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 После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.
В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.
Вокруг звезды HD 131488, расположенной в созвездии Центавра (Centaurus) на расстоянии около 152 световых лет от Земли, впервые зафиксировали следы монооксида углерода (CO), который образуется при столкновениях и испарении комет. Находка открывает новую страницу в изучении формирования планетных систем.
Биологи опровергли представление о примитивности органов чувств у древнейших бесчелюстных, обнаружив у миксин огромный арсенал рецепторов для поиска добычи. Исследователи доказали, что способность различать сложные запахи и аминокислоты появилась у общего предка позвоночных задолго до возникновения челюстей.
После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.
В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
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