IntellectNews
IntellectNews
    IntellectNews
    • Анализ изображений
    • Бизнес-исследования
    • Видео и анимация
    • Генерация и преобразование голоса
    • Генерация изображений
    • Дизайн интерьеров и архитектура
    • Другое
    • Здоровье и благополучие
    • Искусство и креативный дизайн
    • Исследования и анализ данных
    • Маркетинг и реклама
    • Музыка и аудио
    • Написание и редактирование
    • Обнаружение ИИ и антидетекция
    • Образование и перевод
    • Офис и продуктивность
    • Повседневная жизнь
    • Право и финансы
    • Программирование и разработка
    • Социальные сети
    • Управление бизнесом
    • Чат-боты и виртуальные собеседники
    • Новости ИИ
      • Автоматизация
      • Общество и рынок труда
      • ИИ в науке
      • ИИ в развлечениях
      • Персональный ИИ
      • Робототехника и автономные системы
      • Эксперименты и тесты
      • Новости индустрии ИИ
      • Технологии и разработки
      • Применение ИИ
      • Законодательство и этика
    • Блог
    • Промты
      • Business
    Поиск
    Авторизация
    Забыли пароль?
    Регистрация
    • Главная
    • Блог
    • Статьи
    • Как искусственный интеллект помогает фигуристам достигать новых высот в спорте

    Как искусственный интеллект помогает фигуристам

    • 11
    • 0
    • 17 Марта, 2026
    Поделиться
    Как искусственный интеллект помогает фигуристам

    Введение в применение AI в фигурном катании

    Фигурное катание на Олимпийских играх выглядит так, как будто это легко и непринужденно. Спортсмены скользят по льду, взмывают в воздух и вращаются, прежде чем приземлиться на лезвие шириной всего 4-5 миллиметров. Однако за этой кажущейся легкостью скрывается тяжелая работа и сложная техника. Ученые из MIT Sports Lab, Джерри Лю и профессор Аннет «Пеко» Хосои, используют технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь фигуристам улучшить свои навыки.

    AI evaluating figure skating performance, futuristic concept

    OOFSkate: Оптическая система отслеживания

    Джерри Лю разработал систему OOFSkate, которая использует AI для анализа видео прыжков фигуристов и дает рекомендации по улучшению. Эта система помогает фигуристам обнаружить и исправить ошибки, которые можно было бы упустить при визуальной оценке. Основная идея заключается в том, чтобы спортсмены могли повышать высоту своих прыжков и увеличивать количество вращений, полагаясь на данные и объективные оценки.

    Используя мобильное приложение, достаточно записать видео прыжка, и система предоставит физические метрики, которые влияют на количество вращений. Эти данные сравниваются с результатами текущих и бывших элитных спортсменов, что позволяет фигуристам видеть, как олимпийские чемпионы выполняли элементы, и на что стоит обратить внимание.

    Проблемы и перспективы AI в оценке артистичности

    Хотя технические элементы можно оценивать достаточно объективно, артистическая сторона фигурного катания остается субъективной. Профессор Хосои и ее команда работают над проектом, который исследует, могут ли AI системы оценивать эстетическую составляющую катания. Исследования проводят в сотрудничестве с профессором Артуром Баром и аспирантом Эриком Лю из MIT Human Insight Collaborative.

    Один из вопросов заключается в том, как AI может симулировать человеческие пути мышления в оценке эстетики. Насколько AI способен не просто имитировать человеческие суждения, но и формировать собственные концепции эстетической привлекательности?

    AI evaluating figure skating performance

    Будущее использования AI в спорте и соревнованиях

    Джерри Лю также работает с NBC Sports, чтобы помочь зрителям лучше понять сложные системы оценки в фигурном катании, сноубординге и лыжах. Цель - сделать эти виды спорта более доступными и понятными для широкой аудитории, подчеркивая техническую сложность их выполнения.

    Хосои уверена, что в ближайшем будущем мы увидим пятерное вращение в фигурном катании, что свидетельствует о стремлении спортсменов преодолеть новые рубежи благодаря новым технологиям. Хотя шестерное вращение может быть за пределами человеческих возможностей, пятерное вполне достижимо.

