Ученая из Казахстана получила $90 тыс. на «умные» стельки. Вот для чего они нужны
Профессор Назарбаев Университета Гульнур Калимулдина — одна из первых ученых в Казахстане, кто превратил лабораторное исследование в DeepTech-стартап. Все началось с экспериментов с материалами, способными вырабатывать электричество от движения. Из этой идеи вырос стартап Mirai Tech — проект, создающий «умные» наностельки, которые анализируют движения спортсменов и помогают предотвращать травмы еще до того, как их замечают врачи. Сегодня технология Mirai Tech проходит тестирование в футбольных клубах Казахстана, а команда уже получила первые $90 тыс. инвестиций.
Для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Азии» Гульнур рассказала, как именно сенсоры в обуви могут сэкономить спортивным клубам миллионы долларов и когда стельки Mirai Tech будут доступны обычным людям. Узнали также, когда проект сможет выйти на прибыль в $100 тысяч, на каких зарубежных рынках будет зарабатывать и где собираются запустить серийное производство.
«За 2 минуты стелька собирает больше 20 000 данных»
— Mirai Tech вырос из научного исследования. В какой момент вы поняли, что из идеи может получится полноценный стартап?
— Идея запустить стартап возникла, когда мы исследовали материалы, способные вырабатывать электричество при движении. В какой-то момент заметили, что эти сенсоры не просто создают ток — они по-разному реагируют в зависимости от того, как человек ходит. Тогда стало ясно: это может стать реальной технологией, способной помогать людям. Так появились «умные» наностельки — стельки с сенсорами на базе наногенераторов, которые улавливают малейшие движения и нагрузку. Отсюда и название: «нано» — от технологий, с которых все началось.
Поначалу рассматривали разные направления — от реабилитации паралимпийцев до отслеживания моторного прогресса у детей с расстройствами аутистического спектра. Но в конце концов внимание сместилось полностью в сторону спорта. Зарегистрировали компанию в январе этого года и сосредоточились на направлении SportTech — технологиях, которые помогают атлетам тренироваться и восстанавливаться с помощью данных и искусственного интеллекта.
— Почему выбрали спорт?
— Увидели большой интерес со стороны профессиональных спортивных клубов, прежде всего в командных видах. В футболе, хоккее или баскетболе любая травма означает не только вынужденный перерыв в тренировках, но и серьезные финансовые потери: лечение, восстановление, замены игроков. В элитных лигах такие случаи оцениваются в миллионы долларов.
При этом в Казахстане остро ощущается нехватка квалифицированных реабилитологов, которые могли бы вовремя заметить проблему. Наша наностелька фактически выполняет эту функцию — как система ранней диагностики. Спортсмен ходит 2 минуты, и мы сразу видим асимметрию, перегрузку, неправильное распределение массы тела. Эти данные помогают врачам и тренерам точнее понять, где искать причину и как скорректировать нагрузку.
— Как именно работают наностельки и какие данные они собирают?
— В обувь встраиваем сенсоры, которые фиксируют малейшие движения человека — как ставится нога, куда переносится масса тела, как распределяется нагрузка при ходьбе, беге или прыжке. Они реагируют даже на микродвижения. За две минуты устройство собирает более 20 000 показателей, которые система обрабатывает с помощью собственных алгоритмов. Так формируется цифровой профиль движения.
Кроме того, используем дополнительные носимые сенсоры, которые крепятся на тело спортсмена. Они фиксируют углы изгиба ног, выявляют дисбалансы и отклонения техники движений. Например, тренер может видеть снижение результативности игрока, но не понимать причину. Данные с сенсоров помогают точно определить источник проблемы — будь то асимметрия движений, неправильная техника или скрытая нагрузка.
— На чем училась система? Ведь у каждого человека своя походка, осанка, манера двигаться. Как алгоритм отличает особенности конкретного человека от действительно тревожных сигналов?
— В основе системы лежит математика — алгоритмы, которые просчитывают движения человека и анализируют микросигналы, поступающие от сенсоров. Каждый шаг, каждая точка давления создает уникальный паттерн, и именно по ним система понимает, где движение физиологично, а где — нет.
