ボクシング・パンチを機械学習 AIによるトレーニングコーチの仕事【AI×スポーツ】(論文解説)

   
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ボクサーのトレーニングはいつも評価が難しい

パンチの速さは、ボクサーの最も重要な特性の一つです。ほとんどの場合で試合の流れを決定し、勝利をもたらすのは「素早く、不意にパンチを繰り出す能力」です。そのため、コーチは選手のスピード資質の開発に精力的に取り組んでいます。それに伴い、この分野の研究も活発です。

ボクサーのパンチのスピードを向上させるためには、適切なトレーニングを行うだけでなく、効果測定をする必要があります。そうしなければ、トレーニング戦略や戦術の選択が正しいかどうかを理解することができないからです。しかしこれは、何十人もの選手をトレーニングするコーチにとって大きな負担となります。


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ボクシングのパンチの評価において、どのような研究が行われているのでしょうか。ロシアにあるFinancial University under the Government of the Russian FederationのIlshat Khasanshin研究者の発表を紹介します。

研究者は、選手のパンチを機械学習モデルで学習させることで、パンチの評価を行うことを試みました。

▼論文情報

著者:Ilshat Khasanshin
タイトル:”Application of an Artificial Neural Network to Automate the Measurement of Kinematic Characteristics of Punches in Boxing”
Appl. Sci.2021, 11(3), 1223
URL:DOI

人工ニューラルネットワークでパンチを識別

まずはIlshat Khasanshinの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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