자전거 타기는 결코 돈이 많이 드는 취미가 아닙니다. 그러나 진지해지기 시작하면 자전거 타는 사람은 다리의 움직임을 측정하는 데 솔직히 엄청난 돈을 쓸 수 있습니다. 보다 전문적인 환경에서는 계측 페달, 자전거 컴퓨터, 심박수 센서 등과 같은 것들이 중요해지기 시작합니다. 이 모든 것은 모든 라이딩에서 더 많은 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.
이제 La Trobe University의 연구원들은(TechXplore를 통해) 대부분의 사람들이 이미 소유하고 있는 하드웨어 중 하나가 결국 해당 작업의 놀랍도록 정교한 부분을 처리할 수 있는지 여부를 조사하고 있습니다. 이것은 특수한 하드웨어도 아닙니다. 그것은 주머니에 쏙 들어가는 작은 장치입니다. 그렇습니다. 바로 휴대폰입니다. Holsworth Biomedical Research Center의 연구원들은 비디오에 캡처된 동작을 사용하여 자전거 타는 사람이 페달에 가하는 힘을 추정할 수 있는 AI 모델을 개발하고 있습니다. 라이더는 스마트폰으로 간단하게 자신의 모습을 기록하고 현재 훨씬 더 전문적인 장비가 필요한 생체역학적 정보를 받을 수 있습니다.
AI는 모든 페달 스트로크를 지켜보고 있습니다.
이 시스템은 딥 러닝을 사용하여 자전거 타는 사람의 움직임에서 보는 것과 페달에서 측정된 실제 힘을 연결합니다. 이 연구를 위해 그들은 움직이는 라이더의 비디오 녹화 데이터 세트 하나와 각 페달 스트로크 중에 가해지는 실제 힘을 측정하는 데이터 세트를 포함하는 동기화된 실험실 녹화를 사용하여 모델을 훈련했습니다. 그런 다음 AI는 둘 사이의 관계를 학습하고 움직임만으로 이러한 힘을 예측하려고 시도합니다.
그리고 우리는 이미 몇 가지 유망한 결과를 보고 있습니다. La Trobe 연구원 Rodrigo Bini가 참여한 초기 연구에서는 순환 신경망을 사용하여 하지 관절의 힘과 힘뿐만 아니라 3차원 페달 힘을 예측했습니다. 이 보고서는 측정된 변수와 예측된 변수 사이의 상관관계를 0.79에서 0.96 범위로 보여주었지만 정확도는 추정되는 힘이나 관절 측정에 따라 달라졌습니다. 따라서 새 프로젝트를 통해 이러한 종류의 분석을 실험실 외부로 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
내일은 휴대전화가 파워미터를 대체하지 않습니다
본 연구는 아직 초기 단계이다. La Trobe는 조만간 앱을 출시하지 않을 예정입니다. Bini는 5~10년 내에 스마트폰 앱을 통해 거의 모든 사람이 자신의 움직임을 기록하고 사이클링 힘을 추정할 수 있게 될 것이라고 추정합니다. 팀은 현재 데이터 세트를 강화하고 검증하고 있으며, 예비 결과는 내년 국제 생체역학 학회 컨퍼런스에서 발표될 것으로 예상됩니다.
우리는 과거에 페달 스트로크 중 언제 어디서 힘이 발생하는지 알려주는 Garmin Vector 3와 같은 스마트 페달을 테스트한 적이 있습니다. 그러나 이러한 종류의 세분화된 데이터에는 전통적으로 전용 센서와 상당한 비용이 필요했습니다. 휴대폰 카메라를 해당 툴킷의 근사치로 바꾸면 훨씬 더 많은 라이더가 실제로 유용한 사이클링 생체 역학을 사용할 수 있습니다. AI가 피트니스 코치로도 사용되면서 우리는 곧 기술이 우리 삶의 더 많은 신체적 측면을 미세 조정하는 데 사용되는 것을 보게 될 것입니다.
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