Исследователи из MIT Sports Lab применяют технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь фигуристам улучшить свои результаты. Они также размышляют о том, возможны ли для человека прыжки с пятью оборотами. 
Исследователи из Лаборатории спорта Массачусетского технологического института, Джерри Лу и Анетт (Пеко) Хосои, применяют технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь фигуристам улучшить свои результаты. Фото: Брайс Викмарк, отредактировано MIT News; факультет машиностроения Массачусетского технологического института.
Олимпийское фигурное катание выглядит легким и непринужденным. Спортсмены скользят по льду, затем взлетают в воздух, вращаясь, как волчок, и приземляются на одно лезвие шириной всего 4-5 миллиметров. Чтобы помочь фигуристам выполнять четверные аксели, сальховы, лутцы и, возможно, даже неуловимый пятерной аксель, не выглядя при этом ничуть не напряженными, Джерри Лу (магистр финансов, выпуск 2024 года) разработал оптическую систему слежения под названием OOFSkate, которая использует искусственный интеллект для анализа видео прыжка фигуриста и дает рекомендации по его улучшению. Лу, бывший исследователь в спортивной лаборатории Массачусетского технологического института, помогает элитным фигуристам сборной США улучшать техническое исполнение и будет сотрудничать с NBC Sports во время зимних Олимпийских игр 2026 года, чтобы помочь комментаторам и телезрителям лучше разобраться в сложной системе подсчета очков в фигурном катании, сноубординге и лыжном спорте. Он будет применять технологии искусственного интеллекта для объяснения тонких судейских решений и демонстрации того, насколько технически сложными могут быть эти виды спорта.
Тем временем профессор Анетт «Пеко» Хосои, соучредитель и руководитель Лаборатории спорта Массачусетского технологического института, приступает к новым исследованиям, направленным на понимание того, как системы искусственного интеллекта оценивают эстетическое исполнение в фигурном катании. Хосои и Лу недавно побеседовали с MIT News о применении ИИ в спорте, о возможности использования систем ИИ для судейства олимпийских соревнований по фигурному катанию и о том, когда мы, возможно, увидим, как фигурист выполнит квинтет.
В: Зачем применять ИИ в фигурном катании?
Лу: Фигуристы всегда могут стремиться к большему, выше, быстрее, сильнее. OOFSkate помогает фигуристам быстрее вращаться в прыжках или прыгать выше. Система помогает им замечать моменты, которые, возможно, можно оценить визуально, но которые могут позволить им сосредоточиться на наиболее перспективных моментах. Артистическую сторону катания оценить гораздо сложнее, чем технические элементы, потому что она субъективна.
Для использования мобильного тренировочного приложения достаточно снять видео прыжка спортсмена, и оно выдаст физические показатели, определяющие количество оборотов, которые вы можете выполнить. Приложение отслеживает эти показатели и учитывает данные других нынешних и бывших элитных спортсменов. Вы можете увидеть свои данные и подумать: «Вот как олимпийский чемпион выполнил этот элемент, возможно, мне стоит попробовать». Вы получаете сравнение и автоматический классификатор, который показывает, если бы вы выполнили этот трюк на чемпионате мира и его оценивала международная комиссия, это была бы приблизительная оценка за исполнение.
Хосои: Сейчас появляется множество инструментов искусственного интеллекта, особенно таких, как оценщики поз, позволяющие приблизительно определять конфигурацию скелета по видео. Проблема с этими оценщиками поз заключается в том, что если у вас есть только один ракурс камеры, они очень хорошо работают в плоскости камеры, но очень плохо — в глубине. Например, если вы пытаетесь оценить технику фехтования, и спортсмен движется к камере, вы получаете очень неточные данные. Но в фигурном катании Джерри обнаружил одну из немногих областей, где проблемы с глубиной не имеют особого значения. В фигурном катании нужно понимать: как высоко прыгнул этот человек, сколько кругов он сделал и насколько хорошо приземлился? Ничто из этого не зависит от глубины. Он нашел применение, в котором оценщики поз действительно хороши, и это не компенсирует их недостатки.
В: Можете ли вы представить себе мир, в котором искусственный интеллект будет использоваться для оценки художественной стороны фигурного катания?
