Джеймс Леброн в последнее время неоднократно признавался лучшим и самым ценным игроком НБА.
Тренер незаменим для серьёзного спортсмена — всем, от олимпийцев-бегунов до спортсменов-летчиков, нужны специалисты, которые могут определить сильные и слабые стороны спортсмена. Сегодня системы ИИ достаточно сложны, чтобы выполнять эту работу столь же хорошо, как и лучшие тренеры в человеческом облике.
HomeCourt , приложение для iPhone, которое баскетболисты могут использовать для контроля за своими тренировками, может стать первым в своём роде. Если камера телефона правильно нацелена на спортсмена во время тренировки, приложение будет отслеживать его позы и уровень успешности каждого броска. Таким образом бесплатное приложение предлагает пользователям обратную связь в режиме реального времени в комплекте с автоматически настраиваемой видеозаписью каждого отдельного действия, которое выполняет спортсмен, чтобы он мог проверить свою форму. Бесплатно можно делать до 300 снимков в месяц — если сверх того количества, то пользователю предлагается заплатить 8 долларов за месячную подписку.
Конечно, существуют и другие приложения, которые используют тренеры и спортсмены. Например, Coach’s Eye позволяет спортсменам просматривать и аннотировать свои видеоматериалы. Но хотя они помогают спортсменам оценивать результаты тренировок, ни одно из них не использует ИИ, чтобы улучшить качество бросков. Без эксперта, готового просмотреть отснятые кадры, спортсмены могут даже не знать, что же им нужно делать.
HomeCourt ещё не настолько изощрён, как настоящий человеческий тренер — прямо сейчас ИИ путается, если на площадке присутствует более одного человека. Но Дэвид Ли, соучредитель и главный исполнительный директор NEX Team, компании, создавшей HomeCourt, с оптимизмом смотрит на то, как ИИ сможет служить спортсменам в будущем.
Приложения с ИИ намного дешевле по сравнению с элитными тренерами, которые нужны детям, если они хотят попасть в высшую лигу или процветать в спорте с высокой конкуренцией, и они могли бы демократизировать процесс тренировки.
В будущем Ли планирует сделать приложение способным к анализу других качеств игрока, чтобы оно могло ещё больше узнать о спортсмене — некоторые из этих качеств не могут распознать и оценить даже опытные тренеры. Для баскетболистов HomeCourt будет учитывать такие вещи, как высота прыжка, скорость и время исполнения броска, и анализировать, как каждый фактор играет роль в результативности спортсмена.
Разработчики также надеются применить HomeCourt и в других видах спорта. Естественно, теннис мог бы стать следующим шагом, так как корт аналогичным образом, как и баскетбольная площадка, обозначен чёткими линиями, которые помогают датчикам ИИ определять, где находятся люди. Но и в других видах спорта в ближайшем будущем можно будет увидеть ИИ-тренеров, даже в таких нетрадиционных занятиях, как йога.
Независимо от того, доберётся ли HomeCourt (или другая аналогичная система ИИ) к данному виду спорта, ясно одно, что спортивные технологии становятся всё более сложными. Спортсмены и тренеры имеют доступ к невероятному количеству аналитических данных, что помогает им находить конкретные способы улучшения своих результатов — способами, которые раньше с трудом можно было вообразить.
Разумеется, ключом к совершенствованию в спорте через ИИ является доступность технологии для всех. В противном случае такие инструменты, как HomeCourt, помогут разве только привилегированным пользователям, у которых и так уже есть доступ к лучшим инструментам.