एआई फिटनेस उद्योग को कैसे बदल देता है

खेल उद्योग में एक स्टार्टअप संस्थापक के रूप में, आपने पिछले दशक में फिटनेस सॉफ्टवेयर में एआई की क्षमता के बारे में सुना होगा। हालाँकि, अपने फिटनेस अनुप्रयोगों में AI को शामिल करना अभी भी भ्रमित करने वाला हो सकता है, खासकर यदि आपने पहले AI के साथ काम नहीं किया है। आज, हम संक्षेप में बताना चाहेंगे कि एआई तकनीक फिटनेस अनुप्रयोगों के लिए क्या पेशकश कर सकती है और कुछ वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ इसके उपयोग को स्पष्ट करना चाहती है।

आभासी कोचिंग अनुप्रयोग

एआई कोचिंग ऐप्स कंप्यूटर विज़न और मोशन विश्लेषण का उपयोग करके वास्तविक समय में व्यायाम रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करते हैं। उपयोगकर्ता अपने व्यायाम को स्मार्टफोन या पहनने योग्य उपकरणों के साथ रिकॉर्ड करते हैं, वीडियो या मोशन डेटा कैप्चर करते हैं। एआई एल्गोरिदम फॉर्म और बायोमैकेनिक्स का आकलन करने के लिए मुख्य बिंदुओं को निकालते हैं और गतिविधियों को ट्रैक करते हैं। विशेषज्ञ इनपुट या डेटासेट के आधार पर, आदर्श मानकों की तुलना करके, ऐप व्यक्तिगत, वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्रदान करता है। इससे उन उपयोगकर्ताओं को लाभ मिलता है जिनके पास व्यक्तिगत प्रशिक्षकों तक पहुंच नहीं है, व्यायाम तकनीक और मार्गदर्शन में सुधार होता है।

बीओएन स्पोर्ट्स एक खेल प्रौद्योगिकी स्टार्टअप, एक एप्लिकेशन का एक उदाहरण है जो एथलीटों के लिए उन्नत विशेष प्रशिक्षण प्रदान करता है। उनकी नवीन विशेषताओं में से एक "तुलनात्मक प्रशिक्षण" है, जो एथलीटों को सही प्रशिक्षण के लिए प्रॉक्सी के साथ अपने शरीर यांत्रिकी और स्थिति की तुलना करने की अनुमति देता है। इस ऐप का उपयोग करके, एथलीट बेहतर प्रदर्शन के लिए अपनी तकनीक सीख सकते हैं और उसे बढ़ा सकते हैं।

वैयक्तिकृत कसरत अनुशंसाएँ

एआई-संचालित वैयक्तिकृत वर्कआउट अनुशंसा ऐप्स अनुकूलित वर्कआउट योजनाएं तैयार कर सकते हैं। उपयोगकर्ता अपने फिटनेस लक्ष्यों, व्यायाम इतिहास, प्राथमिकताओं और सीमाओं के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। यह डेटा एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाता है जो एआई एल्गोरिदम का मार्गदर्शन करता है। एल्गोरिदम तब उपयोगकर्ता डेटा का विश्लेषण करता है और व्यायाम, कसरत की अवधि, तीव्रता के स्तर और परिणामों के बीच सहसंबंधों की पहचान करता है। यह वैयक्तिकृत दृष्टिकोण उपयोगकर्ता की सहभागिता, प्रेरणा और वांछित फिटनेस परिणाम प्राप्त करने की संभावना को बढ़ाता है।

आप बाज़ार में AI-आधारित व्यक्तिगत प्रशिक्षण ऐप्स के कई उदाहरण पा सकते हैं एआई विकसित करें , फिटबॉड, फ्रीलेटिक्स, ज़िंग कोच, और बहुत कुछ।

पुनर्वास समाधान

एआई का उपयोग चोटों, विकलांगताओं या चिकित्सा उपचार से गुजर रहे व्यक्तियों के पुनर्वास और पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया में किया जा सकता है। ये ऐप्स उपयोगकर्ताओं को उनके शारीरिक कार्य को बढ़ाने और गतिशीलता हासिल करने में मदद करने के लिए व्यक्तिगत मार्गदर्शन, निगरानी और सहायता प्रदान करते हैं। वे अक्सर अभ्यास के दौरान गतिविधियों और प्रासंगिक मैट्रिक्स को ट्रैक करने के लिए पहनने योग्य उपकरणों या सेंसर को शामिल करते हैं। एआई एल्गोरिदम प्रगति की निगरानी करने और वास्तविक समय में प्रदर्शन प्रतिक्रिया देने के लिए एकत्रित डेटा का विश्लेषण करता है।

