Цифровые технологии превращают биатлон в спорт, в котором анализ данных играет ведущую роль. Спортсмен, тренер, зритель получают инструменты, которые позволяют видеть больше, действовать точнее, понимать лучше. Для болельщиков это своеобразный глоток свежего воздуха, которого давно не хватало в этой консервативной дисциплине. К тому же многие поклонники биатлона используют лучшие букмекерские конторы, дабы заключить пари на победителей этапов.
Сенсорные технологии и носимые устройства
Ведущий проект — Archinisis Performance Analysis. Сенсор носится на спине — удобное место, минимально мешает лыжному ходу и стрельбе. Устройство записывает движение корпуса, его ускорения, скорость, повороты, наклоны, вращения: все, что может дать представление о технике. Алгоритмы выделяют участки, соответствующие лыжному ходу, определяют время, проведенное в огневом рубеже, фиксируют момент каждого выстрела. Частота обработки, количество точек данных — сотни в секунду.
Электронные мишени и системы оценки выстрела
Выстрел в биатлоне — момент, когда все тормозится: дыхание, шаги, концентрация. И системы мишеней перешли на цифровые решения.
Старые механические таргеты, где черная панель «падает» при попадании, сменились электронными сенсорами, фиксирующими попадание с высокой точностью. Используются системы, где щиток за мишенью или сбоку изменяет цвет или изображение, когда выстрел правильный. Эти изменения автоматически передаются в центральную систему, к трансляциям, к результатам. Это ускоряет обработку, снижает вероятность ошибки. Информация о промахах, точках попадания, о времени, которое спортсмен провел у мишени, — все это автоматически записывается.
Автоматизация огневых рубежей делает возможным детальный анализ: сколько времени занимала подготовка к выстрелу, сколько времени ушло на прицеливание, была ли стабильность стойки. Это полезно, когда тренер хочет оценить, как работа над психикой, над дыханием, над устойчивостью влияет на точность.
Анализ данных, статистика, искусственный интеллект
Просто собирать данные — недостаточно. Их нужно анализировать. В исследовании, посвященном предсказанию стрельбы в мировом кубке, применяют Байесовские модели, учитывают особенности спортсмена, специфику позиции (стоя, лежа), стадию гонки, формат соревнования. Эти модели показывают, как меняется точность в зависимости от накопленной усталости, от смены условий, от сложности трассы.
В другом проекте определяют лыжные техники через измерения усилия на палках, с помощью power-метров в рукоятках. Машинное обучение позволяет отделить, какой «ход» используется, сколько усилий тратится, как техника меняется на разных участках трассы. Даже когда данные собраны в различных условиях, все равно можно зафиксировать закономерности.