Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые научили искусственный интеллект разбираться в фигурном катании
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.
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».
Telegram 
Дзен 
VK Команда российских исследователей, включая ученых из НИУ ВШЭ, применили искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на VK-сообщества. Оказалось, что алгоритмы могут с высокой точностью предсказывать, кто отличник, а у кого трудности с учебой.
Хотя попытки объединить квантовую теорию и гравитацию десятилетиями терпели неудачу, ученые продолжают выдвигать новые, порой крайне спорные гипотезы. Авторы нового исследования, например, предложили посмотреть на гравитацию так же, как на другие фундаментальные силы природы — через симметрии и поля.
Около 55 миллионов лет назад на планете внезапно стало очень тепло — в среднем на 11 градусов теплее, чем сегодня. Побережье Северного Ледовитого океана получило климат нынешнего южного Крыма. Этот период крайне интересует ученых, поскольку более сильного потепления в истории планеты нет, а причины и последствия случившегося все еще загадка. Авторы новой работы несколько прояснили ее.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Хотя попытки объединить квантовую теорию и гравитацию десятилетиями терпели неудачу, ученые продолжают выдвигать новые, порой крайне спорные гипотезы. Авторы нового исследования, например, предложили посмотреть на гравитацию так же, как на другие фундаментальные силы природы — через симметрии и поля.
Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе.
Да, с волосами и люком все так. У космонавта Суниты Уильямс волосы на МКС плавали свободно, а у Кэти Пэрри и прочих в полете 14 апреля 2025 года — нет. Но это не значит, что суборбитального космического полета первого чисто женского экипажа не было или что он был инсценировкой. Причем, в общем-то, чтобы понять это, даже не нужно обладать специальными знаниями.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Мощнейшее отключение электроэнергии за последние 20 лет истории Европы случилось уже неделю назад, а испанские власти пока так и не объявили о его причинах. Это логично: как мы покажем ниже, ответ на вопрос, кто виноват, получится очень неполиткорректным. И, более того, противоречащим линии правящей в Испании партии. Но мы живем за тысячи километров от нее, поэтому можем себе позволить аполитичный анализ случившегося. Так что же произошло на самом деле и каковы наши шансы увидеть подобное у себя дома?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно