
Хорошая установка. «Нейро-нечёткая» связка экспертов триггерит именно потому, что выглядит как inженерная компиляция. Чистый CV + глубокое обучение — правильное направление, там много активных открытых проблем, и под них есть Q1-венью (CVPR/ICCV/ECCV/WACV/BMVC/TPAMI/IJCV).

Ниже — 7 кандидатных научных проблем, которые реально решаются силами вашей команды за 2 года, с честной оценкой. Дальше выберем 1-2.

---

## Быстрый отсев того, что НЕ подойдёт

- Монолитный pose estimation («сделаем лучше BlazePose») — насыщенная тема, SOTA двигают Google/Meta. Не для МНГ.
- End-to-end классификация упражнений («назовите упражнение по видео») — решено в 2019–2021.
- Генерация движений (text-to-motion) — инфраструктурно не тянем (нужны 8×A100).

---

## 7 кандидатных направлений

### 🅰 Self-Supervised Action Quality Assessment на edge

**Проблема.** AQA (оценка качества выполнения движения) сегодня — supervised: требует тысяч размеченных видео с баллами экспертов (AQA-7, MTL-AQA, FineDiving). Для фитнеса таких датасетов нет и не будет в обозримой перспективе.

**Научный gap.** Как обучить компактную модель оценивать качество повтора, имея только видео _правильных_ выполнений (one-class / self-supervised paradigm), без разметки ошибок?

**Гипотеза.** Контрастивные представления фаз движения (phase-invariant contrastive learning) + reconstruction-based anomaly score обеспечат AUROC ≥ 0.85 при <2 GFLOPs, сравнимо с supervised методами.

**Методы.** VideoMAE-v2 backbone → knowledge distillation в лёгкий MobileViT / EfficientFormer → временной скелетный граф через ST-GCN-Lite.

**Датасеты.** FineGym, Fitness-AQA (есть открытые), ваш собственный + публично доступные YouTube с фильтрацией.

**Выход.** 1 Q1/Q2 Scopus + 2 conf. papers + открытый бенчмарк.

**Риск.** AQA — нишевая тема, не каждый рецензент знает контекст. **Средний.**

---

### 🅱 Few-Shot Adaptation к новому упражнению

**Проблема.** Модель тренируется на фиксированном списке упражнений (присед, жим и т.д.). Новое упражнение = новый датасет + retraining.

**Научный gap.** Как адаптировать универсальную модель оценки техники к новому упражнению по 3-5 эталонным повторениям, без сбора датасета ошибок?

**Гипотеза.** Meta-learning над библиотекой движений (motion primitives) + prompt-tuning позового энкодера позволят достичь точности классификации ошибок ≥0.75 F1 при k=5 эталонных повторах.

**Методы.** Prototypical Networks над pose embedding, MAML-Pose, test-time adaptation через entropy minimization.

**Выход.** 1 Q2 Scopus (например, IEEE Access, Pattern Recognition) + 2 конференции (ICPR, BMVC).

**Риск.** Meta-learning капризен в обучении, нужны эксперименты над библиотекой движений. **Средний.**

**Плюс:** точно совпадает с практическим сценарием «пользователь снимает новое упражнение» — сильная мотивация.

---

### 🅲 Physics-Informed Pose Refinement для биомеханики

**Проблема.** Нейросетевые позы — noisy. Для биомеханики важны гладкие, биомеханически допустимые траектории (инерция, ограничения суставов, constant bone length).

**Научный gap.** Как интегрировать физические ограничения (inverse dynamics, joint constraints) в лёгкий позовый estimator без тяжёлой оптимизации HuMoR/PhysCap?

**Гипотеза.** Differentiable physics layer с lagrangian dynamics на ~500K параметров, встроенный после keypoint detection, снизит MAE по углам на ≥30% vs чистые 2D-позы без увеличения latency.

**Методы.** Neural ODE + Lagrangian NN + constrained optimization layer (OptNet / CvxpyLayers), дистилляция от PhysCap.

**Датасеты.** Human3.6M, 3DPW + MoCap ground truth от партнёра-биомеха.

**Выход.** 1 Q1 Scopus (Computers in Biology & Medicine, IEEE TNSRE) + 2 конф. papers.

**Риск.** Требует глубокой работы с дифференцируемой физикой — это учебная кривая. **Высокий.** Но и новизна максимальная.

**Плюс:** междисциплинарность (CV + биомеханика) — сильный аргумент для РНФ.

---

### 🅳 Occlusion-Robust Pose Estimation в fitness-контексте

**Проблема.** В спортзале тренажёр / штанга / скамья закрывают части тела. Стандартные pose estimators (BlazePose, MoveNet) в таких условиях дают плавающие ключевые точки.

