Как технологии искусственного интеллекта помогут тренировать будущих звезд футбола

Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) представили новую технологию на основе искусственного интеллекта, предназначенную для повышения эффективности тренировок юных футболистов. Об этом сообщила пресс-служба университета.

«Ученые создали прототип информационной системы, основанной на обученной нейросети, которая определяет качество тренировок юных футболистов. Система отслеживает индивидуальные тренировки каждого спортсмена и автоматизирует контроль качества со стороны тренера», — говорится в официальном сообщении пресс-службы ПНИПУ.

Авторы проекта отмечают, что определить положение футболиста во время тренировки возможно с помощью анализирования 2D-скелета и взаимодействия спортсмена с инвентарем. Однако для некоторых упражнений потребуется точное сопоставление положений определенных точек. При видеосъемке с двух ракурсов необходимо синхронизировать кадры по времени. Использование технологий на основе искусственного интеллекта, в частности системы, разработанной пермскими специалистами, решает эти задачи, так как применяемый трехмерный подход обеспечивает глубокий и детальный анализ.

«Программа фиксирует 34 ключевые точки, включая плечи, локти, кисти, пальцы, тазобедренные суставы, колени и стопы. Видеокамеры устанавливаются на тренировочном поле, а программно-аппаратная система записывает упражнения и передает их на компьютер для анализа ошибок в движениях с мячом и без. Это позволит тренерам и аналитикам проводить детальный анализ техники футболистов и разрабатывать стратегии для улучшения их мастерства», — объясняет аспирант кафедры Вычислительная математика, механика и биомеханика ПНИПУ Александр Терехин.

Система уже была протестирована на упражнениях с 3D-анализом движений.

«Нейросеть должна определить, насколько движения спортсмена соответствуют заданным требованиям, например, не сгибать колени и касаться пола пальцами обеих рук не более трех секунд. По предварительным результатам система справляется с выявлением ошибок в движениях игрока», — добавляет заведующий кафедрой Вычислительная математика, механика и биомеханика ПНИПУ, доктор технических наук Валерий Столбов.

В ближайшее время разработчики намерены расширить функционал системы, добавив новые упражнения, а также провести масштабные комплексные испытания.