Сбер получил контроль над компанией «Эвотор»
Выгодная игра в слоты в казино Лев
Ученые создали новый фильтр для радиоактивного йода
Для бизнеса запущен сервис «Ozon Командировки»
Венчурный рынок 2020: итоги года глазами инвесторов
Genotek привлек от «Яндекса» и других инвесторов $4 миллиона
Правительство поможет ускорить развитие IT-проектов
NeuroDrive разработал ИИ для анализа состояния автогонщиков
Резидент «Сколково» представил искусственный разум, специализацией которого является нейрофизиологический анализ состояния автогонщиков. Персональные рекомендации ИИ позволят спортсменам улучшать результаты, заявил исполнительный директор стартапа Д.Лебедев.
В NeuroDrive отмечают: на результаты пилотов во время треков влияют десятки показателей, а также индивидуальных параметров, включая активность сердца, мозга, интенсивность дыхания и даже моргания. Но сегодня при подготовке к гонкам такие особенности не учитывается. При использовании нейрофизиологических данных вполне реально улучшить спортивные результаты.
NeuroDrive посредством датчиков (не требуют геля для крепления к телу) намерен регистрировать дыхание, сердечные сокращения, мозговую активность и мышечное напряжение спортсменов. В дальнейшем с помощью технологий машинного обучения и Big data сервер обработает данные посредством математических алгоритмов.
Система будет накапливать информацию, выявляя слабые места гонщиков и предоставлять индивидуальные рекомендации пилотам, врачам, строить прогнозы. Такой подход непременно улучшит показатели во время заездов, уверен Лебедев.
В NeuroDrive отмечают: на результаты пилотов во время треков влияют десятки показателей, а также индивидуальных параметров, включая активность сердца, мозга, интенсивность дыхания и даже моргания. Но сегодня при подготовке к гонкам такие особенности не учитывается. При использовании нейрофизиологических данных вполне реально улучшить спортивные результаты.
NeuroDrive посредством датчиков (не требуют геля для крепления к телу) намерен регистрировать дыхание, сердечные сокращения, мозговую активность и мышечное напряжение спортсменов. В дальнейшем с помощью технологий машинного обучения и Big data сервер обработает данные посредством математических алгоритмов.
Система будет накапливать информацию, выявляя слабые места гонщиков и предоставлять индивидуальные рекомендации пилотам, врачам, строить прогнозы. Такой подход непременно улучшит показатели во время заездов, уверен Лебедев.