Чтобы научить ее «видеть» различия, собрали большую обезличенную базу данных. Тестировали технологию в 9 клиниках Астаны и нескольких спортивных центрах: анализировали, как двигаются люди с разными типами походки, с травмами и без.
На этих данных калибруем систему — оттачиваем точность, интенсивно обучаем ее распознавать закономерности. По сути, это не просто датчики — это аналитическая модель, которая понимает, когда тело работает правильно, а когда ему нужна помощь.
— В каком виде тренер получает эту аналитику?
— Вся информация отображается в понятном виде. Тренеры видят ключевые параметры — асимметрию, нагрузку, динамику восстановления. Если возникают вопросы, как перевести данные в тренировочный план, подключаются наши штатные реабилитологи. Сейчас клиентов у нас немного, поэтому можем работать с каждым индивидуально. Но по мере масштабирования будем подключать искусственный интеллект — модель, которую уже начинаем обучать на обезличенных клинических и исследовательских данных.
«В Европе нам говорят, что такого уровня детализации в аналитике еще не видели»
— Где вы уже успели протестировать технологию?
— С футбольным клубом «Астана» провели пилотный проект: за месяц выявили скрытые проблемы у игроков, помогли скорректировать нагрузку и предложили изменения в тренировочных планах. После этого обучили команду пользоваться системой и сейчас обсуждаем возможность годового контракта.
Также работали с футбольным клубом «Тобол» из Костаная — один из лидеров казахстанской Премьер-лиги. Сначала провели разовую диагностику, в ходе которой оценили состояние игроков и нагрузку на суставы, а сейчас готовим повторную.
Согласовали с клубом выездной диагностический check-up и провели его силами нашей команды. Такой формат оказался для них наиболее удобным. По итогам первого оплачиваемого сотрудничества планируем перейти к обсуждению годового контракта. Переговоры совпали с плотным календарем матчей, поэтому финальное решение пока в процессе.
— Расскажите подробнее про бизнес-модель. Как вы зарабатываете?
— Есть две основные опции. Первая — продажа технологии. Клиент покупает систему и оплачивает подписку на аналитику. В пакет также входит обучение — проводим тренинги по спортивной реабилитации, объясняем, как интерпретировать данные и внедрять их в тренировочный процесс.
Вторая опция — диагностика с нашей командой. Это формат чекапа: клуб может брать годовую программу, и мы приезжаем, например, раз в три месяца.
Уже в начале следующего года должны выйти на квартальную прибыль примерно в $100 000.
— Эту прибыль принесут казахстанские футбольные клубы или будете выходить за пределы страны?
— Основной рост, конечно, ожидаем за счет зарубежных рынков. Сейчас начинаем переговоры с пятью европейскими футбольными клубами. Планируем также провести с ними пилотные испытания для последующего заключения договора. Для этого дорабатываем продукт, чтобы он выглядел как серийное устройство, а не лабораторный прототип.
— Крупные зарубежные футбольные клубы могут себе позволить любые дорогостоящие технологии. Почему выбирают вас?
— На рынке есть несколько компаний, которые также делают стельки с сенсорами. Наши фиксируют мельчайшие изменения, которые невозможно заметить невооруженным глазом. В Европе нам говорят, что такого уровня детализации в аналитике они еще не видели.
К тому же, обычно подобную диагностику проводят только в специализированных клиниках. Там процесс сложный — спортсмен приходит, его подключают к множеству датчиков, снимают на камеры, потом выдают огромный отчет с графиками, который сложно интерпретировать без специалиста. Мы же заменяем все эти процедуры одним компактным устройством и понятными графиками.
«Сейчас на стадии переговоров по pre-seed раунду на сумму более $500 тыс.»
— На какие деньги развивался проект изначально и сколько уже привлекли средств?
— В основном проект развивался на мои собственные средства. Частично поддерживали гранты — они покрывали исследовательские этапы. Первыми в нас поверили Jas Ventures Limited, проинвестировав $90 тысяч в рамках бридж-раунда. Фонд планирует участвовать и в следующих раундах, поскольку видит потенциал в технологии. Сейчас ведем переговоры по pre-seed раунду на сумму более $500 тысяч. Кроме того, недавно выиграли $25 тысяч на Astana Hub Startup Battle от MA7 Ventures и получили грант в 10 млн тенге в финале национального конкурса AI SANA Generative Nation.
