Как смарт-девайсы меняют спорт — и почему так медленно
«Умными» приложениями, нейросетями и одеждой с датчиками, кажется, вымощена дорога в спорт будущего. Тренер главного баскетбольного клуба страны ПБК ЦСКА Павел Герасимов рассказал проектному директору «Интериум» Айте Лузгиной, почему смарт-экипировка сегодня — скорее приятный хай-тек бонус, чем «бог из машины».
—
Тренировки без смартфона и датчиков ушли в прошлое: бегуны, велосипедисты, лыжники не обходятся сегодня без пульсометров, а фитнес-энтузиасты — без браслетов и трекеров.
Другое дело — элита спорта уровня ЦСКА и олимпийских сборных, рассказывает Павел. У топовых спортсменов на вооружении стоят сложные датчики вроде Catapult: они не только мониторят показатели здоровья, но и ведут учет нагрузки. Среди примеров из личной практики тренера — автоматизация сбора таких показателей:
— Пройденные дистанции и маршруты (данные GPS);
— Показатели пульса (кардиодатчики);
— Ошибки в выполнении техник бега или силовых повторений (благодаря нейросетям, фиксирующим отклонения от шаблонов на базе замедленной съемки);
— Изменения в подвижности суставов (данные ТЕЗ).
Совсем недавно на рынке начала появляться «умная» экипировка, датчики которой помогают приложению строить индивидуальные календари тренировок (одним из пионеров здесь стала компания Hygear). Но рынок технологичной одежды и устройств, способных объединяться в подобие интернета вещей, по словам моего собеседника, пока «в зачаточном состоянии: об эффективности говорить пока рано, сейчас это не более, чем модный тренд». К тому же в этой смарт-«гонке вооружений» Россия проигрывает по всем параметрам.
Тем не менее, нейросети и девайсы играют огромную роль в помощи тренерам, и ЦСКА — не исключение. Самая распространенная их роль — аналитическая: ИИ ежедневно собирают и просматривают массивы данных о том, какую нагрузку отработал спортсмен на тренировке, какие процедуры он проходил, какие препараты принимал и как отвечал на опросники о самочувствии.
Колебания этих данных помогают нейросетям отследить, а врачам и тренерам предсказать возможные травмы или, наоборот, повысить нагрузку для лучшего результата. Один из примеров — «Система-Ной», мониторящая передвижения мяча в баскетболе.
Свое применение в спорте понемногу обретают и технологии AR и VR: от НБА до сборных западных стран по футболу в виртуальной реальности отрабатывают отдельные элементы тренировок (главным образом — штрафные броски) и иногда даже транслируют матчи, но до полноценного внедрения технологий метавселенной в спорт пока далеко: прогресс идет медленно еще и потому, что ИИ и умные девайсы способны заместить сбор и обработку данных, но не оценочные и стратегические выводы, которые делают «живые» профессионалы.
Другое применение нейросетей — анализ данных о питании и рационе спортсменов. Основную долю таких услуг оказывают коммерческие приложения, в особых случаях — врачи-нутрициологи, опирающиеся на собранные ими данные. Для контроля разработанных врачами стратегий питания не всегда обязательна нейросеть — порой достаточно калькулятора и excel-регистра потребленных калорий.
В перспективе — не только углубление анализа, на который способны нейросети (что, например, позволит отслеживать состояние спортсменов на всех уровнях вплоть до клеточного), но и привлечение ИИ к расчету групповых стратегий игры и оценки эффективности командного взаимодействия.
Однако важна умеренность. «Обвешаться датчиками с головы до ног — сомневаюсь, что это сделает из обычного человека олимпийского чемпиона… Технологии безусловно необходимы и полезны. Но они всегда останутся только помощниками. Тренировочный процесс они не заменят», — считает Павел.
Также очень может быть, что смарт-девайсы, интегрированные с коммерческими заготовками под нейросети «из коробки», станут популярным коммерческим решением и захватят долю рынка фитнес-услуг. Но для дальнейшего прогресса придется ждать, пока VR-устройства станут дешевыми и портативными.