В России создадут AI-систему нейрофизиологического анализа состояния автогонщиков
МОСКВА, 4 июня. /ТАСС/. Компания-резидент "Сколково" NeuroDrive готовится представить опытный образец системы нейрофизиологического анализа состояния автогонщика, позволяющей улучшать результаты спортсменов за счет персональных рекомендаций, которые будет генерировать машинный интеллект. Об этом во вторник ТАСС сообщил исполнительный директор компании Дмитрий Лебедев. Показатели автогонщика на треке зависят от десятков факторов и индивидуальных параметров, в числе которых мозговая активность, частота сердечных сокращений, интенсивность дыхания и даже количество морганий. На сегодняшний день все эти параметры не учитываются, оценка мастерства гонщиков проводится только по характеристике трассы и показателям датчиков, встроенных в гоночный болид. Анализ состояния самого спортсмена во время заезда сделает подготовку спортсменов во много раз эффективнее, считают авторы российской технологии. Система будет регистрировать такие показатели спортсмена, как мозговая активность, сердечные сокращения, дыхание и мышечное напряжение с помощью датчиков, не требующих использования геля при креплении на голову и торс. "После этого данные при помощи технологий машинного обучения и big data (технологии обработки больших объемов информации - прим. ТАСС) будут обрабатываться сервером посредством разработанных нашими учеными математических алгоритмов. Система сможет накапливать данные и выявлять слабые места пилотов, давать индивидуальные рекомендации гонщикам и их врачам, а также строить прогнозы. В результате пилот сможет улучшить спортивные результаты, речь идет о секундах выигранного времени заезда", - сказал Лебедев. Рекомендации будут адресованы не только спортсмену, но и его тренеру, и врачу. К примеру, если система выявит, что пилот быстро проходит поворот именно на выходе или при повышенном тонусе мышц, можно будет скорректировать программу подготовки с учетом этих данных. Как поясняют авторы системы, за счет накопления информации о разных спортсменах в перспективе ее можно будет использовать для прогнозирования успехов автогонщиков. "По сути, мы сможем заранее предсказать карьеру автогонщика и ответить на вопрос, стоит ли ему вообще тренироваться", - пояснил собеседник ТАСС. В мае 2019 года разработчики впервые протестировали систему в условиях реальных заездов на треке (раньше опыты проводились на симуляторе), в качестве подопытного выступил российский гонщик Роман Лебедев, двукратный победитель первенства России по картингу, участник Североевропейского чемпионата в классе машин Formula 4 NEZ Championship. В июле авторы системы планируют завершить работу над образцом аппаратного комплекса датчиков, отвечающих за сбор данных о состоянии водителя. С разработкой компании-резидента "Сколково" уже ознакомились специалисты Инновационного центра Олимпийского комитета России, которые проявили заинтересованность в развитии нашей технологии, отметил Лебедев.