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.
Қазақстандық ғалым «ақылды» ұлтарақ жасауға $90 мың инвестиция алды. Ол не үшін қажет?
Назарбаев университетінің профессоры Гүлнұр Қалимолдина – зертхана жобасын DeepTech-стартапқа айналдыра алған Қазақстандағы алғашқы ғалымдардың бірі. Бәрі қозғалыс кезінде электр энергиясын өндіре алатын материалмен жүргізілген тәжірибеден басталған. Сол идеяның негізінде Mirai Tech стартапы пайда болды. Бұл спортшылардың қимыл-қозғалысын талдап, дәрігер байқамай тұрып-ақ жарақаттың алдын алуға көмектесетін «ақылды» наноұлтарақ әзірлейтін жоба. Қазір Mirai Tech технологиясы Қазақстанның футбол клубтарында сынақтан өтіп жатыр, ал команда алғашқы $90 мың инвестицияға ие болды.
Digital Business және Astana Hub-тың бірлескен «Орталық Азияның 100 стартап тарихы» жобасы аясында Гүлнұр Қалимолдина аяқ киімге орнатылған сенсорлар спорт клубтарына миллиондаған доллар үнемдеуге қалай көмектесетінін және Mirai Tech ұлтарақтары қарапайым адамдарға қашан қолжетімді болатынын айтып берді. Ол сондай-ақ жоба қашан $100 мың пайдаға шығатынын, шетелдің қай нарықтарында жұмыс істейтінін және жаппай өндіріс қашан басталатынын да бөлісті.
«2 минутта ұлтарақ 20 000-нан астам дерек жинайды»
— Mirai Tech ғылыми зерттеуден шыққан жоба. Қай сәтте бұл идеядан толыққанды стартап жасауға болатынын түсіндіңіз?
— Стартап құру идеясы біз қозғалыс кезінде электр өндіретін материалдарды зерттеген кезде пайда болды. Бір сәтте сенсорлардың жай ғана тоқ тудырмай, адамның жүру тәсіліне қарай түрліше реакция беретінін байқадық. Сол кезде бұл адамдарға нақты пайда әкелетін технологияға айналуы мүмкін екенін түсіндік. Осылайша, наногенератор негізінде жасалған сенсорлары бар «ақылды» наноұлтарақ пайда болды. Олар адамның ең ұсақ қозғалысы мен денеге түскен күшті анықтайды. Сондықтан жобаның атауында «нано» сөзі бар, бәрі осы технологиядан басталды.
Алғашында біз паралимпиадашылардың оңалту процесі, аутизм спектріндегі балалардың моторлық дамуын бақылау сияқты бірнеше бағытты қарастырдық. Бірақ соңында назарымыз толығымен спортқа ауды. Биыл қаңтарда компанияны тіркеп, SportTech бағытына, яғни спортшылардың жаттығуы мен қалпына келуін деректер мен жасанды интеллект көмегімен жақсартатын технологияларға ден қойдық.
— Неліктен спортты таңдадыңыз?
— Ең алдымен кәсіби спорт клубтарының үлкен қызығушылығын байқадық. Футбол, хоккей, баскетбол сияқты командалық спорт түрлерінде кез келген жарақат – тек жаттығудан уақытша шеттеу емес, сонымен қатар емдеу, қалпына келтіру, ойыншыны алмастыру сияқты қомақты қаржылық шығын. Элиталық лигаларда мұндай жағдайлар миллиондаған доллармен есептеледі.
Бірақ Қазақстанда уақтылы диагноз қоятын білікті реабилитологтар аз. Біздің наноұлтарақ осының орнын толтыра алады, ол проблеманы ерте сатысында анықтайтын жүйе секілді жұмыс істейді. Спортшы небары екі минут жүріп өтеді, ал біз бірден қозғалыс асимметриясын, артық жүктемені, дене салмағының дұрыс бөлінбеуін көреміз. Бұл деректер дәрігер мен бапкерге мәселені нақты анықтауға және жаттығу жүктемесін түзетуге мүмкіндік береді.
