• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.01.2022, 10:00
СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
2,7 тыс

В ЛЭТИ предложили повышать выносливость спортсменов с помощью методов машинного обучения

❋ 4.6

Модель, созданная в СПбГЭТУ «ЛЭТИ», позволит с высокой точностью индивидуально для каждого спортсмена рассчитывать анаэробный порог – важнейший показатель для мониторинга физической подготовки.

В ЛЭТИ предложили повышать выносливость спортсменов с помощью методов машинного обучения / ©Getty images / Автор: Александр Литвинов

Анаэробный порог — это самый высокий уровень интенсивности, который человек может выдерживать в течение длительного времени без того, чтобы в крови накапливалось значительное количество лактата (это снижает общее физическое состояние организма).

Поэтому одна из задач профессиональных спортсменов во время тренировочного процесса – постоянное повышение анаэробного порога, для усиления общей выносливости организма. Однако точное определение анаэробного порога является сложной задачей, поскольку зависит от большого количества факторов: физиологических особенностей конкретного спортсмена и системы методов и пред ставлений о подготовки со стороны тренерского персонала.

«С помощью методов машинного обучения мы разработали модель, которая сможет улучшить точность предсказания анаэробного порога, являющегося одним из основных критериев при мониторинге подготовки профессиональных спортсменов. Эта разработка позволит повысить эффективность тренировочного процесса», — рассказывает доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.

Созданию модели предшествовал сбор данных, который проводили исследователи Научно-исследовательского института гигиены, профпатологии и экологии человека и Северо-Западного государственного медицинского университета имени И. И. Мечникова. Они тестировали спортсменов на специальных установках, имитирующих тренировочный процесс и физиологическое состояние при достижении анаэробного порога. Сбор данных (частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом и прочее) у испытуемых проводился с помощью датчиков. Для сбора данных было проведено более 1,2 тысяч наблюдений.

Затем полученные данные были использованы учеными ЛЭТИ для обучения прогностической модели. Для достижения максимально возможной точности анализа данных было применено четыре различных метода машинного обучения, полученная модель способна определять физиологические показатели (в количественном выражении), которые ограничивают повышение анаэробного порога в ходе тренировок. Для этого ученые использовали специальный пояснительный алгоритм LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations). Результаты работы опубликованы в научном журнале Biomedical Signal Processing and Control.

«Разработанная модель определения анаэробного порога позволяет выявлять закономерности, влияющие на результат теста, и, как следствие, прогнозировать ход тренировочного процесса, чтобы спортсмен действовал эффективно без недоработок или переработок, и выходил на соревнования на пике формы», — поясняет Дмитрий Каплун. Сейчас ученые работают над повышением точности созданной модели путем применения других более сложных алгоритмов машинного обучения.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» – один из ведущих технических университетов России и участник программы «Приоритет-2030» – является лидером в области разработки технологий и опережающей подготовки кадров для сфер радиоэлектронных, информационно-телекоммуникационных и информационно-управляющих систем, искусственного интеллекта, биоинженерии, жизнеобеспечения человека и защиты окружающей среды.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
13 апреля, 10:19
Максим Абдулаев

Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.

14 апреля, 10:44
Татьяна Зайцева

Кошка может внезапно отказаться от корма, который ела месяцами, и все потому, что ей просто надоел его запах, пришли к выводу японские исследователи. Поэтому хозяевам стоит почаще вносить немного разнообразия в рацион, который они предлагают питомцу, вернее — в аромат, который пища источает.

14 апреля, 10:05
Сколтех

Исследовательская группа из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) и других научных организаций России и Индии провела системное исследование процесса селективного лазерного плавления алюминиевой бронзы. Этот материал перспективен для применения в компонентах, работающих в условиях интенсивного теплового воздействия и требующих эффективного отвода тепла, — например, в теплообменниках, охлаждаемых элементах энергетических установок и корпусах силовой электроники. Результаты открывают возможность производить сложные по форме компоненты с помощью селективного лазерного плавления, которые по прочности и теплопроводности не уступают традиционным литым аналогам, а по ряду характеристик превосходят их.

10 апреля, 10:51
Татьяна Зайцева

Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.

13 апреля, 10:19
Максим Абдулаев

Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.

11 апреля, 19:45
Evgenia Vavilova

Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.

19 марта, 10:58
Игорь Байдов

В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.

19 марта, 12:41
Игорь Байдов

Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.

5 апреля, 15:48
Александр Березин

Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.

[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
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

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

Понятно