Sudi, corri, fai i piegamenti e poi butti un occhio al device che hai sul polso. Può’ bastare? Sebbene possa essere piacevole terminare un allenamento e vedere, come per magia, le “calorie bruciate” apparire sullo smartwatch, questo dato spesso è sorprendentemente impreciso, con tassi di errore che secondo le stime oscillano dal 30 all’80%. Il fatto è, spiegano gli scienziati, che il software da polso si basa su fattori variabili come frequenza cardiaca, movimento del braccio, magari anche altezza e peso, senza però effettivamente misurare l’energia spesa. Ora i ricercatori di biomeccanica di Harvard sono convinti di aver trovato un modo migliore, sfruttando l’AI.OpenMetabolicsIl nuovo studio del laboratorio di Patrick Slade, professore associato di bioingegneria presso la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), descrive un monitor dell’attività fisica open source basato su smartphone e chiamato OpenMetabolics. Il sistema utilizza l’apprendimento automatico per convertire l’attività muscolare delle gambe di una persona in calorie bruciate. La ricerca e il conteggio delle calorie Uno studio di laboratorio condotto su ‘cavie umane’ ha dimostrato che il dispositivo di Harvard ha una precisione doppia rispetto agli smartwatch e ai tracker di attività fisica già presenti in commercio. Una ricerca, questa, che potrebbe non solo fornire misurazioni più accurate dell’esercizio fisico, ma aiutare gli scienziati a realizzare studi di qualità superiore sugli effetti dell’attività fisica per la salute. Un settore della ricerca cui l’Italia sta già contribuendo in modo rilevante.“L’attività fisica è fondamentale per la gestione di molti aspetti della salute”, ha affermato Slade. “Basandosi su un sistema basato su smartphone, questo approccio può essere facilmente implementato per un utilizzo su larga scala e per studi di ricerca, anche in aree svantaggiate”.Il nuovo sistemaPubblicato su ‘Communications Engineering’, lo studio è stato guidato dal dottorando Haedo Cho, che ha rielaborato un modello di apprendimento automatico usato dal gruppo di Slade per estrarre in modo accurato i valori del dispendio energetico a partire dal movimento delle gambe. Il modello utilizza i dati acquisiti dal giroscopio e dall’accelerometro dello smartphone e interpreta oscillazioni e movimenti come valori di energia spesa.I testCho e colleghi hanno reclutato 30 persone di età, corporatura e livello di forma fisica diversi per testare il modello basato su smartphone, confrontandolo con altri sistemi come quelli presenti nei fitness tracker con cardiofrequenzimetro o contapassi. I partecipanti indossavano i dispositivi durante attività come camminare, andare in bicicletta e salire le scale.“Molti studi di biomeccanica sull’attività fisica vengono condotti in laboratorio su un tapis roulant… ma questo non ‘cattura’ il modo in cui le persone camminano nella vita di tutti i giorni”, ha affermato Cho. “Quando devo prendere l’autobus, potrei camminare velocemente. Se faccio la spesa potrei farlo più lentamente. Abbiamo simulato questi scenari tramite suggerimenti audio”.Le prospettiveDa maratoneta, Cho è convinto che i dati sulle calorie usati da molti sportivi per la propria routine siano piuttosto imprecisi. E in ogni caso il team intende andare avanti. Slade ha spiegato che il suo gruppo sta esplorando l’uso della tecnologia per affrontare sfide sanitarie globali, con il supporto di una borsa di studio Harvard Impact Labs.Questo articolo Quante calorie hai bruciato facendo esercizio? Te lo dirà l’AI sullo smartphone proviene da LaPresse