У спорті межа між успіхом і поразкою часто вимірюється мілісекундами. Крикетист, який коригує положення стопи, бігун, що вдосконалює техніку спринту, чи футболіст, який відточує передачу — ці незначні налаштування можуть стати вирішальними для перемоги чи поразки.
Традиційне захоплення руху давно вважається золотим стандартом аналізу спортивних рухів, однак його обмеження заважали широкому впровадженню. Звичайні системи вимагають, щоб спортсмени носили відбивні маркери та спеціальні костюми й виконували рухи у контрольованих лабораторних умовах. Таке обладнання може коштувати десятки тисяч доларів, роблячи його доступним лише для елітних команд і добре фінансованих дослідницьких центрів.
Штучний інтелект кардинально змінює цю ситуацію. Захоплення руху без маркерів, що працює на основі глибокого навчання та комп’ютерного зору, дозволяє відстежувати рухи без фізичних маркерів — безпосередньо з відеозапису. Технологія стрімко розвивається: компанії на кшталт Theia вже готують оновлення свого програмного забезпечення 'Theia Axiom' 2025 року, яке підтримуватиме новітні графічні карти NVIDIA RTX 50 Series для підвищення обчислювальної потужності.
"Захоплення руху без маркерів — це практична альтернатива, яка є доступною, масштабованою та адаптованою до реальних умов," пояснює професор Хабіб Нурбай, науковець у галузі здоров’я та спорту, який є співавтором нещодавнього дослідження цієї технології. "Це зміна, що обіцяє трансформувати тренування спортсменів, їхню рухливість, оцінку травм і вдосконалення результативності тренерами."
Застосування технології дуже широке. У реабілітації фізіотерапевти можуть у режимі реального часу відстежувати рухові порушення, дозволяючи спортсменам, які відновлюються після травм, таких як розриви передньої хрестоподібної зв’язки, дистанційно контролювати ходу та кути згину коліна. Для підвищення результативності тренери можуть аналізувати біомеханіку у природному середовищі, а не в штучних лабораторних умовах.
Попри те, що системи без маркерів ще мають певні виклики — зокрема, проблеми з оклюзією, коли частини тіла тимчасово закриваються, та впливом освітлення на точність відстеження — технологія швидко вдосконалюється. Останні валідаційні дослідження дають обнадійливі результати, хоча дослідники зазначають, що для повної заміни маркерних систем у всіх сферах застосування потрібне подальше доопрацювання.
Ринок AI у спорті стрімко зростає: за прогнозами, він збільшиться з $7,63 мільярдів у 2025 році до $26,94 мільярдів у 2030-му, що відповідає середньорічному темпу зростання у 28,69%. Це зростання зумовлене все ширшим впровадженням AI-технологій у всіх аспектах спорту — від аналізу результативності до профілактики травм і залучення вболівальників.
Зі зростанням складності AI-моделей і розвитком сенсорних технологій точність систем без маркерів і надалі зростатиме. Майбутнє, ймовірно, передбачає інтеграцію кількох підходів замість повної заміни однієї технології іншою, створюючи безшовну систему аналізу рухів для різних контекстів і потреб.
Для спортсменів усіх рівнів ця технологічна революція означає, що складний аналіз результативності стає дедалі доступнішим. Те, що раніше було доступне лише професіоналам найвищого рівня, тепер у межах досяжності університетських команд, молодіжних програм і навіть аматорів-ентузіастів — демократизуючи спортивну науку та потенційно вирівнюючи конкурентне поле у способах, які раніше здавалися неможливими.