• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
10.04.2025, 11:00
НИУ ВШЭ
260

Российские ученые научили искусственный интеллект разбираться в фигурном катании

❋ 4.6

Исследователи из НИУ ВШЭ в Перми разработали NeuroSkate — нейросеть, которая распознает движения фигуристов на видео и определяет правильность выполняемых элементов. Алгоритм успешно справляется с базовыми элементами, дальнейшее развитие модели позволит повысить точность распознавания сложных прыжков.

Российские ученые научили искусственный интеллект разбираться в фигурном катании – иллюстрация к материалу на Naked Science
В НИУ ВШЭ научили искусственный интеллект разбираться в фигурном катании / © Delaware Juniors, ru.wikipedia.org

Фигурное катание — технически сложный вид спорта, где важны не только скорость и сила, но и точность движений. Тренеры привыкли полагаться на собственное зрение и опыт, но объективные данные могут дать больше информации: какие элементы удаются лучше, какие требуют доработки, как меняется техника со временем. Особенно в детском спорте, где группы достигают 15 человек и тренеру сложно одновременно следить за каждым спортсменом.

Команда проекта NeuroSkate (Анна Проворова, Дарья Семёнова, Людмила Гергерт, Софья Куликова, Ирина Полякова) решила проверить, как искусственный интеллект справится с анализом движений фигуристов. Исследователи выбрали шесть движений, которые проще всего определить по позе спортсмена: бильман, вращения, кораблик и несколько базовых одинарных прыжков — флип, риттбергер и лутц. Главная идея состояла в том, чтобы нейросеть могла автоматически находить фигуриста на видео, отслеживать его движения и подписывать, какой элемент выполняется.

«Звучит просто, но на практике это задача не из легких. Для обучения алгоритмов нужны большие базы данных, а их в открытом доступе почти нет. В исследованиях анализируют взрослых спортсменов, а вот видео юных фигуристов с размеченными движениями до сих пор никто не собирал», — рассказывает младший научный сотрудник Центра когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ в Перми Анна Проворова.

Проект реализовывался вместе со Спортивной школой олимпийского резерва «Орленок» в Перми, которая предоставила данные для обучения нейросети.

«Пока фигуристы были на летнем перерыве, мы использовали записи соревнований и открытые видео. Позже удалось снять собственные кадры с тренировок, но только на телефон, без профессионального оборудования, что сказалось на качестве изображения и точности разметки», — рассказывает заведующая Центром когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ в Перми Софья Куликова.

Распознавание движений состоит из нескольких этапов. Сначала видео разбивается на кадры, на каждом из них выделяются ключевые точки на теле фигуриста. Затем последовательность из 60 кадров с отмеченными точками передается в нейросеть, которая анализирует движения спортсмена.

На первых этапах модель тестировали в бинарной классификации: ей предлагали различать движения попарно, например риттбергер и кораблик, без добавления других элементов. В таком формате система работала стабильно, показывая точность 72%. Но как только задача усложнялась, а элементов становилось больше, система начинала ошибаться. Исследователи продолжили разметку новых видео и дообучили модель, благодаря чему спортсменов стало легче распознавать на видео.

Параллельно разработчики создали веб-приложение, в котором можно загружать тренировочные видео и анализировать статистику конкретного спортсмена. В перспективе это может стать инструментом, который поможет тренерам следить за прогрессом учеников, не пересматривая часы записей.

«Мы надеемся продолжить работу над проектом, так как есть идеи, как улучшить алгоритм: самое первоочередное — собрать большую и качественную базу данных видеозаписей спортсменов. Также есть понимание, как  улучшить блок распознавания движений. Например, использовать графовые нейросети. Это очень перспективное направление. Одна из таких моделей (HD-GCN) показала впечатляющие результаты, которые были представлены на крупнейшей конференции по компьютерному зрению ICCV в 2023 году. Однако запустить ее на реальных данных проекта пока не удалось», — рассказывает Анна Проворова.

Исследование выполнено в рамках программы «Приоритет-2030».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
НИУ ВШЭ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
13 августа, 15:29
Татьяна Зайцева

Молодая женщина, возвращения которой из мертвых местное общество, по-видимому, сильно опасалось, имела скандинавские корни и поэтому могла считаться чужестранкой, предположили авторы нового исследования. Ученые также смогли установить много других интересных подробностей о жизни и смерти девушки.

12 августа, 20:52
Марк Чернов

Качественное дошкольное образование закладывает прочный фундамент успехов на долгие годы вперёд — вплоть до выпускного класса. Двадцатилетнее исследование показало, что дети, которые в возрасте четырех лет перед поступлением в школу посещали бесплатные государственные подготовительные классы, учатся существенно лучше сверстников, посещавших обычные детские сады с упором на простой присмотр или оставшихся на домашнем воспитании.

13 августа, 10:05
Сколтех

Международная исследовательская группа с участием профессора Центра инженерных систем и наук Сколтеха Александра Корсунского впервые в мире провела прямое измерение механических напряжений в зоне контакта между алмазным индентором и сложным наноструктурированным покрытием с разрешением менее 80 нанометров. Используя синхротронную рентгеновскую нанодифракцию на синхротроне ESRF в Гренобле, ученые показали, что многослойное покрытие из керамического ZrN с прослойками аморфного сплава ZrCu на 30% эффективнее рассеивает упругую энергию по сравнению с монолитным аналогом, предотвращая распространение трещин. Результаты дают инженерам прямые количественные критерии для проектирования защитных покрытий нового поколения.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

12 августа, 14:39
Илья Гриднев

Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.

11 августа, 12:44
МАИ

Со стороны профессия летчика-испытателя часто выглядит как череда опасных полетов, требующих бесстрашия и способности мгновенно импровизировать. В действительности ее основу составляют методика, дисциплина, технические знания и умение честно рассказать о каждой особенности машины. Его задача — не просто поднять самолет в воздух, но и понять, насколько точно он выполняет команды, предсказуемо ли ведет себя на сложных режимах и какие изменения необходимо внести в конструкцию или систему управления.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий