În sport, diferența dintre succes și eșec este adesea măsurată în milisecunde. Un jucător de cricket care își ajustează poziția piciorului, un alergător care își rafinează tehnica de sprint sau un fotbalist care își perfecționează forma de pasare—aceste mici ajustări pot face diferența dintre victorie și înfrângere.
Captura de mișcare tradițională a fost mult timp standardul de aur pentru analiza mișcării atletice, însă limitările sale au restricționat adoptarea pe scară largă. Sistemele convenționale necesită ca sportivii să poarte markeri reflectorizanți și costume speciale în timp ce performează în medii de laborator controlate. Aceste configurații pot costa zeci de mii de dolari, ceea ce le face inaccesibile pentru toate echipele, cu excepția celor de elită sau a centrelor de cercetare bine finanțate.
Inteligența artificială schimbă dramatic acest peisaj. Captura de mișcare fără markeri, bazată pe deep learning și viziune computerizată, permite urmărirea mișcării direct din înregistrări video, fără markeri fizici. Această tehnologie evoluează rapid, companii precum Theia fiind în frunte cu actualizarea software-ului 'Theia Axiom' din 2025, care suportă cele mai noi plăci grafice NVIDIA RTX 50 Series pentru capabilități de procesare îmbunătățite.
„Captura de mișcare fără markeri oferă o alternativă practică, accesibilă, scalabilă și adaptabilă la situațiile reale”, explică profesorul Habib Noorbhai, om de știință în domeniul sănătății și sportului, co-autor al unui studiu recent despre această tehnologie. „Este o schimbare care promite să transforme modul în care sportivii se antrenează, cum se mișcă, cum sunt evaluate accidentările și cum antrenorii optimizează performanța.”
Aplicațiile sunt vaste. În recuperare, fizioterapeuții pot monitoriza deficiențele de mișcare în timp real, permițând sportivilor care se recuperează după accidentări precum rupturile de ligament încrucișat anterior (LIA) să aibă mersul și unghiurile genunchiului monitorizate de la distanță. Pentru îmbunătățirea performanței, antrenorii pot analiza biomecanica în medii naturale, nu doar în laboratoare artificiale.
Deși sistemele fără markeri se confruntă încă cu provocări—notabil probleme de ocluzie, când anumite părți ale corpului devin temporar ascunse, și variații de iluminare care afectează acuratețea urmăririi—tehnologia continuă să se îmbunătățească rapid. Studii recente de validare arată rezultate promițătoare, deși cercetătorii subliniază că este nevoie de rafinări suplimentare înainte ca aceste sisteme să poată înlocui complet configurațiile bazate pe markeri pentru toate aplicațiile.
Piața AI-ului în sport se extinde dramatic, cu proiecții care arată o creștere de la 7,63 miliarde de dolari în 2025 la 26,94 miliarde de dolari până în 2030—o rată anuală compusă de creștere de 28,69%. Această creștere este determinată de adoptarea tot mai largă a tehnologiilor AI în toate aspectele sportului, de la analiza performanței la prevenirea accidentărilor și implicarea fanilor.
Pe măsură ce modelele AI devin mai sofisticate și tehnologia senzorilor avansează, precizia sistemelor fără markeri va continua să crească. Viitorul va implica probabil integrarea mai multor abordări, nu înlocuirea completă a uneia de către alta, creând un cadru fluid pentru analiza mișcării care funcționează în contexte și pentru nevoi diverse.
Pentru sportivii de toate nivelurile, această revoluție tehnologică înseamnă că analiza sofisticată a performanței devine tot mai accesibilă. Ceea ce era cândva disponibil doar profesioniștilor de elită este acum la îndemâna echipelor universitare, programelor de dezvoltare și chiar a amatorilor dedicați—democratizând știința sportului și nivelând potențial terenul de competiție într-un mod anterior de neimaginat.