— На что вам нужны средства?
— Для масштабирования и запуска серийного производства. Сейчас изготавливаем устройства вручную в лаборатории — этого достаточно для пилотов, но не для больших контрактов. Сами произвести много стелек не сможем — для этого пришлось бы нанять сотню человек, поэтому часть производства будем аутсорсить. Сенсорная технология и электроника остаются нашими, а, например, корпус стельки или отдельные модули можно производить на стороне — скорее всего, в Китае.
Кроме того, часть денег пойдет на патентование, R&D и улучшение ИИ-аналитики, которая станет ключевой частью системы. Мы хотим, чтобы Mirai Tech был не просто устройством, которое собирает данные о движениях, а целой экосистемой профилактики травм в разных видах спорта.
— То есть будете выходить за рамки футбола?
— Собираемся привлекать баскетбольные клубы — в том числе выходить на NBA (Национальную баскетбольную ассоциацию США), а это огромный рынок. Потом в планах — хоккей и теннис. Также хотим сотрудничать с детскими академиями и спортивными школами: там можно закладывать правильную технику движения с самого начала, пока у спортсменов только формируется биомеханика.
Кроме того, собираемся сделать технологию доступной не только для профессионального спорта, но и для широкой аудитории. Рассчитываем, что к концу 2026 года «умные» наностельки Mirai Tech сможет купить любой желающий. Даже если вы не профессионал, а просто ходите на фитнес или готовитесь к любительскому беговому марафону, важно отслеживать динамику и не перегружать колени и спину. Наша аналитика покажет, правильно ли вы ставите стопы и нет ли признаков травмы.
— У вас очень четкие цели. А ведь год назад признавались: как человеку из науки вам не хватает бизнес-навыков. Что помогло так быстро перестроиться?
— Прошли программы ABC business incubation от NURIS в прошлом году и недавно — Silkway Accelerator от Astana Hub и Google for Startups. Там за 3 месяца полностью пересобрали продукт с точки зрения ценности для клиента и настроили продажи. Изменился mindset — начала по-другому смотреть на развитие проекта: не как на научный эксперимент, а как на технологический бизнес. Большую роль сыграла и команда — к нам присоединились business development-директор Асет Бегалиев с опытом запуска стартапов и операционный директор Азамат Есжанов, отвечающий за бизнес-процессы.
— При этом вся научная часть проекта по-прежнему на вас?
— Научная часть с самого начала была и остается на мне. Я ученый-исследователь и курировала все, что связано с сенсорами нового поколения, анализом данных, экспериментами и проверкой гипотез. Это фундамент, на котором строится весь наш стартап: мы не просто собрали устройство, а создали технологию, основанную на глубоком научном подходе. Вместе с инженерной командой продолжаем усиливать это направление.
Сейчас к команде присоединились сильные специалисты — CTO по техническому и ML-направлениям. Hardware-CTO Манат Нурсултан отвечает за архитектуру системы — от схемотехнического проектирования сенсорных модулей до промышленной интеграции. Он и его команда разрабатывают и оптимизируют высокочувствительные сенсорные элементы и энергоэффективные микроконтроллеры, обеспечивая стабильную и точную работу устройства.
CTO по ML-направлению Абылайхан Ергеш ведет исследования в области машинного обучения и биомеханики совместно с реабилитологами и травматологами нашей команды. Он фокусируется на обработке и интерпретации потоков данных, создании устойчивых моделей, которые распознают паттерны движений, анализируют распределение нагрузки, углы, микрореакции мышц и скорость реакции организма. Благодаря его подходу система «учится» видеть то, что обычные носимые гаджеты не фиксируют.
—Какие цели ставите перед собой и командой на ближайшие годы?
— Планируем, что к концу 2026 года Mirai Tech выйдет на оценку около $100 млн. А через 2-3 года вижу Mirai Tech международной компанией, чье имя стоит рядом с крупнейшими спортивными брендами. Представьте: идет матч мадридского «Реала» против «Барселоны», тысячи зрителей по всему миру следят за игрой — и на бортах стадиона бегущей строкой загорается наш логотип. Тогда смогу сказать — да, у нашей команды все получилось.
