В спорте грань между успехом и поражением зачастую измеряется в миллисекундах. Крикетист, корректирующий положение стопы, бегун, совершенствующий технику спринта, или футболист, оттачивающий передачу — эти небольшие изменения могут стать решающими для победы.
Традиционный захват движений долгое время считался золотым стандартом анализа движений спортсменов, однако его ограничения мешали широкому внедрению. Обычные системы требуют, чтобы спортсмены надевали отражающие маркеры и специальные костюмы, а все действия выполнялись в контролируемых лабораторных условиях. Такие комплексы могут стоить десятки тысяч долларов, что делает их доступными только для элитных команд и хорошо финансируемых исследовательских центров.
Искусственный интеллект кардинально меняет ситуацию. Захват движений без маркеров, основанный на технологиях глубокого обучения и компьютерного зрения, позволяет отслеживать движения непосредственно по видеозаписям, без необходимости использования физических маркеров. Эта технология быстро развивается — компании вроде Theia задают тон, выпуская обновление ПО 'Theia Axiom' в 2025 году с поддержкой новейших видеокарт NVIDIA RTX 50 Series для повышения производительности.
«Захват движений без маркеров — это практичная альтернатива, доступная, масштабируемая и адаптируемая к реальным условиям», — объясняет профессор Хабиб Нурбай, специалист по здоровью и спорту, соавтор недавнего исследования по этой технологии. «Это сдвиг, который обещает изменить подход к тренировкам, движениям, оценке травм и совершенствованию результатов».
Применение технологии весьма обширно. В реабилитации физиотерапевты могут в реальном времени отслеживать нарушения движений, что позволяет спортсменам, восстанавливающимся после травм, например разрывов связок колена, дистанционно контролировать походку и углы сгибания колена. Для повышения результатов тренеры могут анализировать биомеханику в естественных условиях, а не только в лабораториях.
Хотя у систем без маркеров пока есть свои проблемы — например, трудности с отслеживанием, когда части тела временно скрыты, или влияние освещения на точность — технология стремительно совершенствуется. Недавние исследования подтверждают её перспективность, хотя учёные отмечают, что для полной замены маркерных систем во всех областях требуется дальнейшая доработка.
Рынок ИИ в спорте стремительно растёт: прогнозируется увеличение с $7,63 млрд в 2025 году до $26,94 млрд к 2030-му, что соответствует среднегодовому темпу роста 28,69%. Такой рост обусловлен всё более широким внедрением ИИ во всех аспектах спорта — от анализа результатов до предотвращения травм и вовлечения болельщиков.
По мере усложнения моделей ИИ и совершенствования сенсорных технологий точность систем без маркеров будет только расти. Будущее, вероятно, связано с интеграцией различных подходов, а не с полной заменой одной технологии другой, что позволит создать единую экосистему для анализа движений в разных условиях и для разных задач.
Для спортсменов всех уровней эта технологическая революция означает, что сложный анализ результатов становится всё более доступным. То, что раньше было прерогативой профессионалов, теперь доступно университетским командам, программам развития и даже увлечённым любителям — что демократизирует спортивную науку и может выровнять конкурентное поле так, как раньше казалось невозможным.