यह याद रखना अभी भी महत्वपूर्ण है कि इन ऐप्स का उद्देश्य पेशेवर चिकित्सा सलाह और पर्यवेक्षण को प्रतिस्थापित करने के बजाय स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों की देखरेख में पुनर्वास प्रक्रिया को पूरक और बढ़ाना है।

MobiDev में हमारी टीम बुजुर्गों के पुनर्वास और दूरस्थ देखभाल के लिए एक एप्लिकेशन विकसित कर रही है। इस ऐप में एक शामिल है मानव मुद्रा अनुमान मॉडल मुद्रा की गतिविधियों का पता लगाना और उनका विश्लेषण करना। उपयोगकर्ता के व्यायाम प्रदर्शन की तुलना "वर्चुअल ट्रेनर" से करके, ऐप तकनीक और चोट की रोकथाम पर व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करता है।

ऑल-इन-वन कोचिंग बॉट

कोचिंग बॉट ऐसे समाधानों के उदाहरण हैं जो विभिन्न एआई प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करते हैं, जिसमें मानव मुद्रा अनुमान और संवादी एआई शामिल हैं। वे एथलीटों को उनकी व्यायाम तकनीक को निखारने, मुद्रा को सही करने, उचित व्यायाम का चयन करने, आहार संबंधी सिफारिशें देने आदि में सहायता कर सकते हैं। ये व्यापक कोचिंग बॉट फिटनेस तकनीक में नवीनतम प्रगति प्रदान करने के लिए एआई का लाभ उठाते हैं, एक सुविधाजनक, ऑल-इन-वन ऐप अनुभव प्रदान करते हैं।

फिटनेस में एआई को अपनाने की चुनौतियाँ और भविष्य

उन सभी रोमांचक चीज़ों के बावजूद जो AI ला सकता है सॉफ्टवेयर उत्पादों का निर्माण , इस प्रौद्योगिकी के समावेश में कुछ चुनौतियाँ हैं जिनके लिए आपको तैयार रहना चाहिए।

1. तकनीकी सीमाएँ: AI ऐप्स उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जिसे सटीक रूप से इनपुट करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। उदाहरण के लिए, मोशन एनालिटिक्स को प्रयोग करने योग्य वीडियो कैप्चर करने के लिए उपयोगकर्ताओं को सख्त फिल्मांकन नियमों का पालन करने की आवश्यकता होती है। खराब रोशनी, अनुपयुक्त कोण और रोधक वस्तुओं के परिणामस्वरूप निराशाजनक रीटेक और एआई मॉडल के लिए अपर्याप्त इनपुट हो सकता है।
2. डेटा एक्सेसिबिलिटी: फिटनेस एआई ऐप्स को शरीर के विभिन्न आयामों, सोने के पैटर्न और प्रशिक्षण क्षमताओं को पहचानने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। इस डेटा को एकत्र करना एक सतत प्रक्रिया है, जो पर्याप्त डेटा उपलब्ध होने तक एआई-सक्षम फिटनेस ऐप्स की पूरी क्षमता को सीमित करती है।
3. एआई की विश्वसनीयता: एआई निर्णय लेने में पारदर्शिता की कमी एआई कोचिंग सिफारिशों पर भरोसा करने के बारे में चिंता पैदा करती है। उपयोगकर्ता एआई के सुझावों के पीछे की नैतिकता और तर्क पर सवाल उठा सकते हैं। डेवलपर्स को एआई निर्णयों के पीछे स्पष्टीकरण प्रदान करके एप्लिकेशन को अधिक भरोसेमंद बनाने की चुनौती का सामना करना पड़ता है।
4. गोपनीयता और विनियम : एआई-सक्षम फिटनेस ऐप जो आहार प्रोग्रामिंग या पुनर्वास प्रक्रियाओं के बारे में जानकारी एकत्र और संग्रहीत करते हैं, उन्हें स्वास्थ्य देखभाल नियमों और गोपनीयता संबंधी चिंताओं पर ध्यान देना चाहिए। एआई फिटनेस प्रोजेक्ट का दायरा जितना व्यापक होगा, इसमें गोपनीयता संबंधी विचार भी उतने ही अधिक शामिल होंगे।

साथ ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तीव्र प्रगति फिटनेस और खेल स्टार्टअप के संस्थापकों के लिए महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करती है। इस प्रवृत्ति का लाभ उठाने के लिए, अभी से अपनी पेशकशों में स्मार्ट कार्यक्षमता को एकीकृत करना शुरू करना एक अच्छा विचार है। ऐसा करके, आप इस उभरते और प्रगतिशील बाजार में विकास के लिए एक मजबूत आधार स्थापित कर सकते हैं।