Киай! Способы применения искусственного интеллекта в карате
Александр Мисунов, сооснователь московского карате-клуба «Дзаншин»; тренерский стаж в карате — с 2005 года; черный пояс, III дан
Искусственный интеллект в спорте уже применяется для решения разных задач. Однако в боевых искусствах, в частности карате, исследования и разработки в этой области носят, скорее, экспериментальный характер. Но будущее наступает нам на пятки. Для чего же нужен искусственный интеллект в карате?
Для оценки и улучшения техники спортсменов
В боевых искусствах важно не просто махать руками-ногами, а делать это правильно. Каждое движение оттачивается годами тренировок: тело запоминает механику ударов, бросков, подсечек и блоков, и в нужный момент — во время соревнований или при нападении на улице — человек машинально использует определенные приемы. Постановка базовой техники в единоборствах начинается с первых занятий, работа над улучшением навыков не прекращается никогда. Искусственный интеллект уже способен отслеживать и анализировать кинематические характеристики действий спортсменов.
К примеру, команда исследователей из Ирака, Египта и Малайзии обучила нейросеть оценивать у практикующих карате навыки базового удара ногой — мае-гери. В эксперименте участвовали пятеро спортсменов с коричневым поясом из Египетской федерации карате. На них были установлены игровые контроллеры Kinect, благодаря которым нейросеть получала данные о координатах суставов тела в трехмерном пространстве. Спортсмены демонстрировали удар, а нейросеть выдавала на монитор результат — правильно ли выполняется движение и что именно не так, причем с точностью в 90%. Исследователи сообщают, что в 100% случаев навыки мае-гери у участников эксперимента улучшились. [1]
А в Финансовом университете при Правительстве РФ была разработана нейронная сеть, способная определять линейную и угловую скорость ударов руками в карате. На кисти рук спортсменов закреплялась специальная коробка с инерциальным измерительным модулем (IMU), микроконтроллером и беспроводным передатчиком, который через Bluetooth отправлял нейросети данные для анализа. Эксперимент проводился на трех группах спортсменов с разным уровнем подготовки. Точность ИИ-модели — в зависимости от группы — составила от 86,5% до 95,5%. Причем нейросеть не только определяла скорость и ускорение удара, но и идентифицировала его вид. [2]
Для построения стратегии тренировок
В восточных единоборствах, как и в других видах спорта, одним из главных показателей уровня подготовки спортсменов являются результаты соревнований. Анализируя выступления (причем не только своих учеников) и их итоги, тренеры могут улучшать программу тренировок, изменять ее структуру, добавлять какие-то упражнения.
В Китае, например, уже изучали возможности применения нейросетей, распознающих движения и их последовательность на турнирах по ушу (кунг-фу). Такие системы компьютерного зрения оказались полезны для анализа как соревнований по таолу (так в ушу называются комплексы упражнений для боя с тенью), так и контактных поединков — саньда. [3, 4]
В карате тоже проводятся разные виды спортивных состязаний: спарринги, которые у нас называются кумитэ, и соревнования по ката (бой с тенью). Думаю, подобные инструменты можно применять в разных единоборствах. Согласитесь, будет здорово, если искусственный интеллект проанализирует соревнования высокого порядка и затем сообщит, какая техника, какие удары и блоки оказались наиболее эффективными, и что такого сделал спортсмен, ставший чемпионом. Благодаря этому анализу можно добавить соответствующие упражнения в тренировки.
Для судейства соревнований
В популярных видах спорта искусственный интеллект уже подключают к судейству. К примеру, ФИФА на чемпионате мира по футболу в Катаре применила ИИ-систему, которая с помощью камер следит за мячом и игроками и определяет офсайд (положение вне игры). Также сообщалось, что Международный союз конькобежцев разрабатывает ИИ-технологию для оценки техники прыжков у фигуристов.
