutte le applicazioni.
Il mercato dell’IA nello sport sta crescendo in modo esponenziale, con proiezioni che indicano un aumento da 7,63 miliardi di dollari nel 2025 a 26,94 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto del 28,69%. Questa crescita è trainata dall’adozione crescente di tecnologie AI in tutti gli aspetti dello sport, dall’analisi delle prestazioni alla prevenzione degli infortuni e al coinvolgimento dei tifosi.
Man mano che i modelli di IA diventano più sofisticati e la tecnologia dei sensori avanza, la precisione dei sistemi senza marker continuerà a migliorare. Il futuro probabilmente vedrà l’integrazione di approcci multipli, piuttosto che la sostituzione totale di una tecnologia con un’altra, creando un quadro integrato per l’analisi del movimento adattabile a diversi contesti ed esigenze.
Per gli atleti di ogni livello, questa rivoluzione tecnologica significa che l’analisi avanzata delle prestazioni sta diventando sempre più accessibile. Ciò che prima era riservato ai professionisti d’élite è ora alla portata di squadre universitarie, programmi di sviluppo e persino amatori appassionati—democratizzando la scienza dello sport e potenzialmente livellando il campo di gioco competitivo in modi prima impensabili.