Хосои: Что касается искусственного интеллекта и эстетической оценки, у нас есть новая работа, проводимая благодаря гранту MIT Human Insight Collaborative (MITHIC). Эта работа ведется в сотрудничестве с профессором Артуром Баром и аспирантом IDSS Эриком Лю. Когда вы задаете платформе ИИ вопрос об эстетической оценке, например: «Что вы думаете об этой картине?», она отвечает так, как будто это сказал человек. Мы хотим понять, чтобы прийти к этой оценке, используют ли ИИ те же самые пути рассуждений или интуитивные концепции, которые используют люди, чтобы прийти к выводу: «Мне нравится эта картина» или «Мне не нравится эта картина»? Или они просто попугаи? Просто ли они имитируют то, что услышали от человека? Или существует какая-то концептуальная карта эстетической привлекательности? Фигурное катание — идеальное место для поиска такой карты, потому что в фигурном катании оценивается эстетика. И там есть цифры. Вы не можете просто пройтись по музею и найти оценки: «Эта картина — 35». Но в фигурном катании у вас есть данные.
Это поднимает еще один, еще более интересный вопрос: в чем разница между новичками и экспертами? Известно, что эксперты и новички по-разному реагируют на одно и то же. Эксперт-судья может иметь иное мнение о выступлении фигуриста, чем обычный человек. Мы пытаемся понять различия в реакциях экспертов, новичков и искусственного интеллекта. Есть ли у этих реакций какая-то общая основа, или же ИИ исходит из иных источников, чем эксперт и новичок?
Лу: Фигурное катание интересно тем, что все, кто работает в области ИИ, пытаются понять, что такое ИИ, или искусственный общий интеллект, и создать чрезвычайно совершенный ИИ, который будет имитировать человека. Работа над применением ИИ в таких видах спорта, как фигурное катание, помогает нам понять, как люди думают и подходят к судейству. Это имеет долгосрочные последствия для исследований в области ИИ и компаний, разрабатывающих модели ИИ. Более глубокое понимание того, как современные модели ИИ работают в этих видах спорта, и как необходимо обучать и дорабатывать эти модели, чтобы они работали в конкретных видах спорта, помогает понять, как должен развиваться ИИ.
В: На что вы будете обращать внимание на соревнованиях по фигурному катанию на Олимпийских играх в Милане и Кортине, теперь, когда вы учились и работали в этой области? Думаете, кто-нибудь сможет выиграть квинту?
Лу: В рамках подготовки к зимним Олимпийским играм я сотрудничаю с NBC по соревнованиям по фигурному катанию, лыжам и сноуборду, чтобы помочь им рассказать американцам историю, основанную на данных. Цель — сделать эти виды спорта более понятными для зрителей. На телевидении катание выглядит медленным, но это не так. Всё должно выглядеть лёгким и непринуждённым. Если что-то выглядит сложно, вас, скорее всего, накажут. Фигуристы должны научиться очень быстро вращаться, высоко прыгать, парить в воздухе и красиво приземляться на одну ногу. Собранные нами данные помогут показать, насколько сложным на самом деле является катание, даже если оно должно выглядеть лёгким.
Я рад, что мы работаем в сфере олимпийских видов спорта, потому что мир наблюдает за ними раз в четыре года, и это традиционно спорт, требующий интенсивной подготовки тренеров и основанный на таланте, в отличие от бейсбола, где, если у вас нет элитной системы оптического слежения, вы не используете весь свой потенциал в полной мере. Я рад, что мы можем работать с олимпийскими видами спорта и спортсменами и оказывать здесь влияние.
Хосои: Я всегда смотрела олимпийские соревнования по фигурному катанию, с тех пор как научилась включать телевизор. Они всегда невероятные. Одна из вещей, которую я собираюсь тренировать, — это распознавание прыжков, что очень сложно сделать, если ты «судья-любитель».
Я также провел некоторые приблизительные расчеты, чтобы понять, возможно ли выполнить пять оборотов. Теперь я абсолютно убежден, что это возможно. Мы увидим один такой оборот при нашей жизни, если не относительно скоро. Не на этих Олимпийских играх, но скоро. Когда я увидел, что мы так близки к выполнению пяти оборотов, я подумал: а как насчет шести? Сможем ли мы сделать шесть оборотов? Вероятно, нет. Вот тут мы начинаем сталкиваться с пределами физических возможностей человека. Но пять, я думаю, вполне достижимы.
Источник: news.mit.edu
