Peter Rutsch

Amazon Go este unul dintre cele mai notabile exemple ale modului în care viziunea computerizată și datele senzorilor ne transformă lumea. Oferind o experiență în magazin fără linii de plată, Amazon susține că a creat „cea mai avansată tehnologie de cumpărături din lume”. Conceptul de bază poate fi aplicat cu mult dincolo de comerțul cu amănuntul și are potențialul de a revoluționa multe industrii.

epam

Atunci când se aplică industriei de fitness și sănătate, tehnologia avansată IoT și de viziune pe computer poate ajuta la accelerarea drumului către o sală de sport cu adevărat inteligentă. Aceste soluții pot urmări antrenamentele individuale în sala de gimnastică pentru a oferi o reprezentare completă a datelor de activitate necesare antrenorilor de fitness și sănătate digitali cu AI. Similar cu modul în care Amazon Go urmărește automat conținutul cumpărăturilor de cumpărături ale clientului, un sistem de urmărire a antrenamentului suportat de viziunea computerizată permite utilizatorilor să determine exercițiile și repetările exacte, precum și intensitatea și calitatea execuției exercițiilor pentru orice antrenament dat.

Gym of the Future este un ecosistem care oferă o oportunitate diferențiată pentru lanțurile de cluburi de sănătate, permițând membrilor clubului de sănătate să urmărească automat progresul antrenamentului cu o gamă completă de exerciții.

Oferirea membrilor clubului de sănătate a opțiunii de a accesa o soluție care urmărește automat rutinele de antrenament pe întregul spectru de activități de gimnastică le conferă transparență fără precedent asupra progresului și oferă recomandări personalizate. În plus, lanțurile de cluburi de sănătate obțin informații unice despre date. Utilizate în forma potrivită, aceste date vor genera valoare adăugată atât pentru clienți, cât și pentru companii, în domenii care variază de la implicarea clienților la operațiuni interne.

Aplicațiile compatibile cu AI creează necesitatea unei urmăriri mai bune a activității

Multe start-up-uri și companii consacrate din industria fitness-ului și sănătății investesc în aplicații de coaching personalizat, de sănătate și nutriție pentru a ajuta oamenii să rămână activi, sănătoși și să-și avanseze rutinele de antrenament. În cea mai mare parte, acele aplicații utilizează motoare de recomandare bazate pe AI care utilizează date colectate pentru a îmbunătăți sugestii pentru alimente, antrenamente sau alte feedback-uri și coaching.

Obținerea de date de activitate fiabile este unul dintre ingredientele critice pentru astfel de aplicații. Multe aplicații se bazează pe introducerea utilizatorilor pentru a capta aceste informații esențiale, ceea ce duce la o calitate a datelor care depinde în mare măsură de individ, ceea ce face dificil chiar și pentru cel mai inteligent antrenor AI să vină cu recomandări semnificative. Urmăritorii de activități, cum ar fi Fitbit sau Apple Watch, au îmbunătățit fiabilitatea și cantitatea de date de activitate urmărite, iar furnizorii de echipamente de fitness contribuie la fluxul de date oferind dispozitive conectate din ce în ce mai sofisticate cluburilor de sănătate. Cu toate acestea, urmăritorii de activități, prin design, se confruntă cu limitări în ceea ce sunt capabili să urmărească, iar echipamentele de fitness IoT sunt, în cea mai mare parte, constrânse să măsoare doar singura activitate pentru care sunt proiectate. Acesta este motivul pentru care vedem în continuare oameni care folosesc metoda old-school, stilou și hârtie pentru a-și urmări antrenamentele.

Adăugarea Computer Visioning la mix

Tehnologia viziunii computerizate ca flux de date suplimentar care recunoaște exerciții specifice, duratele exercițiilor și numărul de repetiții sau greutăți utilizate va capta date altfel greu de urmărit, ridicând urmărirea exercițiilor la un nou nivel. Un sistem combinat de viziune computerizată și senzori IoT permite un jurnal complet al rutinei de antrenament, precum și statistici detaliate care nu implică nicio intervenție umană.

Gym of the Future la EPAM

Ingineria unui astfel de sistem nu este cu siguranță banală. Conductele de învățare automată pentru recunoașterea activității umane sunt de obicei destul de complexe și implică mai multe etape de procesare. În plus, sistemul de viziune computerizată trebuie instruit pentru a detecta o gamă largă de obiecte speciale pentru a recunoaște diverse echipamente.

Dovada conceptului Gym of the Future al EPAM Garage a demonstrat că o mică echipă de ingineri experimentați poate obține rezultate remarcabile în doar câteva săptămâni și arată fezabilitatea unuia dintre aceste sisteme. Videoclipul de mai jos prezintă rezultatele primei iterații a conceptului:

Tehnologiile necesare pentru o sală de sport inteligentă sunt deja disponibile astăzi, iar mai multe start-up-uri lansează aplicații bazate pe viziunea computerizată în industriile sportului și fitnessului. Este doar o chestiune de timp până când va exista o soluție cu adevărat holistică. Cluburile de sănătate sunt poziționate în mod unic pentru a asigura urmărirea detaliată a activității pentru clienții lor din două motive principale. În primul rând, pentru mulți oameni, activitățile de gimnastică reprezintă o parte esențială și uneori o mare parte a rutinelor lor de antrenament și, în consecință, urmărirea acestor date este extrem de valoroasă pentru clienții sălii de gimnastică. În al doilea rând, cluburile de sănătate sunt în poziția principală pentru a urmări aceste date, deoarece au un mediu complet controlabil. Evoluția unui sistem Gym of the Future oferă astfel o valoare extraordinară pentru toate părțile și ne pune pe calea unui antrenor complet virtual.