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Scienza e sport
Università di Bologna. il costo energetico dell’underwater
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Scienze motorie e sportive a confronto: a Bressanone il XVII Congresso Nazionale SISMeS
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La prescrizione dell’esercizio fisico in cardiologia: a Roma il convegno FMSI
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WADA, il passaporto biologico sempre più centrale nella lotta al doping
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Nuoto e prevenzione: lo screening multidimensionale mostra segnali interessanti
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Matteo Cortesi dal BMS di Porto Alegre: «Più integrazione tra scienza e allenamento»
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BMS, da Porto Alegre a Tenero: nel 2030 il simposio mondiale arriva in Svizzera
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Gli occhialini diventano wearable Devices: Speedo iQ guarda verso LA28
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ASCA. Vern Gambetta: «Prima atleti, poi nuotatori». VIDEO
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Cina. Adolescenti e acqua: la conoscenza può prevenire i comportamenti pericolosi.
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Allenatori olimpici: la ricerca che identifica i fattori dell'eccellenza. Meno ego e più intelligenza emotiva
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La scienza conferma: sport e scuola si rafforzano a vicenda
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Nuoto o corsa? Uno studio indica nel nuoto il miglior alleato del cuore
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Il professor Matteo Cortesi relatore al 15° Simposio Biomechanics and Medicine in Swimming
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L'approccio di Ono si basa sulle leggi del moto di Newton, misurando accelerazione, decelerazione e resistenza tramite sensori e video ad alta definizione. Le prime sperimentazioni erano rudimentali, ma col tempo hanno sviluppato metodi più sofisticati, incluso l'uso di sensori di forza e tecniche di algebra lineare
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L'articolo "I nuotatori più veloci degli Stati Uniti usano la matematica per puntare all'oro" di Jordana Cepelewicz, pubblicato originariamente su Quanta Magazine e oggi disponibile su Le Scienze, descrive come la matematica e la tecnologia stiano aiutando la squadra olimpica statunitense di nuoto a migliorare le prestazioni.
Nel 2014, Andrew Wilson, studente di matematica e fisica oltre che nuotatore, e Ken Ono, un matematico della Emory University, hanno iniziato a collaborare per usare modelli matematici e dati sull'accelerazione per migliorare le performance di Wilson. Ono, esperto in forme modulari e numeri astratti, ha raccolto e analizzato dati per identificare e quantificare le debolezze dei nuotatori. In due anni, Wilson ha vinto un campionato nazionale e, successivamente, una medaglia d'oro alle Olimpiadi del 2021 nuotando le batterie della staffetta 4x100 mista.
Ono si è poi trasferito all'Università della Virginia (UVA), collaborando con l'allenatore Todd DeSorbo e integrandosi nello staff tecnico della squadra olimpica. Il programma ha ottenuto notevoli successi, con atleti dell'UVA che hanno vinto diverse medaglie d'oro e stabilito record mondiali. L'approccio di Ono si basa sulle leggi del moto di Newton, misurando accelerazione, decelerazione e resistenza tramite sensori e video ad alta definizione. Le prime sperimentazioni erano rudimentali, ma col tempo hanno sviluppato metodi più sofisticati, incluso l'uso di sensori di forza e tecniche di algebra lineare.
I dati raccolti includono forze generate dai movimenti dei nuotatori in tre dimensioni, che permettono di analizzare dettagli come la coordinazione durante le gambate o l'efficienza della bracciata. Un esempio citato è quello di Paige Madden, la cui efficienza durante la nuotata è stata migliorata attraverso l'analisi dei dati e il successivo addestramento.
Ono utilizza anche gemelli digitali, modelli matematici basati sui dati degli atleti, per simulare e ottimizzare le strategie di gara. Questo metodo ha contribuito a sviluppare formule personalizzate per le prestazioni degli atleti, aumentando la loro fiducia e sicurezza in gara. Nonostante le sfide tecniche, come la gestione del rumore nei dati e l'orientamento nello spazio tridimensionale, il programma ha dimostrato l'importanza del pensiero analitico e dell'attenzione ai dettagli.
L'esperienza di Ono dimostra come la matematica possa avere un impatto significativo su un grande gruppo di persone, aiutando gli atleti a migliorare le loro prestazioni e raggiungere successi olimpici, con la consacrazione dei Giochi di Parigi dove gli atleti sottoposti al programma hanno ottenuto risultati a dir poco significativi: