Ricercatori del dipartimento di informatica e intelligenza artificiale del Massachusetts Institute of Technology Laboratory potrebbe non sembrare la persona più adatta ad aiutarti a migliorare il tuo tiro a canestro competenze. Ma questo è esattamente ciò che un nuovo progetto CSAIL del MIT si propone di fare con un'eccentrica macchina per l'allenamento del basket dotata di un canestro da basket che si restringe e si solleva quando si effettuano i tiri, cambiando così forma per migliorare le varie sfaccettature il tuo gioco.
Ad esempio, per cominciare, il cestello può essere posizionato ad un'altezza inferiore con un diametro del cerchio più ampio, che gradualmente si riduce e aumenta anche per raggiungere proporzioni regolamentari man mano che si ottiene un punteggio sempre maggiore cestini. È un progetto insolito da parte di un laboratorio più abituato a lavorare con le ultime novità algoritmi di intelligenza artificiale – ma, a quanto pare, si adatta perfettamente alle aree di CSAIL competenza.
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“Stiamo cercando di esplorare diversi modi in cui possiamo sviluppare tecnologie che consentano alle persone di allenare le proprie capacità motorie quello che viene chiamato il "punto di sfida ottimale", quel punto debole in cui un compito non è noiosamente facile, ma non è nemmeno frustrantemente difficile," Dishita Turakhia, un dottorato di ricerca. studente del MIT CSAIL, ha detto a Digital Trends.
Il canestro da basket intelligente utilizza uno speciale sensore piezoelettrico nel tabellone e un sensore interruttore sul bordo in grado di rilevare quando la palla entra nel canestro. Nel corso del tempo, man mano che l'utente inizia a scattare in modo più coerente, un algoritmo riduce automaticamente il bordo, mentre alza il canestro, trasformando essenzialmente un normale canestro da basket in un gioco con vari livelli che diventano più difficili nel tempo.
Al momento, il lavoro è un prototipo di prova senza alcuna commercializzazione all’orizzonte. Quando (o se) verrà commercializzato, non aspettatevi che la tecnologia sia necessariamente limitata esclusivamente al basket. Potrebbe avere applicazioni molto più ampie di così.
“Sono particolarmente orgoglioso dell’algoritmo che abbiamo sviluppato perché riprende l’idea teorica della formazione al punto di sfida ottimale e si generalizza su un’ampia varietà di esempi di applicazione”, ha affermato Turakhia. “Ad esempio, potrebbe essere utilizzato anche per una bicicletta con ruote da allenamento adattive che possono insegnare agli studenti come fare per guidarlo alzando o abbassando automaticamente le ruote di allenamento in base al bilanciamento dello studente competenze."
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