2 December 2021, 1:00 Анна Солдатенко

Нейронная сеть стала тренером для молодых боксеров

Нейронная сеть стала тренером для молодых боксеров
Схема эксперимента
Source: Khasanshin and Osipov / PLoS ONE, 2021

Победа в боксерском поединке обуславливается множеством факторов, однако наиважнейшую роль играет техника, то есть то, насколько быстро и сильно спортсмен может нанести удар. Здесь важно учитывать характеристики каждого человека и подбирать стиль индивидуально. Однако не всегда боксер находит тренера, который был бы столь внимателен к подопечному: чаще всего техника подгоняется под некую кальку, и в результате боец выступает не так успешно, как мог бы.

Сотрудники департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (Москва) задались вопросом: существует ли научный способ отработки техники удара? Разобраться в этом авторы статьи, опубликованной на страницах журнала PLoS ONE, решили при помощи специального тренажера на основе нейронной сети и обратной связи.

Боксерам надевали на руки датчики, отслеживающие вращательные и поступательные движения, а затем спортсмены били по подушке со светодиодами, которая измеряла параметры удара — чем быстрее и сильнее он был, тем больше лампочек загоралось, давая испытуемому обратную связь. Данные, а именно линейная и угловая скорости кулака, передавались на компьютер, где их анализировала нейронная сеть в виде многослойного перцептона (в нем обучается не один, а несколько слоев искусственных нейронов), а потом выдавала результат — насколько удар близок к модели-идеалу.

Нейросеть обучали на профессиональных спортсменах, которые наносили несколько сотен одиночных ударов, после система уже сама «обучала» начинающих боксеров. Оказалось, что молодые люди, тренировавшиеся по такой методике, спустя месяц показали вдвое лучшие по силе и скорости удары, чем в случае стандартных занятий.

Обучение боксеров при помощи нейросети показало свою эффективность пока что на самом простом прямом ударе, но авторы предполагают, что смогут оптимизировать модель и для более сложных техник.

News article publications

Read also

Алгоритм распознал глобальные особенности в мозге людей с депрессией
Авторы по снимкам активности мозга строили функциональные сети, отражающие взаимодействия разных отделов головного мозга больных и здоровых людей. Различить две эти группы удалось с точностью в 82,6%
Machine learning
Medicine
Neural networks
Neuroscience
4 July 2023
Искусственная нейросеть распределила роли и смогла в многозадачность
Эта особенность делает алгоритм очень похожим на биологическую нейронную сеть; изучение механизмов как искусственной, так и природной нейросети позволит сделать ИИ еще эффективнее
Machine learning
Neural networks
6 April 2023
Ученые представили самую большую в мире базу данных для квантовой химии
Она поможет расширить возможности квантовых исследований в области поиска новых материалов и разработки новых лекарств
Machine learning
Molecular modeling
Neural networks
Quantum Chemistry
22 December 2022
Нейросети помогут специалистам различать очень близкие виды насекомых
Оказывается, цифровые технологии способны справиться с этой задачей и тем самым упростить работу энтомологов, что важно не только для фундаментальной науки, но и для разработки эффективных способов борьбы с вредителями.
Ecology
Entomology
Machine learning
Neural networks
21 April 2022
Искусственный интеллект поможет сделать эскалаторы безопаснее
Ученые предложили систему, которая обрабатывает информацию с нескольких источников при помощи машинного обучения и рекуррентных нейросетей
Machine learning
Neural networks
19 April 2022
Нейросеть научилась превращать изображения химических молекул в SMILES-строки
Это поможет дополнить общую базу данных формулами химических соединений, которые были описаны еще до широкого распространения компьютеров
Chemoinformatics
Machine learning
Neural networks
13 January 2022