W sporcie o sukcesie lub porażce często decydują ułamki sekund. Krykiecista poprawiający ustawienie stopy, sprinter doskonalący technikę biegu czy piłkarz dopracowujący formę podania — te drobne korekty mogą przesądzić o zwycięstwie lub przegranej.
Tradycyjne systemy przechwytywania ruchu od lat uchodzą za złoty standard w analizie ruchu sportowców, jednak ich ograniczenia utrudniały szerokie zastosowanie. Klasyczne rozwiązania wymagają od zawodników noszenia odblaskowych markerów i specjalnych kombinezonów podczas ćwiczeń w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych. Koszt takich systemów sięga dziesiątek tysięcy dolarów, przez co są one dostępne wyłącznie dla elitarnych drużyn i dobrze finansowanych ośrodków badawczych.
Sztuczna inteligencja radykalnie zmienia ten krajobraz. Przechwytywanie ruchu bez markerów, oparte na głębokim uczeniu i komputerowym rozpoznawaniu obrazu, pozwala śledzić ruch bezpośrednio z nagrań wideo, bez konieczności stosowania fizycznych znaczników. Technologia ta szybko dojrzewa — firmy takie jak Theia wyznaczają kierunek rozwoju, wprowadzając w 2025 roku aktualizację oprogramowania „Theia Axiom”, wspierającą najnowsze karty graficzne NVIDIA RTX 50 Series, co przekłada się na zwiększone możliwości przetwarzania danych.
„Przechwytywanie ruchu bez markerów to praktyczna alternatywa, która jest dostępna, skalowalna i łatwo adaptowalna do rzeczywistych warunków” — wyjaśnia profesor Habib Noorbhai, naukowiec zajmujący się zdrowiem i sportem, współautor najnowszego badania dotyczącego tej technologii. „To zmiana, która może zrewolucjonizować sposób trenowania sportowców, ocenę ich ruchu, analizę urazów oraz doskonalenie wydajności przez trenerów.”
Zastosowania są bardzo szerokie. W rehabilitacji fizjoterapeuci mogą w czasie rzeczywistym monitorować deficyty ruchowe, co umożliwia zdalne śledzenie chodu i kątów zgięcia kolana u sportowców wracających do zdrowia po urazach, takich jak zerwanie więzadła krzyżowego przedniego (ACL). W kontekście poprawy wydajności trenerzy mogą analizować biomechanikę zawodników w naturalnych warunkach, a nie tylko w sztucznym środowisku laboratoryjnym.
Choć systemy bez markerów nadal napotykają wyzwania — takie jak problemy z zasłanianiem części ciała czy wpływ oświetlenia na dokładność śledzenia — technologia ta rozwija się bardzo dynamicznie. Najnowsze badania walidacyjne przynoszą obiecujące wyniki, choć naukowcy podkreślają, że przed pełnym zastąpieniem systemów markerowych w każdej aplikacji konieczne są dalsze udoskonalenia.
Rynek AI w sporcie dynamicznie rośnie — prognozy przewidują wzrost z 7,63 miliarda dolarów w 2025 roku do 26,94 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczne tempo wzrostu na poziomie 28,69%. Rozwój ten napędzany jest rosnącą adopcją technologii AI we wszystkich aspektach sportu: od analizy wydajności, przez zapobieganie kontuzjom, po angażowanie kibiców.
Wraz z postępem modeli AI i rozwojem technologii sensorów, precyzja systemów bez markerów będzie stale rosnąć. Przyszłość najprawdopodobniej przyniesie integrację wielu podejść, zamiast całkowitego zastąpienia jednej technologii przez drugą, tworząc płynne ramy do analizy ruchu w różnych kontekstach i dla różnych potrzeb.
Dla sportowców na każdym poziomie oznacza to rewolucję — zaawansowana analiza wydajności staje się coraz bardziej dostępna. To, co kiedyś było zarezerwowane wyłącznie dla profesjonalistów, dziś trafia do drużyn akademickich, programów rozwojowych, a nawet ambitnych amatorów — demokratyzując naukę o sporcie i potencjalnie wyrównując szanse w rywalizacji w sposób dotąd niewyobrażalny.