ИИ хочет превратить простое телефонное видео в данные о велопроизводительности, за которые серьезные гонщики платят тысячи.

      Данные о производительности в велоспорте могут в конечном итоге поступать с камеры вашего телефона

      Велоспорт не является дорогим хобби в целом. Но когда вы начинаете серьезно заниматься, велосипедист может потратить откровенно огромную сумму денег на измерение того, что делают его ноги. В более профессиональной обстановке такие вещи, как инструментированные педали, велокомпьютеры, датчики сердечного ритма и многое другое начинают становиться важными. Все это помогает извлечь больше информации из каждой поездки.

      Теперь исследователи из Университета Ла Троб (через TechXplore) изучают, может ли одно устройство, которым большинство людей уже владеет, в конечном итоге справиться с удивительно сложной частью этой работы. Это не специализированное оборудование; это маленький гаджет, который помещается в ваш карман — да, это ваш телефон. Исследователи из Центра биомедицинских исследований Холсворта разрабатывают модели ИИ, способные оценивать силы, которые велосипедист прикладывает к педалям, используя движение, зафиксированное на видео. Велосипедист может просто записать себя на смартфон и получить биомеханическую информацию, для получения которой в настоящее время требуется гораздо более специализированное оборудование.

      ИИ наблюдает за каждым движением педали

      Система использует глубокое обучение, чтобы связать то, что она видит в движении велосипедиста, с фактическими силами, измеряемыми на педалях. Для этого исследования они обучили модель, используя синхронизированные лабораторные записи, которые включают один набор данных видеозаписей велосипедиста в движении, в то время как другой измеряет реальные силы, прикладываемые во время каждого движения педали. Затем ИИ изучает взаимосвязь между двумя и пытается предсказать эти силы только на основе движения.

      И мы уже видим некоторые многообещающие результаты. В предыдущем исследовании, в котором участвовал исследователь Ла Троб Родриго Бини, использовались рекуррентные нейронные сети для прогнозирования трехмерных сил педалей, а также сил и мощности в суставах нижних конечностей. Этот отчет показал корреляции между измеренными и предсказанными переменными в диапазоне от 0,79 до 0,96, хотя точность варьировалась в зависимости от силы или измерения сустава, которые оценивались. Таким образом, новый проект может упростить этот вид анализа за пределами лаборатории.

      Ваш телефон не заменит мощностной метр завтра

      Это исследование остается на ранней стадии. Ла Троб не собирается выпускать приложение в ближайшее время. Бини оценивает, что в течение пяти-десяти лет приложения для смартфонов могут позволить почти любому записывать свое движение и оценивать силы при велоспорте. Команда сейчас укрепляет и проверяет свой набор данных, предварительные результаты ожидаются на Международной конференции по биомеханике в следующем году.

      Мы уже тестировали умные педали в прошлом, такие как Garmin Vector 3, которые способны сообщать вам, где и когда вы генерируете силу во время движения педали. Однако такие детализированные данные традиционно требовали специализированных датчиков и серьезных затрат. Превращение камеры телефона даже в приближенную версию этого инструментария может сделать действительно полезную биомеханику велоспорта доступной для гораздо большего числа велосипедистов. С использованием ИИ в качестве тренеров по фитнесу мы вскоре увидим, как технологии используются для тонкой настройки более физических аспектов нашей жизни.