Принцип функционирования системы базируется на непрерывном мониторинге физиологических параметров. Встроенные биосенсоры фиксируют кардиоритм, респираторную частоту и сатурацию крови. Искусственный интеллект анализирует поступающие данные вместе с биомеханикой движений пользователя. При фиксации признаков утомления или нарушения техники выполнения алгоритмический модуль мгновенно корректирует сопротивление механизмов, исключая риск физического истощения и повреждений опорно-двигательного аппарата.
Ключевое ноу-хау разработки заключается в геймификации нагрузки через решение интеллектуальных задач. Старший преподаватель Института математики и естественных наук КБГУ Марита Хацукова поясняет: пользователь погружается в интерактивное пространство. Во время занятий, к примеру, на гребном тренажере он видит перед собой цифровую реку; для обхода виртуальных порогов необходимо выполнять математические вычисления или запоминать последовательности символов, при этом физическое сопротивление весла динамически меняется в зависимости от рельефа симуляции.
Комплекс имеет выраженный прикладной потенциал в сфере детской спортивной ориентации. Зачастую юные атлеты тратят годы на дисциплины, не соответствующие их психофизиологии, что ведет к потере мотивации. Данная система способна провести первичную диагностику врожденных качеств ребенка, спрогнозировать его динамику роста в конкретных видах спорта и сформировать персональную карту нагрузок. Такой подход минимизирует финансовые затраты семей и защищает детскую психику от неудач.
Проект реализован силами междисциплинарного консорциума специалистов вуза. Физиологическую базу обеспечил доцент Медицинской академии Заур Шерхов, а методологию интеграции педагогики и спорта разработал доцент Тимур Черкесов. На текущий момент софт прошел официальную регистрацию, а команда приступила к внедрению модуля «Видеоанализ-Биософт 3D» для высокоточного трекинга кинематики тела.
Читать TechDigest в Google
