Parametr One-Repetition Maximum (1-RM) odgrywa kluczową rolę w ocenie zdolności siłowych. W prezentacji omówione zostanie innowacyjne podejście wykorzystujące głębokie sieci neuronowe oraz algorytmy wizji komputerowej, umożliwiające dokładniejszą ocenę na podstawie analizy wideo. Zaprezentowane zostaną zarówno tradycyjne metody pomiaru 1-RM, jak i ograniczenia z nimi związane, a także zalety zastosowania metod opartych na sztucznej inteligencji.

Prezentacja uwzględni szczegóły procesu przetwarzania danych wideo, od estymacji pozycji ciała z wykorzystaniem algorytmu BlazePose, po analizę danych za pomocą dedykowanych modeli neuronowych. Omówiony zostanie zbiór danych, który posłużył do badań, oraz wyniki eksperymentalne związane z zastosowaniem rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN).

W końcowej części wystąpienia poruszone zostaną kierunki przyszłych badań, w tym możliwości zastosowania grafowych sieci neuronowych (GNN) oraz sieci neuronowych opartych na fizyce (PINN), które mogą znacząco poprawić efektywność predykcji w dziedzinie sportów siłowych.