JMMBSJournal of Movement Mechanics & Biomechanics Science
Vol. 3 · Issue 1 · March 2026
ISSN: 3070-3662 (Online) · DOI: 10.66078/jmmbs
Review Article · Artificial Intelligence & Movement Mechanics
AI Biomechanics Analysis Software: Technological Foundations, Mechanical Interpretation, and Practical Applications
Artículo de Revisión · Inteligencia Artificial y Mecánica del Movimiento
Software de Análisis Biomecánico con IA: Fundamentos Tecnológicos, Interpretación Mecánica y Aplicaciones Prácticas
مقالة مراجعة · الذكاء الاصطناعي وميكانيكا الحركة
برنامج تحليل الميكانيكا الحيوية بالذكاء الاصطناعي: الأسس التكنولوجية والتفسير الميكانيكي والتطبيقات العملية
AbstractEnglish
Background
Artificial intelligence is rapidly transforming movement analysis across sports science, rehabilitation, and clinical biomechanics. Traditional motion analysis depends on laboratory-based instrumentation which, while accurate, remains expensive and difficult to deploy in real-world environments. AI-based systems — integrating computer vision, machine learning, and real-time motion tracking — have enabled markerless movement analysis using standard video inputs.
Focus
This article examines the technological foundations, mechanical interpretation, and practical applications of AI-driven movement analysis systems, with emphasis on translating AI-derived kinematic data into mechanically meaningful insights.
Framework
The MMSx mechanical framework bridges the critical gap between kinematic observation (what AI detects) and mechanical interpretation (what the musculoskeletal system is doing with force). Key parameters include force vector orientation, torque distribution, load transfer pathways, and shear-versus-compression analysis.
Validation
AI-driven systems demonstrate 3–8° mean absolute error at major joints vs. marker-based gold standards. Camera occlusion, clothing artifacts, and deep flexion remain primary accuracy limitations. Validation against Vicon-class reference systems is recommended for clinical deployment.
Conclusion
By anchoring AI outputs to established mechanical principles via the MMSx framework, practitioners can significantly enhance the scale and accessibility of movement science in clinical and athletic settings. AI functions best as a decision-support tool, not a replacement for practitioner expertise.
Keywords: AI biomechanics; markerless motion capture; computer vision; MMSx framework; kinematic analysis; torque distribution; force vectors; OpenPose; movement mechanics; sports science
ResumenEspañol
Antecedentes
La inteligencia artificial está transformando rápidamente el análisis del movimiento en las ciencias del deporte, la rehabilitación y la biomecánica clínica. Los sistemas de análisis de movimiento tradicionales dependen de instrumentación de laboratorio que, aunque precisa, resulta costosa y difícil de implementar en entornos reales. Los sistemas basados en IA han posibilitado el análisis del movimiento sin marcadores mediante entradas de video estándar.
Enfoque
Este artículo examina los fundamentos tecnológicos, la interpretación mecánica y las aplicaciones prácticas de los sistemas de análisis del movimiento impulsados por IA, con énfasis en la traducción de datos cinemáticos derivados de IA en información mecánicamente significativa.
Marco Teórico
El marco mecánico MMSx tiende un puente entre la observación cinemática (lo que detecta la IA) y la interpretación mecánica (lo que hace el sistema musculoesquelético con la fuerza). Los parámetros clave incluyen la orientación de vectores de fuerza, la distribución del torque y las vías de transferencia de carga.
Validación
Los sistemas basados en IA muestran un error absoluto medio de 3–8° en las principales articulaciones respecto a los estándares de referencia con marcadores. La oclusión de la cámara, los artefactos de ropa y la flexión profunda siguen siendo las principales limitaciones de precisión.
Conclusión
Al vincular los resultados de IA a los principios mecánicos establecidos a través del marco MMSx, los profesionales pueden mejorar significativamente la escala y accesibilidad de la ciencia del movimiento. La IA funciona mejor como una herramienta de apoyo a la decisión, no como sustituto de la experiencia del profesional.
Palabras clave: biomecánica con IA; captura de movimiento sin marcadores; visión por computadora; marco MMSx; análisis cinemático; distribución de torque; vectores de fuerza; OpenPose; mecánica del movimiento
الملخصالعربية
الخلفية
يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً متسارعاً في طريقة تحليل حركة الإنسان عبر علوم الرياضة وإعادة التأهيل والميكانيكا الحيوية السريرية. تعتمد أنظمة تحليل الحركة التقليدية على أجهزة قياس مختبرية دقيقة لكنها مكلفة ويصعب نشرها في البيئات الواقعية. وقد أتاحت الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل الحركة دون علامات باستخدام مدخلات فيديو قياسية.
محور البحث
تفحص هذه المقالة الأسس التكنولوجية والتفسير الميكانيكي والتطبيقات العملية لأنظمة تحليل الحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع تركيز خاص على ترجمة البيانات الحركية المستخلصة بالذكاء الاصطناعي إلى رؤى ميكانيكية ذات مغزى سريري.
الإطار النظري
يسد الإطار الميكانيكي MMSx الفجوة الجوهرية بين الملاحظة الحركية (ما يرصده الذكاء الاصطناعي) والتفسير الميكانيكي (ما يفعله الجهاز العضلي الهيكلي بالقوة). تشمل المعاملات الرئيسية توجيه متجهات القوى وتوزيع العزوم ومسارات نقل الحمل.
التحقق
تُظهر الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي خطأً مطلقاً متوسطاً يتراوح بين 3–8° في المفاصل الرئيسية مقارنةً بأنظمة المرجعية المعتمدة على العلامات. تبقى إخفاء الكاميرا وتشوهات الملابس والانثناء العميق أبرز حدود الدقة.
الخلاصة
بربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالمبادئ الميكانيكية الراسخة عبر إطار MMSx، يستطيع الممارسون تعزيز نطاق وإمكانية الوصول إلى علم حركة الإنسان في البيئتين السريرية والرياضية. يؤدي الذكاء الاصطناعي دوره الأمثل بوصفه أداةً داعمة للقرار لا بديلاً عن خبرة الممارس المتخصص.
الكلمات المفتاحية: الميكانيكا الحيوية بالذكاء الاصطناعي; التقاط الحركة دون علامات; رؤية الحاسوب; إطار MMSx; التحليل الحركي; توزيع العزم; متجهات القوى; OpenPose; ميكانيكا الحركة
Computer Vision
OpenPose / MediaPipe
Deep Learning
Pose Estimation CNNs
Inverse Dynamics
F = ma · τ = r × F
MMSx Framework
Torque · Force · Grade
AI tells us how the body moves. The MMSx framework tells us what the body is doing with force while it moves. The combination transforms video data into mechanical decision-science.
— Mehta, Henderson & Mahajan (2026). JMMBS, Vol. 3, Issue 1
Figure 1.AI biomechanics analysis workflow — translation of visual data into anatomical keypoints, kinematic parameters, and MMSx mechanical outputs including force vectors, torque distribution, and alignment grade.
How to Cite
Mehta, N., Henderson, S., & Mahajan, G. (2026). AI biomechanics analysis software: Technological foundations, mechanical interpretation, and practical applications. Journal of Movement Mechanics & Biomechanics Science, 3(1). https://doi.org/10.66078/jmmbs.v3i1.010
Ethics
Review article. No human participants or primary data involved. Ethics approval not required.
Conflicts of Interest
None declared. No AI software vendors provided funding or design input.
Funding
No external funding. Independent work under MMSx Authority Institute.
Author Contributions
Framework: N.M. Technical: G.M. Methods: S.H. Writing: N.M. All approved.