Профессиональный спорт давно превратился в соревнование технологий и аналитиков. Сбор данных с датчиков на форме спортсменов — обычная практика. Но теперь ИИ учится не просто собирать, а предсказывать. И это меняет все.
Футбольные клубы, NBA-команды и олимпийские сборные используют системы на основе машинного обучения. Эти системы анализируют нагрузку, биомеханику и физиологические показатели сотен игроков. Их главная цель — предотвратить травмы. Алгоритм видит микро-тренды: например, что после серии матчей с определенным типом покрытия у игроков учащаются проблемы с ахиллом, или что снижение мощности в прыжке на 5% коррелирует с риском растяжения мышцы бедра.
На основе этих предсказаний тренерский штаб может принять решение дать конкретному игроку дополнительный день отдыха или изменить его тренировочную программу. Это уже не тренерская интуиция, а работа с цифрами
То, что доступно топ-клубам, постепенно приходит и в массовый спорт. Принципы работы с большими данными для предотвращения травм и управления восстановлением становятся основой для новых потребительских продуктов. Один из таких продуктов мы и создаем. Узнать о нашем подходе к анализу данных для вашего восстановления можно на лендинге.
