理大｜AI結合生物力學提升泳術 傳感器精準反饋 助訓練改良動作
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
法國巴黎奧運即將在本月底揭幕，香港游泳隊今屆共獲9張入場券。游泳作為港隊優勢項目之一，加上以最新科技輔助訓練，相信有助選手再創佳績。香港理工大學體育科技研究團隊基於各類傳感器數據，研發一套結合人工智能（AI）技術的生物力學訓練方法。團隊除與拔萃女書院合作，共建AI游泳科技實驗室之外，系統亦獲部分港隊代表採用。
理大體育科技研究院核心成員、康復治療科學系助理教授蘇俊龍在本報專訪時透露，自己曾是游泳運動員，亦擔任過游泳教練。回顧過往的訓練和教學經歷，他說最大難題在於無法給予運動員精準反饋，主要靠對方意會。
划幅速度扭頭頻率一目了然
蘇俊龍團隊研發的系統，只需把一個方形傳感器，放於泳帽及運動員後腦之間，系統演算法就能獲悉各項游泳數據，包括划幅、划頻、轉身加速度、呼吸扭頭頻率等，還有段速，即運動員在每50米的速度分布。
對運動員而言，泳姿差之毫釐，足以影響比賽成績。蘇俊龍解釋，理論上划水頻率愈高愈好，惟手臂愈長路徑愈長，消耗的時間隨之增加；換言之，恰當的划幅範圍，遠比頻率重要。蘇俊龍續稱，為了在游泳高速前進時減少阻力，對於扭頭呼吸頻率亦有一定的考究。
泳帽內的「乾坤」不止於此，運動員的太陽穴位置，會放置一個光學傳感器，其原理與外觀近似Apple Watch底部組件，可顯示游泳訓練時的心跳率，反映運動員是否順利進入狀態、有否過度訓練等。蘇俊龍指出，光學傳感器勝在輕便，由於受泳帽壓迫而緊貼運動員血管，準繩度相當不錯。
肌電分析優化起跳入水姿勢
蘇俊龍列舉三個「合適」，分別是：合適時間、合適角度，用合適肌肉，說明光靠教練池邊觀察遠遠不夠。團隊把水下表面肌電（Surface Electromyography）採集系統，針對性貼在運動員不同肌肉部位，以觀察運動情況。
此外，肌電分析不僅適用於傳統項目，屬於「B級」精英運動的拯溺亦受惠。他解釋，不少運動員反映，在拖曳假人時某些部位尤為酸痛，經肌電分析後得知，運動中某些肌肉使用頻率最高，為教練訓練提供嚴謹依據。若方案結合影片分析，更能即時提供起跳反應、入水角度及速度等數據，助運動員改善起跳姿勢。
至於另一款穿戴在手部的游泳力量感應器，可測量運動員的撥水阻力、手部運動軌跡、頻率及力量等數據，觀察運動時的推進力。蘇俊龍透露，團隊亦正啟動一項有關耗氧量的生理學研究。游泳生物力學、游泳生理學及游泳肌肉活動分析這三個環節，對了解如何在高強度訓練中，保持肌肉正確運用至關重要。
採訪、撰文：周泳彤
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