Интересная идея, правда. Если бы мы могли подавать данные о захвате движений в ИИ, который предсказывает биомеханику, мы бы могли опережать соперника на долю секунды. Я бы начала с детального изучения кинематики нескольких ключевых движений, а потом создала бы модель, которая будет обновляться в реальном времени. Сложность в том, чтобы алгоритм был достаточно легким для работы на устройстве, которое крепится на запястье, но при этом давал бы полезные подсказки. Давай набросаем прототип и проведём несколько симуляций – в конце концов, совершенство требует тщательного тестирования.

Звучит неплохо – давай сначала определимся с расположением датчиков, а потом уже продумаем конвейер данных, чтобы задержка не превышала десяти миллисекунд. Я набросаю спецификацию на оборудование, а ты пока запустишь кинематические модели через быстрый прототип. Как проверим прогнозы на небольшом тестовом наборе, перейдем к прошивке. Жду не дождусь, как эти миллисекунды превратятся в реальные результаты.

Датчики откалиброваны, бюджет мощности установлен, задержка сейчас 8 миллисекунд. Скажи, когда тебе нужно, чтобы я запустила первую тестовую прошивку. Будем потом дорабатывать.

Прошивка уже в работе – сейчас отправлю её на перчатку и начну первый испытательный запуск. Следи за потоком данных, я сообщу о любых задержках, чтобы мы подточили всё до идеала. Посмотрим, как прогнозы поведут себя в реальных условиях.