Abstract
В данной работе рассматривается задача разработки интеллектуального фитнес-трекера нового поколения, предназначенного для непрерывного мониторинга физиологических показателей человека и предиктивного анализа уровня утомляемости на основе технологий искусственного интеллекта и Интернета вещей (IoT). Актуальность исследования обусловлена возрастающей потребностью в персонализированных системах контроля физического состояния спортсменов и лиц, ведущих активный образ жизни, а также необходимостью профилактики перетренированности и функциональных перегрузок. Проанализированы современные тенденции в области носимых устройств и систем биомониторинга, выявлены их основные ограничения, связанные с фрагментарностью данных и отсутствием интеллектуальной интерпретации показателей. Предложена архитектура аппаратно-программного комплекса фитнес-трекера, включающая модульную сенсорную систему, микроконтроллер, беспроводные каналы передачи данных и облачную аналитическую платформу. В качестве регистрируемых параметров используются частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма, уровень физической активности, температура тела и показатели сна. Для обработки и анализа временных рядов биометрических данных разработаны алгоритмы машинного обучения, обеспечивающие прогнозирование уровня утомляемости и оценку готовности пользователя к физическим нагрузкам. Предложенное решение позволяет формировать персонализированные рекомендации по тренировочному процессу и восстановлению, а также повышает точность и информативность мониторинга физиологического состояния по сравнению с существующими коммерческими аналогами.