• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
10.04.2025, 11:00
НИУ ВШЭ
253

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.
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
25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

25 мая, 10:21
Александр Березин

Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.

25 мая, 11:32
Губкинский университет

Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.

25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

25 мая, 10:21
Александр Березин

Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.

21 мая, 16:54
ЮФУ

Астрофизики Южного федерального университета предложили объяснение одной из самых интригующих загадок современной физики — годичных колебаний сигнала в детекторе DAMA/LIBRA, который вот уже почти тридцать лет регистрирует странные сигналы в подземной лаборатории Гран-Сассо в Италии, интерпретируемые как взаимодействие частиц темной материи с обычным веществом.

17 мая, 10:35
Игорь Байдов

В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.

29 апреля, 13:04
Александр Березин

Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.

17 мая, 10:00
Evgenia Vavilova

При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Авторизуясь, вы даете согласие на обработку персональных данных и подтверждаете ознакомление с Политикой.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно