# СИНТЕЗ — кросс-анализ направлений 🅰 / 🅱 / 🅲

Сравнение трёх кандидатных научных проблем по критериям, важным для РНФ-заявки. Заполняется после первого круга чтения ключевых статей.

## Критерии сравнения

| Критерий | 🅰 SSL AQA on edge | 🅱 Few-Shot Adaptation | 🅲 Physics-Informed Pose |
|---|---|---|---|
| Плотность публикаций 2024-2026 | ? | ? | ? |
| Публикационный риск (насыщенность темы) | ? | ? | ? |
| Доступность открытых датасетов | ? | ? | ? |
| Доступность SOTA-бейзлайнов с кодом | ? | ? | ? |
| Требуемые вычислительные ресурсы | ? | ? | ? |
| Требуется MoCap ground truth? | косвенно | косвенно | **да** |
| Требуется партнёр-биомеханик? | желательно | желательно | **обязательно** |
| Соответствие команде (CV + edge) | ✓✓✓ | ✓✓ | ✓ |
| Междисциплинарность (плюс для РНФ) | ✓ | ✓ | ✓✓✓ |
| Потенциальные Q1/Q2 венью | TPAMI, IJCV, CVPR, CVIU | IEEE Access, PR, WACV | IEEE TNSRE, J. Biomech, TPAMI |
| Ожидаемая новизна (1-5) | 4 | 4 | 5 |
| Риск «нас опередят» за 2 года | средний | средний | низкий |
| Ожидаемые публикации за 2 года | 1 Q2 + 2 conf | 1 Q2 + 2 conf | 1 Q1 + 1-2 conf |

*(?) — уточнить после чтения статей в соответствующих директориях*

---

## Плотность публикаций (заполнить после поиска)

Поиск по arXiv + Google Scholar за 2024-2026:

### 🅰 SSL AQA on edge
- Ключевые запросы: `self-supervised action quality`, `one-class AQA`, `unsupervised exercise assessment`
- Найдено статей: ?
- Ключевые группы (лидеры): ?

### 🅱 Few-shot fitness adaptation
- Ключевые запросы: `few-shot action recognition`, `test-time adaptation fitness`, `meta-learning pose`
- Найдено статей: ?
- Ключевые группы: ?

### 🅲 Physics-informed pose on edge
- Ключевые запросы: `physics-informed pose estimation`, `biomechanical neural network`, `differentiable biomech`
- Найдено статей: ?
- Ключевые группы: ?

---

## Формулировки научной проблемы (проекты)

### 🅰 (черновик)
> Обучить компактную модель (≤5 GFLOPs, ≤30 мс на Snapdragon 8 Gen 2 CPU) оценивать качество повтора упражнения, используя только видео эталонного выполнения, без разметки ошибок, через комбинацию self-supervised pretraining (masked video modeling) и reconstruction-based anomaly score, с AUROC ≥0.85 на бенчмарке Fitness-AQA и ≥0.80 на собственном датасете из 5 базовых силовых упражнений.

### 🅱 (черновик)
> Обучить базовую модель на библиотеке из ≥20 упражнений и обеспечить адаптацию к новому упражнению за ≤5 эталонных повторов пользователя с точностью классификации ошибок техники F1 ≥0.75, сохраняя edge-совместимость (≤30 мс latency), без retraining модели на сервере. Методологическая основа — prototypical meta-learning поверх pose embedding с test-time adaptation.

### 🅲 (черновик)
> Разработать differentiable biomechanical refinement layer (<500K параметров), встраиваемый после edge pose estimator, снижающий MAE углов суставов на ≥30% vs raw predictions и обеспечивающий биомеханически допустимые траектории (joint limits + bone length consistency) с latency overhead <5 мс. Валидация — MAE ≤5° vs MoCap на 5 силовых упражнениях × 20 участников.

---

## Финальная рекомендация

Заполнить после всех шагов:

**Выбранное направление:** ?

**Обоснование:** ?

**Комбинация с другими направлениями (если есть):** ?

**Ожидаемые публикации:** ?

**Ключевые риски и митигация:** ?