— Наноұлтарақ қалай жұмыс істейді және қандай деректерді жинайды?
— Аяқ киімнің ішіне адамның қозғалысын тіркейтін сенсорлар орнатамыз. Аяқтың басылуы, салмақтың қай бөлікке түсуі, жүру, жүгіру немесе секіру кезіндегі күштің таралуы — бәрі есепке алынады. Олар микрокозғалысты да сезеді. Екі минуттың ішінде құрылғы 20 мыңнан астам көрсеткіш жинап, арнайы алгоритмдер арқылы өңдейді. Нәтижесінде қозғалыстың цифрлық профилі жасалады.
Сонымен қатар, спортшы денесіне тағы қосымша сенсорлар тағылады. Олар аяқтың бүгілу бұрышын, қозғалыс дисбалансын және техникадағы ауытқуларды анықтайды. Мысалы, бапкер ойыншының өнімділігі төмендегенін байқайды, бірақ себебін түсінбеуі мүмкін. Сенсор деректері қозғалыс асимметриясы ма, техника қателігі ме, әлде жасырын жүктеме ме — нақты себепті көрсетеді.
— Әр адамның өзіне тән жүру мәнері, қалпы бар ғой. Жүйе мұны қалай ажыратады?
— Негізі жүйенің өзегі – математика. Алгоритмдер адамның қозғалысын есептеп, сенсорлардан келетін микросигналдарды талдайды. Әрбір қадам мен қысым нүктесі – ерекше үлгі, сол арқылы жүйе қозғалыстың қайсысы физиологиялық тұрғыда дұрыс, қайсысы ауытқығанын түсінеді.
Жүйені «ажыратуға» үйрету үшін біз үлкен, дербестендірілмеген деректер базасын жинадық. Технологияны Астананың 9 клиникасында және бірнеше спорт орталығында сынақтан өткіздік: түрлі жүру типтері бар, жарақатты және жарақатсыз адамдардың қозғалысын талдадық.
Осы деректер негізінде жүйені калибрлеп, дәлдігін арттырып, үлгілерді тануға үйретіп жатырмыз. Яғни бұл жай ғана датчиктер емес, адамның денесі дұрыс жұмыс істемей тұрған кезде соны «түсінетін» аналитикалық модель.
— Бапкерге ақпарат қандай түрде жеткізіледі?
— Барлық мәлімет қарапайым әрі түсінікті интерфейсте көрсетіледі. Бапкерлер негізгі көрсеткіштерді көреді: қозғалыс симметриясы, жүктеме, қалпына келу динамикасы. Егер бұл деректерді жаттығу жоспарына қалай енгізу керектігі жөнінде сұрақтар туындаса, бізде штаттық реабилитологтар бар, олар кеңес береді. Қазір клиент аз болғандықтан, әрқайсысымен жеке жұмыс істей аламыз. Бірақ ауқым кеңейген сайын жасанды интеллект қосамыз, оны клиникалық және зерттеу деректерінің дербестендірілген нұсқаларына сүйене отырып үйретіп жатырмыз.
«Еуропада мұндай деңгейдегі дәл аналитиканы көрмегенін айтты»
— Технологияны қайда сынап көрдіңіздер?
— «Астана» футбол клубымен пилоттық жоба жүргіздік. Бір айдың ішінде ойыншылардағы жасырын мәселелерді анықтап, жүктемені түзетуге және жаттығу жоспарын өзгертуге көмектестік. Кейін команданы жүйемен жұмыс істеуге үйреттік, қазір жылдық келісімшарт жасау мүмкіндігін талқылап жатырмыз.
Сондай-ақ Премьер-лиганың үздіктерінің бірі — Қостанайдың «Тобыл» клубымен жұмыс істедік. Алдымен ойыншылардың буын жүктемесін және жалпы жағдайын бағалайтын бір реттік диагностика жасадық, қазір қайта тексеруге дайындалып жатырмыз.
