Джошуа Джозеф похож на многих из вас. Умный и очень увлеченный бегом. Он всегда пытается найти способы улучшить свой бег.
Джошуа, 17-летний выпускник средней школы Футхилл в Плезантоне, штат Калифорния, выделяется тем, что он разработал приложение под названием Fast and Fit, которое помогает бегунам совершенствоваться двумя различными способами.
Во-первых, вам может помочь простой способ Fast and Fit - в нем есть гоночный калькулятор, который преобразует время от 600 м до 10 км, используя формулу Пита Ригеля. Удобный и полезный, конечно.
Теперь перейдем к более продвинутым. Fast and Fit также использует искусственный интеллект (машинное обучение) для анализа качества ваших кроссовок. Вы фотографируете свою обувь с помощью приложения, и оно может определить качество обуви и любые проблемы, такие как перенапряжение или перенасыщение, на основе характера износа обуви. Как говорит Джошуа, “Это первое приложение, которое анализирует кроссовки с помощью машинного обучения и полезно для бегунов всех уровней”.
В настоящее время приложение доступно для iphone здесь.
LetsRun.com (LRC): Во-первых, поздравляю с приложением. Что побудило вас сделать это?
Джошуа: Я заядлый бегун и последние шесть лет занимаюсь бегом по пересеченной местности и легкой атлетике. Последние четыре года я был университетским бегуном. Как у бегуна, у меня было несколько травм, которые повлияли на мои выступления в гонках на соревнованиях. Я провел некоторое исследование в Интернете и обнаружил, что вероятной причиной многих моих травм и плохих результатов были из-за беговой формы и изношенных кроссовок. Я узнал, что проблемы с беговой формой, такие как перенапряжение и перенапряжение, приводят к травмам и быстрее изнашивают кроссовки. Эти проблемы можно определить по характеру износа кроссовок. Я хотел помочь другим бегунам, имеющим дело с травмами, исправить их беговую форму и предотвратить такие распространенные травмы, как шины на голени или подошвенный фасциит. Когда я изучал программирование в AP Computer Science в школе и разработку приложений для iOS на онлайн-курсе, я понял, что могу использовать информатику для решения этой проблемы. Это побудило меня разработать это приложение, чтобы помочь бегунам быстрее выявлять и устранять эти травмы.
LRC: Что касается самого приложения, то, похоже, оно выполняет две совершенно разные задачи. У вас есть калькулятор прогнозирования гонки, а затем анализатор износа обуви. Было ли проще создать гоночный калькулятор?
Гоночный калькулятор было проще сделать, чем функцию обуви. Для гоночного калькулятора я применил формулу прогнозирования гонки Пита Ригеля, чтобы предсказать время от одной дистанции до другой. Формула была полезна, потому что ее можно использовать для преобразования времени между любыми расстояниями. Создать функцию shoe было сложнее, потому что на обучение и повышение точности модели искусственного интеллекта уходило много времени.
LRC: Калькулятор гонок останавливается на 10 тыс. Очевидно, что вы еще не в том возрасте, когда все становятся одержимыми своим временем на марафоне. Есть планы расширить его до марафона и полумарафона?
Определенно. Я разработал приложение с учетом особенностей бегунов по пересеченной местности и треку, поэтому настроил его на эти дистанции. В будущем я планирую расширить race calculator до полумарафонских и марафонских дистанций.
LRC: Что касается износа обуви, ваше приложение обрабатывает изображения и имеет искусственный интеллект. Как, черт возьми, ты этому научился и как это работает?
Когда я начал изучать программирование на iOS (Apple), я начал изучать использование моделей искусственного интеллекта, доступных в iOS — CoreML (Core Machine Learning). Мой интерес к этим функциям ИИ вырос, когда я узнал о ключевых функциях CoreML, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и т. Д., Которые Используются для обнаружения и распознавания объектов. Я разработал функцию обуви, обучив модель классификатора изображений. Это было сделано путем сбора множества изображений подошв кроссовок в разной степени износа. Изображения были разделены на четыре группы:
- “изношен из-за перенапряжения”
- “изношенный от переедания”
- “дыра или разрыв”
- “хорошая обувь”
После обучения модели Классификатора изображений с использованием этих категорий я улучшил точность функции обуви, протестировав эту функцию на обуви моих товарищей по команде.
LRC: Что касается вашего собственного бега, какие мероприятия вы проводите? Насколько ты быстр? Что ваши товарищи по команде думают о приложении?
Джошуа Джозеф
В легкой атлетике я пробегаю милю и 800 м, и мои лучшие результаты - 2: 10 на 800 м и 4: 55 на милю. По пересеченной местности я пробегаю 2 мили, 3 мили и 5 км, и мои лучшие времена - 16: 52 на 2,93 мили и 17: 24 на 3 мили. Мои товарищи по команде попробовали функцию обуви и смогли определить проблемы со своими кроссовками. Они нашли приложение полезным. Некоторые из моих товарищей по команде предложили несколько улучшений, которые я включил в приложение.
LRC: Какие у тебя планы на колледж?
Я планирую специализироваться в области компьютерных наук и продолжать работать в колледже.
LRC: Удачи и оставайтесь на связи.
***
Приложение Джошуа было выбрано в качестве финалиста Калифорнийского округа 15 в конкурсе приложений Конгресса.
Источник: www.letsrun.com