All’Università di Stirling il nuoto incontra l’intelligenza artificiale.

All’Università di Stirling, in Scozia, il nuoto d’élite sta vivendo una piccola rivoluzione silenziosa: accanto agli allenamenti in acqua, cresce sempre di più il ruolo della scienza, dei dati e dell’intelligenza artificiale. Grazie a una collaborazione quadriennale tra l’ateneo e Aquatics GB, i migliori nuotatori britannici stanno sperimentando un nuovo modo di prepararsi alle grandi competizioni, in cui tecnologia e talento umano lavorano fianco a fianco.

Il cuore del progetto è il National Swimming Academy di Stirling, dove si allenano campioni olimpici come Duncan Scott, Tom Dean, Jack McMillan e Freya Anderson. Qui opera Adham Sanoufi, ex nuotatore diventato ricercatore, che segue gli atleti direttamente a bordo vasca. Non è uno scienziato chiuso in laboratorio: osserva, raccoglie dati, dialoga con i coach e restituisce indicazioni pratiche in tempo reale.

Adham Sanoufi,: “Sto creando un modello predittivo di machine learning per identificare quali set di dati sono i più forti indicatori di prestazione — con l’obiettivo di sviluppare uno strumento di assistenza per gli allenatori che possa proiettare la performance o segnalare potenziali problemi. In definitiva, voglio integrare in un unico modello i dati di forza e condizionamento, fisiologia, benessere e carico di allenamento per aiutare i coach a prendere decisioni migliori.”

Grazie a un sistema di analisi chiamato SwimTrack Technology, composto da dieci telecamere subacquee e laterali, ogni movimento viene studiato con grande precisione: entrate in acqua, subacquee, virate, frequenza di bracciata, postura. L’obiettivo non è “controllare” gli atleti, ma capire meglio cosa rende una nuotata davvero efficace.

Nel suo dottorato, Sanoufi sta costruendo un modello basato su intelligenza artificiale che mette insieme molte informazioni diverse: carichi di allenamento, dati fisiologici, forza in palestra, qualità del sonno e livello di stanchezza. In questo modo prova a individuare quali fattori contano davvero per migliorare le prestazioni e aiutare gli allenatori a prendere decisioni più consapevoli.

Secondo il capo allenatore Brad Hay, questo approccio sta già cambiando il modo di lavorare. I dati non servono solo a spiegare cosa è successo in gara, ma a prevenire errori, affinare la tecnica e personalizzare il percorso di ogni atleta. In uno sport in cui spesso si vince o si perde per pochi centesimi, questi dettagli possono fare la differenza.

“L’impatto finora è stato enorme. Adham sta analizzando schemi, tendenze, tempistiche e utilizzando il sistema di telecamere e gli strumenti informatici per un’analisi più approfondita di quanto abbiamo mai fatto prima. Da lì, il nostro compito è decidere come questi insight possano guidare i miglioramenti — che siano meccanici, legati al timing o ad aspetti tecnici come la fase subacquea del calcio, per esempio.”

“Adham continua a portare nuove idee, il che è fantastico. Nel corso del suo dottorato ci aspettiamo che questo lavoro diventi sempre più raffinato, così da poter personalizzare gli approcci e individuare modelli utili per aiutare gli atleti più giovani nel loro percorso verso l’élite. Una delle sfide è trovare le ‘pepíte’ che contano davvero. È come setacciare l’oro. Il lavoro di Adham ci aiuta a identificare ciò che è davvero utile, così possiamo aggiungerlo al nostro arsenale di coaching.”

Il progetto guarda già al futuro: con i Commonwealth Games di Glasgow 2026 e le Olimpiadi di Los Angeles 2028 all’orizzonte, Stirling punta a diventare un modello di integrazione tra sport e ricerca.