カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、アスリートの怪我の予防を目的とした生成AIモデル「BIGE」を開発しました。BIGEは生体力学的制約を統合することで、トレーニングやリハビリテーションのためのリアルな動作パターンを提供します。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者らは、アスリートの怪我を予防し、リハビリを支援することを目的とした画期的な生成AIモデル「BIGE（運動科学のための生体力学情報に基づくGenAI）」を開発した。
BIGE は、アスリートの動作と、筋力の限界などの生体力学的制約を利用して、アスリートが怪我のリスクを最小限に抑えるために実行できる、現実的で安全な運動動作のビデオを生成します。
このモデルは、負傷したアスリートが負傷を悪化させることなくトレーニングを継続できる動きを提案することもできるため、スポーツトレーニングとリハビリテーションの実践の両方に革命を起こす可能性があります。
「このアプローチは未来となるだろう」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校シュ・チエン・ジーン・レイ生物工学部の著名な教授であり、共同筆頭著者のアンドリュー・マカロック氏はニュースリリースで述べた。
BIGEは、生成AIと現実的な生体力学を組み合わせた唯一のモデルとして際立っており、解剖学的に矛盾した結果を頻繁に生成する多くの既存のAIモデルとは対照的です。一方、AI以外の手法では、実現不可能な量の計算能力が必要になることがよくあります。
研究チームは、スクワットを行う人のモーションキャプチャー動画を用いてBIGEをトレーニングし、これらの動きを3D骨格モデルに変換して物理的な力を計算しました。これにより、AIはよりリアルな運動動作を生成できるようになり、アスリートにとってより安全なトレーニングプロトコルとパフォーマンス向上を実現します。
この技術はまだ初期段階であることを認めつつも、チームはスクワット以外にも大きな可能性を秘めていると考えています。次のステップとしては、このモデルを様々なエクササイズに適応させ、個々のユーザーに合わせてカスタマイズしていくことが挙げられます。
「この方法論は誰でも使える可能性がある」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校コンピュータサイエンス・工学部の教授で共同上級著者のローズ・ユー氏は付け加えた。
研究チームは、スポーツ界以外にも応用を構想しています。例えば、BIGEは高齢者の転倒リスクを評価することができ、より幅広い層に恩恵をもたらし、公衆衛生と安全の大きな進歩につながる可能性があります。
チームは最近、 研究 ミシガン大学アナーバー校で開催されたダイナミクスと制御の学習カンファレンスにて。