Chercheurs du département d’informatique et d’intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology Le laboratoire ne semble peut-être pas être la personne la plus susceptible de vous aider à améliorer votre tir au cerceau. compétences. Mais c'est exactement ce qu'un nouveau projet du MIT CSAIL entreprend de faire avec une machine d'entraînement de basket-ball originale dotée d'un panier de basket qui rétrécit et se soulève lorsque vous effectuez des tirs, changeant ainsi de forme pour aider à améliorer les différentes facettes de ton jeu.
Par exemple, pour commencer, le panier peut être positionné à une hauteur inférieure avec un diamètre d'arceau plus large, qui diminue progressivement et augmente également pour atteindre des proportions réglementaires à mesure que vous marquez de plus en plus paniers. Il s’agit d’un projet inhabituel issu d’un laboratoire plus habitué à travailler avec les dernières technologies de pointe. algorithmes d’intelligence artificielle – mais il s’avère qu’ils correspondent parfaitement aux domaines de compétence du CSAIL. compétence.
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« Nous cherchons à explorer différentes manières de développer des technologies qui permettraient aux gens d’entraîner leurs capacités motrices à un moment donné. ce qu’on appelle le « point de défi optimal », cet endroit idéal où une tâche n’est pas d’une facilité ennuyeuse, mais n’est pas non plus d’une difficulté frustrante », Dishita Turakhia, un doctorat. étudiant au MIT CSAIL, a déclaré à Digital Trends.
Le panier de basket intelligent utilise un capteur piézoélectrique spécial dans le panneau arrière et un capteur de commutation sur le bord qui est capable de détecter quand le ballon entre dans le panier. Au fil du temps, à mesure que l'utilisateur commence à filmer de manière plus cohérente, un algorithme rétrécit automatiquement le bord, tout en soulevant le cerceau, transformant essentiellement un panier de basket ordinaire en un jeu avec différents niveaux qui deviennent de plus en plus difficiles avec le temps.
À l’heure actuelle, le travail est un prototype de validation de principe sans aucune commercialisation à l’horizon. Quand (ou si) elle est commercialisée, ne vous attendez pas à ce que la technologie soit nécessairement limitée uniquement au basket-ball. Cela pourrait avoir des applications bien plus larges que cela.
« Je suis particulièrement fier de l'algorithme que nous avons développé car il reprend l'idée théorique de la formation au point de défi optimal et se généralise sur une grande variété d’exemples d’application », a déclaré Turakhia. « Par exemple, il pourrait également être utilisé pour un vélo doté de roues d'entraînement adaptatives qui pourraient enseigner aux apprenants comment de le monter en levant ou en abaissant automatiquement les roues d'entraînement en fonction de l'équilibre de l'apprenant compétences."
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