Absolwent sport analytics z Syracuse University stworzył oprogramowanie, które z nagrania z jednej kamery potrafi wyciągnąć dane biomechaniczne, do tej pory dostępne głównie w drogich laboratoriach. Dzięki niemu udało się wykryć ukrytą słabość biegaczki lub biegacza, o której nie wiedzieli ani sami zawodnicy, ani trener.

Od biegu przełajowego do własnej platformy

Dan Griffiths, który studiował analitykę sportową w David B. Falk College of Sport, przez pierwsze dwa okrążenia obserwował zawodnika uniwersyteckiej drużyny przełajowej biegnącego z idealną techniką. Później, wraz z narastającym zmęczeniem, czasy zaczęły się pogarszać. Nagranie z zawodów pokazało, że cała lewa strona ciała, od biodra przez kolano po kostkę, „wyłączała się” w porównaniu z prawą. Przyczyną okazała się kontuzja biodra sprzed sześciu lat, którą sportowiec uważał za całkowicie wyleczoną.

Na tej podstawie Griffiths ułożył plan wzmacniania lewej strony: przysiady na jednej nodze, skoki na jednej nodze i inne ćwiczenia zwiększające odporność na zmęczenie. Narzędzie, które stworzył do analizy, przekształciło się w platformę Rebound Motion Intelligence.

Co potrafi Rebound

System korzysta ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, by zamieniać zwykłe wideo w dane o ruchu, w tym o siłach działających na ciało zawodnika. Mogą one pomagać w ocenie ryzyka kontuzji, poprawie wyników i planowaniu indywidualnych treningów w różnych dyscyplinach. Wbudowany bot trenerski, oparty na dużym modelu językowym, tłumaczy wyniki prostym językiem, wyjaśnia uzasadnienie zaleceń i proponuje plan działania.

• Jedna kamera zamiast laboratorium – według Griffithsa nie potrzeba laboratorium za około 500 tys. dolarów, wystarczy nagranie.
• Model dla kobiet – twórcy twierdzą, że zbudowali jeden z nielicznych na świecie modeli komputerowych zaprojektowanych specjalnie dla kobiecego ciała, a nie przerobioną wersję modelu męskiego.
• Różne dyscypliny – autor pracował już z koszykarzami, baseballistami i golfistami.

Początkowo Griffiths zbierał od 14 biegaczy dane o tętnie i treningach za pomocą własnej aplikacji. Szybko okazało się, że to za mało, bo potrzebne były pozycje kolan, kostek czy barków. Ponieważ zawodnicy trenowali codziennie, szukał metody nieinwazyjnej. Pierwsze rozwiązania oparte na wizji komputerowej dawały tylko pozy w 2D, ale brakowało w nich sił działających na ciało, które pozwala uchwycić dopiero estymacja pozy w 3D.

Współpraca z Gujaną i praca w baseballu

Po stażu w amerykańskim związku lekkoatletycznym USA Track & Field Griffiths dostał propozycję współpracy od Rodneya Paula, szefa wydziału analityki sportowej. Rodzic jednego ze studentów chciał uruchomić elitarny program lekkoatletyczny w Gujanie. Griffiths zaczął zdalnie pomagać we włączeniu analizy wideo do treningu. Jak mówi, trenerzy z Gujany uczą się przy okazji podstaw analityki danych i modelowania predykcyjnego, dzięki czemu chętniej korzystają z wniosków.

Obecnie Griffiths pracuje jako analityk ilościowy wizji komputerowej w Philadelphia Phillies, gdzie wykorzystuje podobne umiejętności do oceny gry zawodników i ich decyzji na boisku.

Co to oznacza dla polskiego czytelnika

Na razie to rozwiązanie opisane w kontekście amerykańskiego uniwersytetu i zawodowej drużyny, a artykuł nie podaje, czy i kiedy Rebound będzie dostępny w Europie. Pokazuje jednak kierunek, w którym zmierza sport: analiza ruchu, dotąd zarezerwowana dla klubów z dużymi budżetami, może stać się tańsza i łatwiejsza do wdrożenia w mniejszych klubach, szkołach sportowych czy u trenerów indywidualnych.

Trzeba też pamiętać, że nagrania sportowców to dane dotyczące ciała i zdrowia. W Unii Europejskiej tego typu narzędzia podlegałyby przepisom o ochronie danych osobowych, a przy wykorzystaniu AI także nowym regulacjom dotyczącym sztucznej inteligencji. Skuteczność takich systemów warto traktować ostrożnie, dopóki nie zostanie potwierdzona niezależnymi badaniami.

Źródło: Medical Xpress – „Platform finds hidden flaws in athletes’ form”