**Научный gap.** Structured occlusion handling с использованием temporal priors и physics knowledge для конкретного класса упражнений.

**Гипотеза.** Temporal-attention модуль с learned motion priors для каждого класса упражнений восстанавливает occluded keypoints с PCK@0.05 ≥0.80 при 50% occlusion.

**Методы.** Token-based pose transformer + masked modeling, cycle-consistency loss.

**Риск.** Тема не пустая — TokenPose, HRFormer, MaskedPose уже работают с occlusion. Новизна нужна очень аккуратная. **Высокий.**

**Оценка:** слабее 🅰/🅱/🅲.

---

### 🅴 Uncertainty-Aware 3D Pose из моно-видео для биомеханической валидации

**Проблема.** Из одной камеры нельзя однозначно восстановить 3D-позу — но можно оценить uncertainty по глубине.

**Научный gap.** Большинство моно-3D-pose методов дают точечные предсказания без confidence. Для медицинского применения нужны доверительные интервалы.

**Гипотеза.** Conformal prediction + evidential deep learning дадут calibrated доверительные интервалы по углам суставов с coverage ≥0.90.

**Методы.** MeTRAbs backbone + evidential head + conformal calibration post-hoc.

**Выход.** 1 Q2 Scopus + conf. papers.

**Риск.** Сильно зависит от наличия MoCap-партнёра для калибровки. **Средний.**

---

### 🅵 Synthetic Error Generation через controlled motion manipulation

**Проблема.** Датасетов видео ошибок техники нет, собирать их опасно (моделям предлагают выполнять неправильно — риск травмы).

**Научный gap.** Как генерировать _физически правдоподобные_ ошибки техники (округление спины, неполный присед, асимметрия) из правильного эталона?

**Гипотеза.** Диффузионная модель в латентном пространстве SMPL + biomechanical constraint guidance порождает реалистичные ошибки, обучение на которых переносится на реальные данные с domain gap <15%.

**Методы.** Controllable motion diffusion (Human Motion Diffusion, MDM) + guided sampling.

**Риск.** Diffusion тяжеловата для вашего железа (RTX 4090 потянет с ограничениями). **Высокий.**

**Оценка:** интересно, но инфраструктурно на грани.

---

### 🅶 Unsupervised Phase Segmentation + Repetition Counting

**Проблема.** Упражнение — цикл с фазами (эксцентрическая/концентрическая/пауза). Оценка техники зависит от фазы. Подсчёт повторений — базовый для фитнес-приложений.

**Научный gap.** Unsupervised phase segmentation без разметки фаз, на основе cycle consistency и periodicity priors.

**Гипотеза.** Self-supervised временной энкодер с periodicity loss сегментирует фазы с F1 ≥0.80 без использования размеченных данных.

**Методы.** TransRAC, RepNet, SSL temporal encoders.

**Риск.** RepNet (Google, 2020) уже решил близкую задачу. Новизна слабее. **Средний.**

---

## Сводная таблица

||Новизна|Фундам.|Реализуемость|Публикации|Совпадение с приложением|
|---|---|---|---|---|---|
|🅰 SSL AQA on edge|🟢 высокая|🟢|🟢|Q1-Q2|🟢 прямое|
|🅱 Few-shot adaptation|🟢 высокая|🟢|🟡 средняя|Q2|🟢 прямое|
|🅲 Physics-informed pose|🟢🟢 макс.|🟢🟢|🔴 сложно|Q1|🟡 косвенное|
|🅳 Occlusion-robust|🟡|🟡|🟢|Q2|🟢|
|🅴 Uncertainty 3D pose|🟡|🟢|🟡 (нужен MoCap)|Q2|🟡|
|🅵 Synthetic errors|🟢|🟡|🔴 железо|Q1-Q2|🟡|
|🅶 Phase seg / rep|🟡|🟡|🟢|Q3|🟢|

---

## Моя рекомендация

**Сильная комбинация для заявки: 🅰 + 🅱 (основа), с опциональным элементом 🅲 как «амбициозная часть».**

Почему именно эта пара:

- Обе чисто CV + NN, без нечёткой логики
- Дополняют друг друга концептуально: 🅰 даёт _скор_ качества, 🅱 — _адаптацию_ к новому
- Методология одна и та же (self-supervised + pose embeddings), команде не надо учить три разных стека
- Датасеты частично перекрываются
- Обе темы в топе 2024–2026 на CVPR/ICCV/WACV

**Альтернатива, если хотите рискнуть на максимальную новизну:** 🅲 как core. Это сильнейший заход для РНФ (фундаментально, междисциплинарно), но требует глубокого освоения дифференцируемой физики — минимум 6 мес. R&D до первых результатов.

Какое направление (или их сочетание) хотите раскрутить? После выбора — сформулируем научную проблему, гипотезу и план исследования под ваш профиль.