На соревнованиях по карате машинное зрение, наверное, пригодилось бы еще больше. Если в футболе, например, все же есть четкие ориентиры (ворота и линия, которую пересекает мяч), то в восточных единоборствах все не так однозначно. Обычно в карате поединок (кумитэ) оценивают четверо судей из разных углов татами и рефери, который свободно перемещается по полю. Случается, что спортсмен наносит противнику удар, но большинство судей из своего положения «видят» торимасен (так в карате называется нерезультативное действие, его не засчитывают). А бывает наоборот: быстрое и выразительное движение, с выдохом и боевым выкриком («киай») может показаться кому-то из судей результативным, однако не являться таковым, так как не было контакта противника.
Как правило, рефери принимает финальное решение, ориентируясь на мнение большинства судей, но в некоторых случаях дает команду фокусин сегун: судьи собираются для обсуждения спорного момента и могут изменить решение либо назначить переигровку. Искусственный интеллект помог бы снизить роль человеческого фактора в судействе. Такие системы могли бы отслеживать и случаи превышения контакта в поединке, они также бывают спорными. ИИ может делать замеры — например, насколько отклонилась голова спортсмена при ударе. Если угол больше допустимой нормы, противнику не засчитывается очко, а выносится предупреждение.
Для прогнозирования перспектив юных учеников в большом спорте
Исследования показали, что у спортсменов высокого уровня подготовки вырабатывается больше молочной кислоты, чем у их менее натренированных соратников при той же нагрузке, и в период восстановления концентрация лактата снижается гораздо сильнее. То есть способность к анаэробному гликолизу может отражать спортивные возможности человека. Эту особенность уже используют китайские исследователи при обучении нейросетей для ушу. [4] Кроме того, существуют методики, которые по физическим показателям (таким как мышечная, жировая, костная масса) могут спрогнозировать, какое у ребенка будет телосложение через 5 лет. Эти знания позволят правильно построить тренировочный процесс и определить, какие у ребенка перспективы в этом виде спорта.
У нас, как и у большинства других карате-клубов, нет задачи делать из учеников олимпийских чемпионов. Родители приводят к нам детей, чтобы они правильно развивались физически, чувствовали себя увереннее, да и просто были чем-то заняты в свободное время. Когда ребята занимаются пару раз в неделю, строить такие прогнозы ни к чему. Другое дело — в спорте больших достижений, профессиональном карате, когда у детей тренировки утром и вечером, 5 или даже 7 раз в неделю.
Соревнования по карате были на прошедших Олимпийских играх в Токио. И кто знает – возможно, в будущем этот вид спорта получит постоянное членство в олимпийской программе. Если страна захочет медали по карате, было бы логично применять такие прогнозные системы в качестве дополнительного инструмента при отборе детей для подготовки к соревнованиям высокого порядка. Искусственный интеллект определял бы, у каких юных спортсменов больше шансов стать чемпионами в карате. Хотя его мнение, разумеется, не должно быть определяющим.
Очевидно, что потенциал технологий машинного обучения в карате и других единоборствах высокий и пока еще мало раскрытый. К сожалению, у спортивных клубов нет финансовой возможности самостоятельно развивать это направление: вкладывать деньги в создание нейросетей, приобретение необходимых датчиков и камер для сбора данных. Однако, если исследования и разработки в области искусственного интеллекта для карате получат поддержку государства или крупных корпораций, то для этого вида спорта откроются новые перспективы.
Изображения: Freepik; из личного архива Александра Мисунова
Исследования:
[1] Hayder Nazar, dr. Abeer Dakhil, dr. Muhammed Asim Muhammed & dr. Mazin Hadi Gizar. (2022). Using Artificial intelligence to evaluate skill performance of some karate skills. Modern Sport, 21(1)
[2] Хасаншин, И.Я. Исследование кинематики ударов руками в карате на основе искусственной нейронной сети // Наука и спорт: современные тенденции. – 2021. – Т. 9, № 1. – С. 36-42
[3] Lv, Huipeng. (2021). Martial Arts Competitive Decision-Making Algorithm Based on Improved BP Neural Network. Journal of Healthcare Engineering. 2021. 1-8
[4] Qi Han, Shenglu Huo and Rui Li. Martial Arts Routine Training Method Based on Artificial Intelligence and Big Data of Lactate Measurement. Journal of Healthcare Engineering. Volume 2021