피트니스 분야의 AI 혁명

AI는 이미 의료에서 ​​엔터테인먼트로 산업을 변화시켰지만, 피트니스에 접근하는 방식에도 혁명을 일으키고 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

대중에게 대량 출시된 이후 인공 지능은 전 세계를 휩쓸었고 우리가 삶의 여러 측면과 상호 작용하는 방식에 깊은 영향을 미쳤으며 피트니스도 예외는 아닙니다.

요즘에는 머신러닝을 기반으로 한 개인화된 운동 계획, 추천 시스템을 통해 특정 요구에 맞는 다이어트, 고급 컴퓨터 비전을 활용한 데드리프트, 스쿼트, 벤치프레스와 같은 운동 형태에 대한 실시간 피드백을 찾을 수 있습니다. 이 모든 것은 간단한 조작으로 액세스할 수 있습니다. 화면을 터치하면 대형 언어 모델을 통해 직관적으로 전달됩니다.

 

이 기사에서는 AI가 인간이 피트니스에 대해 상호 작용하고 생각하는 방식을 재구성하는 방식을 조사할 것입니다. 이미 지역 체육관에 진출하고 있는 최근 트렌드와 AI 기반 피트니스 앱에 관해 미래에 무엇을 기대할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

 

오늘날 AI가 피트니스를 변화시키는 방법

 

AI는 피트니스 산업에서 여러 가지 다양한 유형의 응용 프로그램을 보았습니다. 사실, Chat GPT가 일반 사용자의 은혜에 빠진 이후로 사람들은 이것이 피트니스 계획을 세우는 데 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지 궁금해하기 시작했습니다. 피트니스 앱 업계에서 AI가 운영되는 주요 방식은 다음과 같습니다.

머신 러닝을 통한 맞춤형 피트니스
운동할 때 수동으로 기록하고 추측하는 시대는 오래 전에 지나갔습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하는 오늘날의 AI 기반 앱은 진행 상황을 원활하고 효율적으로 추적하며, 모든 데이터를 사용하여 패턴을 인식하고 이를 기반으로 예측할 수 있습니다. 기본적으로 사용자의 특정 운동 요구 사항에 맞는 맞춤형 피트니스 계획을 세울 수 있습니다. 파리.

일부 AI 플래너는 부상에서 회복 중인 사람들을 위한 수정된 피트니스 계획을 만들 수도 있습니다. 그들은 사용자가 올바른 근육을 운동하고 있는지 확인하고 상황을 악화시킬 수 있는 움직임을 피합니다.

다음은 기계 학습 알고리즘의 작동 방식에 대한 간략한 개요입니다.

데이터 수집
앱은 사용자로부터 입력 데이터를 수집합니다.

개인 정보(연령, 체중, 키, 성별 등)
체중 감량, 지구력 향상 또는 데드리프트에 대한 새로운 PR과 같은 피트니스 목표;
운동 이력 등 활동 데이터
가능한 경우 생체 인식 데이터.

 

데이터 처리

여기에서 알고리즘은 데이터의 일관성을 확인하고 불완전해 보이는 이상값이나 항목을 무시합니다.

따라서 필요한 모든 데이터를 수집한 후 다음 단계는 사용자의 데이터를 해당 데이터세트와 비교하는 것입니다. 그런 다음 고급 패턴 인식을 통해 사용자의 현재 체력 수준과 달성하려는 목표를 기반으로 새로운 맞춤형 피트니스 계획을 만듭니다.

가장 흥미로운 부분은 기계 학습 알고리즘이 실시간 피드백 루프를 사용하여 지속적으로 발전하고 있다는 것입니다. 즉, 사용자가 진행함에 따라 즉시 계획이 업데이트됩니다.

따라서 스쿼트 방법을 배우는 초보자이든 벤치 프레스를 완벽하게 수행하는 노련한 리프터이든 AI 도구는 목표 달성을 위한 정확한 로드맵을 제공할 수 있습니다.

 

AI 기반 양식 피드백: 컴퓨터 비전의 역할

AI 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 컴퓨터 비전, 즉 시각적 데이터(예: 비디오 및 이미지)를 해석하여 정보를 추출하는 기계의 기능입니다. Apple Vision Pro나 Ray-Ban과의 파트너십을 통해 Meta가 선보인 새로운 스마트 안경과 같은 최신 신기술에 적용되는 것을 보셨을 것입니다.

머신러닝과 마찬가지로 컴퓨터 비전은 주어진 시각적 입력을 기존 비디오 및 이미지로 구성된 방대한 데이터베이스와 비교하고 패턴 인식을 기반으로 결론을 내립니다. 이는 매우 구체적인 형태의 기계 학습입니다.

하지만 컴퓨터 비전을 피트니스에 어떻게 적용할 수 있을까요?

이 질문에 답하기 위해 Flex AI가 수행하는 작업을 살펴보겠습니다. 이 회사는 이미 기계 학습을 사용하여 앱 사용자를 위한 운동 루틴을 만들어 왔으며 현재 베타 버전인 AI 양식 피드백 기능을 보유하고 있습니다.

