खेलों में सफलता और असफलता के बीच का अंतर अक्सर मिलीसेकंड में मापा जाता है। एक क्रिकेटर का अपने पैर की पोजिशन बदलना, धावक का अपनी दौड़ने की तकनीक सुधारना, या फुटबॉलर का पासिंग फॉर्म परफेक्ट करना—ये छोटे-छोटे बदलाव जीत और हार के बीच फर्क ला सकते हैं।
पारंपरिक मोशन कैप्चर लंबे समय से एथलीटों की गतिविधियों के विश्लेषण के लिए स्वर्ण मानक रहा है, लेकिन इसकी सीमाओं के कारण इसका व्यापक उपयोग नहीं हो पाया। पारंपरिक सिस्टम में खिलाड़ियों को रिफ्लेक्टिव मार्कर और विशेष सूट पहनकर नियंत्रित लैब वातावरण में प्रदर्शन करना पड़ता है। ऐसे सेटअप की लागत हजारों डॉलर तक होती है, जिससे यह केवल शीर्ष टीमों और अच्छी फंडिंग वाले अनुसंधान केंद्रों तक ही सीमित रह जाता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस परिदृश्य को पूरी तरह बदल रही है। डीप लर्निंग और कंप्यूटर विजन से संचालित मार्करलेस मोशन कैप्चर वीडियो फुटेज से ही बिना किसी भौतिक मार्कर के गतिविधियों को ट्रैक करने की सुविधा देता है। यह तकनीक तेजी से परिपक्व हो रही है, और Theia जैसी कंपनियां अपने 2025 के सॉफ्टवेयर अपडेट 'Theia Axiom' के साथ NVIDIA RTX 50 सीरीज ग्राफिक्स कार्ड के लिए बेहतर प्रोसेसिंग सपोर्ट ला रही हैं।
"मार्करलेस मोशन कैप्चर एक व्यावहारिक विकल्प है जो सुलभ, स्केलेबल और वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों के अनुरूप है," बताते हैं प्रोफेसर हबीब नूरभाई, जो इस तकनीक पर हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन के सह-लेखक हैं। "यह एक ऐसा बदलाव है जो खिलाड़ियों के प्रशिक्षण, उनकी गतिविधियों, चोटों के मूल्यांकन और कोचिंग के तरीकों को पूरी तरह बदल सकता है।"
इसकी उपयोगिता बहुत व्यापक है। पुनर्वास में, फिजियोथेरेपिस्ट रियल-टाइम में गतिविधियों की कमियों की निगरानी कर सकते हैं, जिससे ACL जैसी चोटों से उबर रहे खिलाड़ियों की चाल और घुटने के कोण की दूरस्थ निगरानी संभव हो जाती है। प्रदर्शन सुधार के लिए, कोच अब प्रयोगशाला के कृत्रिम वातावरण के बजाय प्राकृतिक परिस्थितियों में बायोमैकेनिक्स का विश्लेषण कर सकते हैं।
हालांकि मार्करलेस सिस्टम्स को अभी भी कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है—जैसे शरीर के हिस्सों का अस्थायी रूप से छिप जाना (ओक्लूजन) और प्रकाश व्यवस्था में बदलाव से ट्रैकिंग की सटीकता प्रभावित होना—फिर भी तकनीक लगातार बेहतर हो रही है। हाल के सत्यापन अध्ययनों में उत्साहजनक परिणाम मिले हैं, हालांकि शोधकर्ता मानते हैं कि सभी अनुप्रयोगों के लिए मार्कर-आधारित सेटअप की पूरी तरह जगह लेने से पहले और सुधार की आवश्यकता है।
खेलों में एआई का बाजार तेजी से बढ़ रहा है, जो 2025 में $7.63 बिलियन से बढ़कर 2030 तक $26.94 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है—यह 28.69% की वार्षिक संयुक्त वृद्धि दर है। यह वृद्धि खेलों के हर पहलू में एआई तकनीकों के बढ़ते उपयोग से प्रेरित है, चाहे वह प्रदर्शन विश्लेषण हो, चोट की रोकथाम या प्रशंसकों की भागीदारी।
जैसे-जैसे एआई मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाएंगे और सेंसर तकनीक में प्रगति होगी, मार्करलेस सिस्टम्स की सटीकता भी बढ़ती जाएगी। भविष्य में संभवतः कई तकनीकों का एकीकरण होगा, जिससे विभिन्न संदर्भों और जरूरतों के लिए एक सहज मूवमेंट एनालिसिस फ्रेमवर्क तैयार होगा।
हर स्तर के खिलाड़ियों के लिए, यह तकनीकी क्रांति अब परिष्कृत प्रदर्शन विश्लेषण को अधिक सुलभ बना रही है। जो पहले केवल शीर्ष पेशेवरों के लिए उपलब्ध था, वह अब कॉलेज टीमों, विकासात्मक कार्यक्रमों और समर्पित शौकिया खिलाड़ियों की पहुंच में है—खेल विज्ञान का लोकतंत्रीकरण करते हुए प्रतिस्पर्धा के मैदान को पहले से कहीं अधिक समतल बना रही है।