В Казахстане развивается новый подход к подготовке спортсменов, основанный на искусственном интеллекте, машинном обучении и компьютерном зрении. Одним из ключевых направлений проекта стало плавание, где технологии позволяют точнее анализировать состояние спортсменов, их технику и эффективность тренировочного процесса.
О разработках рассказала член комитета спортивной медицины World Aquatics Енлик Ултаракова. По ее словам, главная цель проекта — создать систему, которая поможет тренерам и специалистам строить индивидуальные программы подготовки на основе объективных данных, а не только визуальной оценки или субъективных ощущений спортсмена.
В основе работы лежит сбор информации с носимых устройств, инерционных датчиков, браслетов, шагомеров, сенсоров и систем видеоаналитики. Эти данные позволяют отслеживать движения, физиологические показатели, внешнюю и внутреннюю нагрузку, а также результаты тренировок и соревнований.
Такой подход особенно важен в плавании, где результат зависит не только от общей физической формы, но и от техники, эффективности движений, восстановления и способности спортсмена выдерживать нагрузку на протяжении всего тренировочного цикла.
По словам Ултараковой, без полной и объективной картины невозможно точно понять, как спортсмен прогрессирует, насколько эффективно восстанавливается и правильно ли выстроена подготовка. Собранные данные помогают специалистам оценивать тренировочный процесс и своевременно вносить изменения.
Отдельное внимание уделяется компьютерному зрению и физико-информированным алгоритмам. В перспективе они должны позволить анализировать технику движений в реальном времени. Такая система сможет фиксировать ошибки, определять отклонения от оптимальной модели и подсказывать тренерам, какие элементы нужно корректировать.
Это может стать важным инструментом для подготовки пловцов высокого уровня. Даже небольшие изменения в положении корпуса, работе рук, ног или дыхании способны повлиять на скорость и итоговый результат. Технологии компьютерного зрения позволяют выявлять такие нюансы точнее, чем обычное наблюдение со стороны.
Проект уже реализуется совместно с Федерацией водных видов спорта Казахстана, а также с рядом спортивных организаций. В работу также вовлечены футбольные клубы, Национальный олимпийский комитет и Национальный паралимпийский комитет.
Сейчас специалисты активно собирают данные с использованием спортивных датчиков и лабораторного оборудования. Около полугода назад в проекте начали применять инерционные сенсоры. Они используются для обучения моделей компьютерного зрения и реконструкции движений спортсмена.
Еще одним направлением станет мобильное приложение для ежедневного мониторинга. Оно должно позволить отслеживать самочувствие спортсмена, уровень нагрузки и динамику результатов.
В пилотном проекте уже приняли участие около 18 профессиональных пловцов, представляющих Казахстан на международных соревнованиях. Полученные данные помогают не только оценивать эффективность тренировочных программ, но и лучше понимать факторы, влияющие на результат.
Исследователи обращают внимание и на психологический аспект. Важными могут оказаться вовлеченность спортсменов, их отношение к мониторингу и готовность регулярно передавать данные о самочувствии и нагрузках.
В дальнейшем команда планирует расширить проект на другие виды спорта и категории спортсменов. Также рассматривается коммерциализация технологий и выход на международный рынок спортивной аналитики.
Для казахстанского спорта такие разработки могут стать шагом к более современной системе подготовки. Использование ИИ и машинного обучения позволяет снизить зависимость от интуитивных решений, точнее контролировать нагрузку и персонализировать тренировочный процесс для каждого спортсмена.
Если проект будет масштабирован, он может помочь тренерам быстрее выявлять слабые места, снижать риск перегрузок и повышать качество подготовки спортсменов к международным стартам.
