Tin công nghệ thể thao • Ngày 13/10/2026. Công trình của Haiwen Deng, đăng ngày 7/10/2026 trên tạp chí Discover Artificial Intelligence, mô tả một hệ thống cảm biến đeo có khả năng nhận dạng động tác đồng thời ước tính năng lượng tiêu hao. Điều đáng chú ý không chỉ là mức chính xác được báo cáo mà còn là cách các cảm biến và thuật toán phối hợp.
Thiết bị thu thập dữ liệu gì?
Hệ thống sử dụng hai cụm cảm biến đặt ở cổ tay và vùng thắt lưng. Mỗi cụm ghi nhận gia tốc ba trục và vận tốc góc ba trục; dữ liệu được lấy mẫu ở tần số 100 Hz. Nhóm nghiên cứu kết hợp phần cứng cảm biến với một bộ phận thu hồi năng lượng phụ trợ để kéo dài thời gian hoạt động.
Phần thu hồi năng lượng nhằm hỗ trợ nguồn điện, không phải một cảm biến đo trực tiếp lượng calo mà con người đốt cháy. Năng lượng tiêu hao được ước lượng thông qua dữ liệu chuyển động, nhịp tim và các đặc điểm cá nhân.
Những con số quan trọng
Trong thử nghiệm, 60 người thực hiện tám động tác thể chất, tạo ra 2.400 chuỗi chuyển động và 720 lượt ghi nhận tiêu hao năng lượng. Mô hình kết hợp mạng nơ-ron tích chập một chiều (CNN) với máy véc-tơ hỗ trợ (SVM) đạt độ chính xác nhận dạng 95,4%, điểm macro-F1 là 95,2% và độ trễ suy luận trung bình 6,3 mili giây.
Sau khi tối ưu mô hình dự báo năng lượng, sai số căn bậc hai trung bình (RMSE) giảm từ 1,12 xuống 0,82 kcal/phút. Con số RMSE là thước đo sai số dự báo trên tập dữ liệu thử nghiệm; không có nghĩa máy đo đúng 95,4% lượng calo tiêu hao.
Vì sao kết quả này có ý nghĩa?
Một vòng đeo theo dõi hoạt động có thể ghi lại nhịp tim và gia tốc, nhưng lượng vận động của thân người, tư thế và loại động tác có thể làm thay đổi mối quan hệ giữa tín hiệu chuyển động với chi phí năng lượng. Việc nhận dạng động tác trước khi ước tính năng lượng có khả năng giảm sai số trong các bài tập hỗn hợp.
Nếu được kiểm chứng rộng rãi, phương pháp tương tự có thể giúp các nền tảng huấn luyện nhận biết khi người tập thay đổi kỹ thuật hoặc cường độ mà không cần thêm thao tác thủ công.
Chưa thể kết luận thiết bị thương mại nào sẽ chính xác như vậy
Nhóm tham gia trong nghiên cứu ở độ tuổi 18–35, thực hiện bài tập có giám sát trong nhà. Khi vận động ngoài trời, cảm biến xô lệch, chuyển hướng đột ngột, địa hình và động tác không nằm trong tập huấn luyện có thể làm giảm độ chính xác. Nghiên cứu cũng ghi nhận sai số dự đoán năng lượng tăng theo cường độ vận động.
Đây là kết quả trên nguyên mẫu nghiên cứu, không phải công bố xác nhận tính năng của một mẫu đồng hồ, cảm biến hay phần mềm thương mại cụ thể. Người dùng cần tìm thêm thử nghiệm độc lập trước khi sử dụng các chỉ số để quyết định tải tập luyện.
Nguồn nghiên cứu
Deng, H. (2026). Research on sports exercise posture monitoring and energy consumption law based on energy power sensors. Discover Artificial Intelligence, 6, 1384. Đọc công bố gốc và DOI.
Ghi chú biên tập: Bài viết được biên soạn bằng tiếng Việt từ nguồn khoa học gốc, có phân biệt kết quả thực nghiệm và khả năng ứng dụng tương lai.