 

이 기능은 데드리프트, 벤치 프레스, 스쿼트 등의 운동 수행을 분석할 수 있으며 사용자의 자세를 개선하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 이는 사용자의 근력 향상을 극대화하고 부상 위험을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또 다른 흥미로운 아이디어는
실행 중에 실시간 팁을 제공하는 이 기능의 가능성. 예를 들어, 세트 중에 앱이 자세가 떨어지는 것을 발견하면 체중 감량이나 세트 간 휴식 시간 연장을 제안할 수 있습니다.

Flex AI의 자세 피드백은 아직 개발 중이지만 사람들이 근력 운동에 접근하는 방식을 혁신할 가능성이 매우 높습니다. 특히 집에서 운동하고 결과적으로 조언을 제공할 개인 트레이너가 항상 없는 사람들의 경우 더욱 그렇습니다.

흥미롭죠? 그러나 이러한 발전은 이미 우리가 피트니스에 접근하는 방식을 변화시키고 있지만, 앞으로는 훨씬 더 혁명적인 발전을 약속하고 있습니다.

 

AI와 피트니스의 다음 단계는 무엇일까요?

보시다시피, 기계 학습과 컴퓨터 비전은 이미 스마트폰의 개인 트레이너를 통해 미래의 피트니스 훈련을 제공하는 경이로운 일을 해냈습니다. 그러나 거기서 끝나지 않습니다. AI가 발전하는 속도로 우리는 가까운 미래에 이 기술로부터 훨씬 더 많은 것을 기대할 수 있습니다.

 

최근 기사에서는 바이오 피드백이 통합된 몰입형 환경과 같은 AI 피트니스 훈련의 흥미로운 새로운 발전을 제안합니다. 다른 사람들과 상호 작용할 수 있을 뿐만 아니라 피트니스 목표 달성에 대한 보상도 받을 수 있는 가상 세계에서 집에서 운동하는 것을 상상해 보세요. 또는 운동 유형과 강도에 맞게 조정되는 운동 음악 재생 목록을 통해 무거운 물건을 들어올릴 때 BPM을 높이거나 휴식 시간에 차분한 음악을 재생할 수도 있습니다.

AI는 재미에 관한 것뿐만 아니라 건강에 대한 반응적 접근 방식에서 예측 접근 방식으로 전환하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 요즘 피트니스 장치와 앱은 사람들의 신체, 생활 방식 및 일반적인 건강에 대한 데이터를 지속적으로 수집하고 있습니다. 모든 데이터는 특정 질환의 발병을 예측하는 데 사용될 수 있으며 사람들이 이러한 질환이 발생하지 않도록 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

여기서 우리가 보고 있는 것은 화려한 그래픽 그 이상입니다. AI는 사용자가 피트니스의 핵심인 몸을 움직이는 것과 관련하여 보다 건강하고 지속적인 관계를 개발하도록 장려하는 보다 개인화되고 즐거운 경험을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

피트니스 분야에서 AI와 커뮤니티의 조화 찾기

AI가 피트니스 세계에서 큰 발전을 이루고 있는 동안, AI를 피트니스 루틴에 통합하는 것에 대해 이야기할 때 많은 사람들이 느끼는 두려움, 즉 기술이 무심코 키울 수 있는 공동체 의식의 감소를 인정하지 않는 것은 불가능합니다.

전체적으로 말이 되는 사실입니다. 피트니스는 항상 공동 경험이었습니다. 체육관, 스포츠 팀, 달리기 그룹과 같은 커뮤니티는 사람들이 목표를 달성할 뿐만 아니라 사교하고 새로운 친구를 사귀는 데 중요한 사회적 허브가 되었습니다.

그러나 AI가 인간 상호작용을 방해할 필요는 없습니다. 오히려 핵심은 AI를 활용하여 커뮤니티 연결을 방해하는 것이 아니라 강화하는 데 있습니다. 이는 둘 중 하나에 관한 것이 아니라 AI 기술과 인간의 상호 작용이 함께 작동하여 보다 총체적이고 만족스러운 피트니스 경험을 만들 수 있는 최적의 지점을 찾는 것이어야 합니다.

 

피트니스의 미래: AI의 영향과 약속

피트니스 분야의 AI가 여기에 있다는 것이 날이 갈수록 명확해지고 있습니다. 이러한 유형의 기술에 대한 접근성이 높아지면서 개인화된 운동 루틴과 "로봇"의 실시간 조언이 표준이 될 것으로 예상됩니다.

실제 인간 상호 작용과 균형을 맞출 필요가 있지만 피트니스 분야 AI의 궁극적인 목표는 피트니스와 보다 개인적이고 역동적이며 지속 가능한 관계를 구축하여 건강과 웰빙에 대한 평생의 헌신을 장려하는 것입니다.

마지막으로 더욱 흥미로운 점은 이 기술이 초기 단계에 있는 것 같다는 사실입니다. AI는 너무 빠르게 진화하기 때문에 미래가 어떻게 될지 예측하기 어렵습니다. 그러나 우리는 이것이 획기적인 일이 될 것이라고 확신할 수 있습니다.