Docente
Marco Santambrogio (marco DOT santambrogio AT polimi DOT it)
Referente del progetto
Laura Ginestretti (laura DOT ginestretti AT polimi DOT it)
Keyword
wellbeing, wellness, nutrizione, app design
Descrizione
Il progetto si inserisce nel contesto di un’app mobile innovativa che offre piani alimentari personalizzati, adattati alle esigenze quotidiane dell’utente che mira ad ottimizzarne le performance cognitive e sportive in base a dati biometrici raccolti da dispositivi indossabili.
Il progetto si concentra sull’applicazione di tecniche avanzate di machine learning per l’analisi dei dati biometrici raccolti dai dispositivi indossabili stessi, con l’obiettivo di estrarre caratteristiche personalizzate che possano essere utilizzate per ottimizzare le performance in relazione a specifiche attività quotidiane.
Utilizzando metodi di feature extraction supervisionata e non supervisionata, l’obiettivo principale del progetto è identificare e selezionare le feature biometriche che meglio rappresentano l’individuo. L’utilizzo di tecniche di machine learnign non supervisionato permette una rappresentazione dinamica e ottimizzata dei dati, facilitando l’adattamento del modello alle variabili individuali e contestuali. Il progetto mira, quindi, a fornire una soluzione avanzata e scalabile che, pur non occupandosi direttamente della parte applicativa, è essenziale per alimentare l’applicazione mobile attraverso un modello predittivo in grado di personalizzare il piano nutrizionale dell’utente in tempo reale.