    Таким образом, применение искусственного интеллекта в фигурном катании не только помогает спортсменам наращивать свою технику, но и открывает новые перспективы для развития AI технологий в спорте в целом. Это подчеркивает, насколько важны данные и аналитика для достижения успеха в сложных и артистических дисциплинах.

    Блог top
    • 1
      Ошибки разбора JSON: Проверенные методы устранения и профилактики в российских системах 3 Марта, 2026 70
    • 2
      Что означает ошибка «Не удалось разобрать JSON» и как эффективно решить её в российских проектах 3 Марта, 2026 65
    • 3
      Ошибка разбора JSON в российских информационных системах: как избежать и решить распространённые проблемы 4 Марта, 2026 51
    • 4
      Ошибки при обработке JSON в российских IT-системах: разбираемся, как устранить проблему «Не удалось разобрать JSON» 3 Марта, 2026 48
    • 5
      Пути к безопасному развитию ИИ: почему правительство должно действовать 7 Марта, 2026 42
    • 6
      Как новый метод оценки неопределенности повышает доверие к крупным языковым моделям 26 Марта, 2026 25
    • 7
      Почему российским аналитикам и разработчикам стоит отказаться от циклов в Pandas для обработки данных и перейти к векторизации 4 Марта, 2026 22
    • 8
      Практическое руководство: Создание системы объяснимого искусственного интеллекта для российских бизнес-процессов с SHAP-IQ 3 Марта, 2026 22
    Статьи в блоге
    • Скрытые личности нейросетей: Как ученые из MIT научились управлять «подсознанием» LLM
      Скрытые личности нейросетей: Как ученые из MIT научились управлять «подсознанием» LLM 1 Мая, 2026
    • Взлом «черного ящика»: как ученые из MIT научились управлять скрытыми эмоциями и личностями LLM
      Взлом «черного ящика»: как ученые из MIT научились управлять скрытыми эмоциями и личностями LLM 30 Апреля, 2026
    • Анатомия ИИ: Как ученые из MIT научились управлять «характером» и скрытыми мотивами нейросетей
      Анатомия ИИ: Как ученые из MIT научились управлять «характером» и скрытыми мотивами нейросетей 30 Апреля, 2026
    • Дилемма «Ударь крота»: Как алгоритм WRING решает проблему предвзятости ИИ без переобучения
      Дилемма «Ударь крота»: Как алгоритм WRING решает проблему предвзятости ИИ без переобучения 30 Апреля, 2026
    • Скромный ИИ в медицине: как MIT создает системы, которые не боятся признавать неуверенность
      Скромный ИИ в медицине: как MIT создает системы, которые не боятся признавать неуверенность 30 Апреля, 2026
    • Как создать скромный ИИ: подход MIT для медицинских систем
      Как создать скромный ИИ: подход MIT для медицинских систем 29 Апреля, 2026
    • Как создать
      Как создать "скромный" ИИ для медицины: новые подходы и перспективы 29 Апреля, 2026
    • Создание «скромного» ИИ: путь к более надежным медицинским диагнозам
      Создание «скромного» ИИ: путь к более надежным медицинским диагнозам 28 Апреля, 2026
    Комментарии 0
    Поделиться
    11
    0
    17 Марта, 2026
    • Ваш комментарий будет первым
    Оставить комментарий
    Нажимая на кнопку «Отправить», Вы даете согласие на обработку персональных данных.
    Поделиться
    Выберите обязательные опции

    Мы используем файлы cookie и другие средства сохранения предпочтений и анализа действий посетителей сайта. Подробнее в Согласие на обработку персональных данных. Нажмите «Принять», если даете согласие на это.

    Принять
    IntellectNews

    Вы принимаете условия политики в отношении обработки персональных данных и пользовательского соглашения каждый раз, когда оставляете свои данные в любой форме обратной связи на сайте

    IntellectNews © 2026

    IntellectNews

    Вы принимаете условия политики в отношении обработки персональных данных и пользовательского соглашения каждый раз, когда оставляете свои данные в любой форме обратной связи на сайте, IntellectNews © 2026