Рада ухвалила закон про мобілізацію: що змінюється для українців
Долар 41.54 ₴ (+0.12), євро 44.98 ₴ (-0.05)
Кременчук: +18°C, ясно. Увечері до +12°C.
День працівників соціальної сфери. Всесвітній день сміху.
Сьогодні святкують: Максим, Віктор, Тамара
Овен: Хороший день для нових починань. Зірки сприяють ініціативі.
2004 — Кіпр, Чехія та 8 інших країн вступили до Євросоюзу
Паливо знову подорожчало: А-95 переступив психологічну межу
Apple iPhone 17 Air: все що відомо про найтоншу модель
MIT виводить ШІ на лід: OOFSkate аналізує відео стрибків, порівнює показники з профі й прогнозує орієнтовну оцінку виконання. На Іграх Мілан–Кортіна 2026 NBC Sports застосує ці підходи, аби глядачам краще пояснювати складні рішення суддів.
Стрибнути, обернутися кілька разів у повітрі й приземлитися на лезо завширшки лише 4-5 міліметрів – так виглядає щоденна робота елітних фігуристів. Щоб зробити ці елементи прозорішими для тренерів і глядачів, випускник MIT Джеррі Лу (MFin 2024) розробив OOFSkate – оптичну систему відстеження на основі штучного інтелекту, яка аналізує відео стрибків і підказує, як покращити техніку. А вже на Олімпіаді Мілан–Кортіна 2026 Лу співпрацюватиме з NBC Sports, щоб дані та алгоритми допомагали пояснювати суддівські нюанси в фігурному катанні, сноуборді та лижах.
OOFSkate – це мобільний підхід: достатньо записати стрибок на камеру, і система автоматично обрахує фізичні метрики, від яких залежать висота, швидкість обертання та якість приземлення. Платформа фіксує показники у динаміці, зіставляє їх з базою нинішніх і колишніх елітних спортсменів і надає орієнтир – як виконав подібний елемент олімпійський чемпіон, на що варто звернути увагу.
Крім того, вбудований класифікатор формує приблизну "оцінку виконання" елемента (якби його оцінювала міжнародна панель), допомагаючи фігуристам і тренерам точніше розуміти, де втрачаються бали. Так система виявляє нюанси, які легко "розчиняються" при звичайному перегляді відео неозброєним оком.
Багато сучасних систем позної оцінки працюють невпевнено з глибиною, коли рух іде "в камеру" або "від камери". У фігурному катанні ключові змінні – скільки разів спортсмен обернувся, наскільки високо злетів і як чисто приземлився – не вимагають точної реконструкції глибини. Саме тому алгоритми позної оцінки тут показують себе особливо добре, без штрафів за найскладніший вимір.
Технічні елементи можна формалізувати, а от художній бік – значно суб'єктивніший. Тож MIT поєднує інструменти аналізу руху з новими дослідженнями естетичної оцінки, аби краще зрозуміти, що саме "подобається" і чому.
Паралельно з інженерними рішеннями в MIT стартував проєкт щодо того, як ШІ оцінює естетику у фігурному катанні. Його веде професорка Анетта "Пеко" Госой, співзасновниця та керівниця MIT Sports Lab, разом з Джеррі Лу та аспірантом IDSS Еріком Лю у межах гранту MIT Human Insight Collaborative. Мета – з'ясувати, чи проходять моделі ШІ схожими на людські міркувальними "стежками", коли формують судження на кшталт "подобається/не подобається".
Дослідники також зіставляють реакції експертів та новачків із відповідями ШІ: чи є спільний знаменник? Чи ШІ просто "віддзеркалює" середні уподобання, а фахівці бачать інші патерни? Для цього фігурне катання зручне ще й тим, що має формалізовану бальну систему – рідкість для естетично оцінюваних видів.
На зимових Іграх Мілан–Кортіна 2026 Джеррі Лу співпрацюватиме з NBC Sports над даними для трансляцій фігурного катання, сноуборду та гірськолижних дисциплін. Завдання – перетворити сухі метрики на зрозумілі історії для широкої аудиторії та точніше показати, наскільки технічно складними є елементи, які на екрані часто здаються "легкими".
Для спортсменів і тренерів це означає інструменти детального розбору техніки між стартами. Для глядачів – прозоріше суддівство і краще розуміння, за що додають або знімають бали. Для журналістів – доступ до даних, які допомагають уникати спрощень і пояснювати суперечливі моменти мовою чисел.
Команда MIT провела оціночні розрахунки: "квінт" у фігурному катанні вважають досяжним – не обов'язково на найближчій Олімпіаді, але в перспективі. Натомість шість обертів виглядають межею фізіологічних можливостей людини. Шлях до нової планки пролягає через кращу техніку відштовхування, контроль моменту інерції та чисте приземлення – саме ці фактори відслідковує OOFSkate.
Систематичний моніторинг цих параметрів дозволяє виявляти "вузькі місця": де бракує висоти, де губиться кутова швидкість, а де постраждає якість приземлення і, як наслідок, бал за виконання.
Лезо ковзана має лише 4-5 міліметрів – стрибок і чисте приземлення на одну грань потребують ювелірної точності.
П'ятиобертовий стрибок (квінт) на думку дослідників MIT – у межах досяжного, тоді як шість обертів, імовірно, вже за межею людських можливостей.
OOFSkate та суміжні дослідження MIT прояснюють технічну й естетичну сторони спорту одночасно. Для федерацій це крок до єдиного словника метрик, для тренерів – інструменти точкового прогресу, для вболівальників – новий рівень розуміння складності танцю на льоду. А для ШІ-досліджень – полігон, де моделі вчаться "бачити" і техніку, і красу.
Фігурне катання залишається мистецтвом на межі фізики. ШІ-аналіз не замінює суддів і тренерів, але додає прозорості та швидкості ухвалення рішень. Якщо стрибки стають вищими, оберти – швидшими, а пояснення – зрозумілішими, значить технології працюють на спорт і глядача. Наступна межа вже на відстані одного чистого приземлення.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.