北京
加州大學圣地亞哥分校（UCSD）研究人員創建了一個由生成式人工智能（GenAI）驅動的模型，該模型將有助于預防運動員受傷，并有助于受傷后的康復。該模型還可以幫助運動員更好地訓練。
該模型名為BIGE（生物力學信息GenAI運動科學），用運動員的動作以及有關人體生物力學約束的信息進行訓練，例如肌肉可以產生多大的力。該模型可以用于生成運動員在運動中可以執行的最佳動作，以避免受傷并提高表現，或者為受傷后需要康復的運動員生成最佳動作。
“這種方法將成為未來。”加州大學圣地亞哥分校生物工程系的杰出教授、該論文的資深作者之一Andrew McCulloch稱。
據研究人員所知，BIGE是唯一一個將生成式人工智能和現實生物力學結合在一起的模型。大多數負責生成下蹲等動作的生成式人工智能模型產生的結果與限制真實人類運動的解剖和機械約束不一致。與此同時，不依賴于生成式人工智能來生成這些運動的方法需要大量的計算。
為了訓練模型，研究人員使用了人們進行深蹲的運動捕捉視頻中的數據。然后，他們將運動轉換為3D骨架模型，并使用計算出的力來生成更逼真的物理運動。
接下來的步驟包括使用該模型進行深蹲以外的運動，并為特定個體個性化模型。
“任何人都可以使用這種方法。”加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程系教授、該論文的資深作者之一Rose Yu說。
例如，該模型可用于預測老年人的跌倒風險。
研究小組最近在密歇根州安阿伯市密歇根大學舉行的動力學與控制學習會議上展示了他們的工作。
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