Разработки исследователей позволяют «машине» определять типы движения, физической активности людей.

Обработка больших данных в спортивной сфере в настоящее время имеет неоспоримую актуальность, и в большей степени это касается профессионального спорта, как пример – подготовка спортсменов к участию в крупных соревнованиях при помощи оцифровки данных об их физиологическом состоянии. С другой стороны – есть задача оздоровления населения путем популяризации постоянных занятий физической культурой и спортом: согласно Указу Президента РФ Владимира Путина «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года», доля граждан страны, систематически занимающихся физкультурой и спортом, к 2030 году должна вырасти до 70%. Одним из элементов подобного вовлечения является создание современных интерфейсов для сохранения и систематизации данных о регулярности тренировок и достигнутых результатах.

Центр искусственного интеллекта и цифровой экономики ЯрГУ проводит исследования в области видеоаналитики занятий физкультурой и спортом уже на протяжении нескольких лет по трем направлениям: анализ данных по командным видам спорта, оценка результативности личных занятий физкультурой и спортом, а также оценка эффективности работы уличных спортивных площадок.

- Данные, необходимые для анализа и обработки, сотрудники центра получают при помощи видеосъемки. Первая отрасль – это командные виды спорта: мини-футбол, баскетбол, волейбол; съемки проводятся как непосредственно в нашем университете, так и на других площадках Ярославля – всего нами было отснято и проанализировано около 10 командных встреч. Съемки проводились с разных ракурсов. Задача алгоритмов компьютерного зрения в данном случае достаточно сложная – идентифицировать игроков, автоматизировать оценку их результативности. На сегодняшний день пока не существует технологии, способной сделать это так, как это может сделать человек. Однако в целом этот сегмент стремительно развивается, и мы работаем с алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы «приблизить» их к человеку, - рассказывает руководитель центра Владимир Хрящев.

Подобная аналитика проводится и с одиночными занятиями теми или иными видами физической активности. Искусственный интеллект в данном случае можно применить при попытке «автоматизировать» работу персонального тренера, которая включает в себя подсчет количества и оценку уровня качества выполненных человеком упражнений. Сотрудники центра искусственного интеллекта ЯрГУ опробовали это на практике во время выполнения жителями Ярославля нормативов комплекса ГТО: были сняты реальные записи прохождения тестирования, которые были предварительно оценены экспертами. Эти материалы использованы для обучения нейронной сети оценке соответствия выполнения упражнений имеющимся рекомендациям.

- В сфере обучения ИИ оценке индивидуальных видов физической активности стоит особенно отметить алгоритм, который мы называем «скелетонизация» - он выделяет на контуре тела человека порядка двадцати опорных точек, которые отрисовывают скелет человека. По их динамике и взаимному расположению можно определять тот или иной тип движения. Результаты работы этого алгоритма могут быть применены не только в отрасли спорта, но и в других сферах, например в безопасности или медицине, - обращает внимание Владимир Вячеславович.

За последние несколько лет выросла популярность уличных придомовых спортивных площадок. В дальнейшем они также смогут быть оснащены специальным видеооборудованием, которое будет осуществлять контроль безопасности, оценивать уровень востребованности этих площадок у населения, анализировать количество занимающихся.

- Современное поколение уже привыкло к тому, что все данные, даже о занятиях на спортивных площадках и состоянии здоровья, можно в любой момент вывести на экран своего смартфона, и в ближайшем будущем площадки для «уличного» фитнеса станут в этом плане технологичнее, чтобы свои данные о занятиях можно было фиксировать сразу. Сейчас мы ведем работу по совершенствованию алгоритмов считывания этой информации, возможно, в этом году в пилотном режиме мы сможем опробовать эти алгоритмы на спортивных площадках в нашем регионе. Это позволит понять, насколько они востребованы у населения, - отмечает ученый Демидовского университета.

По мнению экспертов Центра, в ближайшем будущем результаты работы с искусственным интеллектом позволят прежде всего университетскому спорту «продвинуться» в сторону технологичности. Сохранение и аналитика результатов физической активности при помощи работы алгоритмов ИИ позволит студентам, занимающимся командными видами спорта или фитнесом, не только правильнее оценивать свои результаты и сохранять их для себя, но и улучшать, чтобы в дальнейшем добиваться более высоких результатов во время соревновательной деятельности.