バドミントン技術向上への革新！AIとウェアラブルが変えるトレーニングの未来

2024年5月7日8:00

バドミントンパフォーマンスの分析にはバイオメカニカルデータセットが使用され、ウェアラブルセンサーと機械学習を利用してリアルタイムのフィードバックと最適化された動作の提案が可能である。7,763回のバドミントンスイングを分析し、ストロークの品質評価による貴重な洞察を提供し、バドミントンのトレーニングをよりアクセス可能で手頃なものにする。

AIに基づく個別指導アシスタントは、プロのアスリートのテクニックをエミュレートし、カメラとセンサーを使用して関節の動きや筋肉の活性化レベル、視線の動きなどを追跡する。このデータを活用してプレーヤーのテクニックに関する個別のフィードバックと改善の提案を提供し、すべてのレベルのアスリートがいつでもどこでもこのフィードバックにアクセスできる。

GISTとMITの研究者が共同で開発したMultiSenseBadmintonデータセットは、25人のプレーヤーから23時間のスイングモーションデータを収集し、7,763のデータポイントを収集してそれぞれのスイングをラベル付けした。マシンラーニングモデルを使用してデータセットを検証し、ストロークの品質を評価しフィードバックを提供する。

マルチセンスバドミントンデータセットを使用して、ラケットスポーツプレーヤーのためのAIベースの教育とトレーニングシステムを構築可能であり、異なるレベルのプレーヤー間の動きとセンサーデータの差異を分析し、AIによるアクションの軌跡を作成することで、各レベルのプレーヤーに対する個別のモーションガイドに応用可能である。

収集されたデータは、ハプティックバイブレーションや電気筋刺激を通じてトレーニングを向上させ、動作とスイングのテクニックを洗練させることができる。また、このデータセットは仮想現実のゲームやトレーニングシミュレーションに活用可能であり、スポーツのトレーニングをよりアクセス可能で手頃なものにし、人々の運動方法を変える可能性がある。

研究者は、このデータセットが広範な観衆に対してスポーツのトレーニングをよりアクセス可能で手頃なものにし、全体的な健康を促進し、より健康な人口を育成する可能性があると推測している。

【編集者追記】用語解説

バイオメカニクス: 生物の運動や力学的側面を研究する学問分野。スポーツ動作の分析などに役立つ。
ウェアラブルセンサー: 身体に装着できる小型のセンサー機器。運動データの計測に使われる。
機械学習: 人工知能の一分野で、データから規則性を自動的に学習する技術。
GIST(光州科学技術院): 韓国の国立理工系大学院大学。
MIT(マサチューセッツ工科大学): 米国の著名な理工系総合大学。

【参考リンク】
GIST(光州科学技術院)
MIT(マサチューセッツ工科大学)

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【ニュース解説】

この記事は、バドミントンのパフォーマンス分析のために開発されたバイオメカニカルデータセット、特に「MultiSenseBadminton」というデータセットについて紹介しています。このデータセットは、ウェアラブルセンサーや機械学習を活用して、バドミントンプレーヤーにリアルタイムのフィードバックや最適化された動作の提案を可能にするものです。研究チームは、25人のプレーヤーから23時間にわたってスイングモーションデータを収集し、7,763回のバドミントンスイングを分析しました。このデータセットは、プレーヤーの技術向上に役立つ個別のフィードバックや改善提案を提供するAIベースのコーチングアシスタントの開発に使用されることを目的としています。

この技術の導入により、プレーヤーはプロのアスリートのテクニックを模倣し、自身のパフォーマンスを向上させることが可能になります。ウェアラブルセンサーを用いてプレーヤーの関節の動きや筋肉の活性化レベル、視線の動きなどを追跡し、これらのデータを基にした個別のフィードバックが提供されます。これにより、どのレベルのアスリートでも、いつでもどこでもこのフィードバックにアクセスし、自身の技術を磨くことができるようになります。

この研究は、GIST（光州科学技術院）とMIT（マサチューセッツ工科大学）の研究者によって共同で行われました。彼らは、プロのバドミントンコーチからの洞察を取り入れながら、プレーヤーの動きや生理的反応を捉えるために、様々なセンサーを使用してデータを収集しました。このデータセットは、プレーヤーのスキルレベルやシャトルコックの着地位置、インパクトの位置やインパクト時の音など、各スイングを詳細にラベル付けしています。

この技術のポジティブな側面としては、トレーニングの質を向上させ、バドミントンの技術をよりアクセスしやすく、手頃な価格で提供できるようになることが挙げられます。また、収集されたデータは、ハプティックバイブレーションや電気筋刺激を通じて、より良い動作を促進し、スイングテクニックを洗練させるのに役立ちます。さらに、このデータセットは仮想現実のゲームやトレーニングシミュレーションにも活用でき、スポーツトレーニングをよりアクセスしやすく、手頃な価格で提供する新たな方法を提案しています。

一方で、この技術の導入には、プライバシーやデータのセキュリティに関する潜在的なリスクも伴います。プレーヤーの動きや生理的反応を詳細に追跡することで、個人情報の保護が重要な課題となります。また、このような高度なトレーニングシステムの普及には、適切な規制やガイドラインの策定が必要になる可能性があります。

将来的には、このデータセットがスポーツトレーニングのアクセシビリティと手頃な価格を向上させることで、より多くの人々が健康的なライフスタイルを送ることを促進し、全体的な健康と幸福を向上させることが期待されます。この技術の発展は、スポーツ科学の分野におけるトレーニング方法の革新をもたらし、アスリートのパフォーマンス向上に貢献するだけでなく、一般の人々の運動習慣にも影響を与える可能性があります。

from Biomechanical dataset for badminton performance analysis.