新しいテクノロジーがサーフィンにどのようにやってくるか
アスリートは、さまざまな新しい機器に対してさまざまな態度をとります。
たとえば、南アフリカのサーファーBianca Buitendagは、トレーニングにアプリとウェブサイトを使用して、競技に先立って風と波の状態を評価しています。
しかし、サーファーのカリッサ・ムーアは先行していたブイテンダーグは、人工波でトレーニングし、ウェアラブル リングを使用して睡眠の質やその他のバイタル サインを追跡することで、東京オリンピックで 6.5 ポイント近く成績を上げました。
結果を改善するためのビッグデータ
一方で、彼らはアスリートのために最新のテクノロジーを開発しています。たとえば、用具や衣類では、サーフボードやウェットスーツにポリマー化学が使用されています。ただし、もう 1 つの側面は気象モデリングであり、競技会をどこでどのように開催するか、つまり最適な条件を見つける方法を決定するのに役立ちます。
機械学習アルゴリズムは引き続きサーフィンを形作り、次の目的で使用されます。
- 改善された波浪予報
- 怪我の防止、
- アスリートのパフォーマンスの分析。
風や潮の流れなど、制御できない変数はたくさんあります。
ケビン・ディーン、USAサーフィンのメディカルディレクター。
2019 年、科学者はデータを使って実験を行いました彼らはモーション キャプチャ カメラと力センサーを使用して取得した生体力学を研究しました。ジャンプや着地などのメカニズムを定量化し、アスリートがバランスを保つために行う微妙な動きのデータを取得することができた。著者らは、アスリートがボードに加える力についても研究しました。
通常、各手足の間には不均衡があり、この不均衡は、アスリートがコントロールする、またはコントロールしない重要な要因となる可能性があり、これが怪我につながります。
Tracy Axel 氏、米国サーフィン データおよび分析マネージャー
米国サーフィン データ分析機関は、サーファーのライドの写真に基づいて同じ情報の一部を分析できる機械学習システムを開発中です。
2021 年 1 月、チームはプログラムのプロトタイプを開発しました。このプログラムは、基本的な操作と最も一般的なライディング ポジションを識別できます。
将来的には、AI ベースのプログラムにより、チームがサーファーを最適に選択し、怪我を予防し、後で防ぐために自分たちの間違いを見直すことができるようになる予定です。
人工波とサーフィン波
人工波フローライダーは1991年にアメリカのウェーブロック社によって発明されました。伸縮性のある生地を17度の角度でフレームに張り、その上に強力な水流を供給します。
水の層の厚さは約5センチメートルです。流速は時速約50kmで、専用のボードに乗ることができます。流れの速度とライダーは互いに打ち消し合うため、実際にはライダーはその場でバランスをとることができます。
今日はクラスター全体があります波は、海の波と同じダイナミクスを持っているため、人工波と呼ぶことができます。後ろから押すと波が上がり、サーファーが移動できる壁が形成されます。
サーファーの健康状態を監視するテクノロジー
ウェアラブルテクノロジーはパフォーマンスを追跡できますサーファーの健康：心臓血管系、睡眠パターン、心拍数、傷害率。また、特にサーファーのために、パフォーマンスに影響を与える可能性のある要因が研究されています。
たとえば、科学者たちは、足首のこわばりと腰の安定性が、サーファーが「空中に」着地する能力に影響を与えることを示しました。
波浪予報
波予測アプリは、サーファーにとって最も人気のある機械学習アプリです。
最近は波予測が勝利を収めています画像認識や音声認識などの技術の進歩によるものです。 これは、Surfline Inc. チームが可能にしたことの一部です。オリンピック競技が開催されるサーフビーチを特定するのに役立ちます。日本ではサーフィンビーチはそれほど人気がありませんが、Surfline Inc. のスタッフは、は、数十年にわたる気候データを使用して、オリンピックの最適な開催地を決定しました。
また、Surfline Inc. のソフトウェアは、衛星画像、北極圏の氷床、海底の形状、風のパターンなど、多くのデータを使用して分析します。
私たちはすべてを処理するコンピューターを持っていますこのデータは、予測された波の状況に基づいて意思決定を行うのに役立ちます。オリンピック競技の場合、Surfline のモデルは、アスリートが競技する日を決定するのに役立ちました。
Kevina Wallis 氏、Surfline 予測ディレクター
予測にはサーファーからのフィードバックや 800 台のカメラのネットワークからのデータも使用され、それに基づいて従業員が波のパターンを分析します。
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