Клубпен келісіп, көшпелі диагностикалық check-up жүргіздік, бұл формат оларға ыңғайлырақ болды. Алғашқы ақылы жобадан кейін жылдық келісімшартқа көшу жоспары бар. Тек ойын күнтізбесінің тығыздығына байланысты соңғы шешім әлі қабылданған жоқ.
— Бизнес-модель туралы толығырақ айтып өтсеңіз. Қалай табыс табасыздар?
— Екі негізгі бағыт бар. Біріншісі — технологияны сату. Клиент жүйені сатып алып, аналитикаға жазылым рәсімдейді. Пакетке сонымен қатар оқыту кіреді, спорттық реабилитация бойынша тренинг өткіземіз, деректерді қалай түсіндіру және оларды жаттығу процесіне енгізу жолдарын үйретеміз.
Екіншісі — біздің команда жүргізетін диагностика. Бұл чекап форматы: клуб жылдық бағдарлама сатып алады, ал біз үш ай сайын барып тұрамыз.
Келесі жылдың басында тоқсандық пайда шамамен $100 мыңға жетуі керек деп жоспарлап отырмыз.
— Бұл табысты Қазақстандағы футбол клубтары әкеле ме, әлде шетел нарығына шығасыздар ма?
— Негізгі өсім, әрине, шетелдік нарық есебінен болады деп күтеміз. Қазір бес еуропалық футбол клубымен келіссөз жүргізіп жатырмыз. Олармен де пилоттық сынақтар өткізіп, келісімшартқа қол қоюды жоспарлап отырмыз. Сол үшін өнімді жетілдіріп жатырмыз, зертханалық прототип емес, сериялы құрылғы түрінде шығару керек.
— Үлкен шетелдік клубтар кез келген қымбат технологияны сатып ала алады. Неліктен сіздердің өнімге қызығушылық танытады?
— Иә, нарықта сенсорлы ұлтарақ жасайтын бірнеше компания бар. Бірақ біздің құрылғы адам көзі байқамайтын ең ұсақ өзгерістерді де тіркей алады. Еуропада мамандар біздің аналитика дәлдігіне таңғалып, мұндай деңгейдегі талдауды бұрын көрмегенін айтты.
Одан бөлек, мұндай диагностика әдетте тек мамандандырылған клиникаларда ғана жасалады. Ол жерде процесс күрделі: спортшыны түрлі датчикке қосып, камераға түсіреді, кейін талдауы қиын үлкен есеп береді. Ал біз осының бәрін бір шағын құрылғы мен түсінікті графикаға алмастырып отырмыз.
«$500 мыңнан асатын pre-seed раунды бойынша келіссөздер жүргізіп жатырмыз»
— Бастапқыда жобаны қандай қаржыға дамыттыңыз және қазірге дейін қанша қаражат тарттыңыз?
— Негізінен жобаны өз қаражатыма дамыттым. Кейбір кезеңдерде зерттеу жұмыстарын гранттар арқылы қаржыландырдық. Бізге алғаш сенім білдірген — Jas Ventures Limited қоры, олар бридж-раунд аясында $90 мың инвестиция салды. Қор технологияның әлеуетін көріп, келесі раундтарға да қатысуды жоспарлап отыр. Қазір $500 мыңнан асатын pre-seed раунды бойынша келіссөздер жүргізіп жатырмыз. Бұдан бөлек, жақында Astana Hub Startup Battle байқауында MA7 Ventures-тен $25 мың ұтып алдық және ұлттық AI SANA Generative Nation конкурсының финалында 10 млн теңге грантқа ие болдық.
— Бұл қаражатты неге жұмсамақсыздар?
— Масштабтауға және сериялық өндірісті жолға қоюға керек. Қазір ұлтарақтарды зертханада қолдан жасап жүрміз, бұл пилоттық жобаға жеткілікті, бірақ ірі келісімшарттарға жарамайды. Ұлтарақты көп мөлшерде өзіміз өндіре алмаймыз, ол үшін жүздеген адам жалдауға тура келер еді, сондықтан өндірістің бір бөлігін аутсорсқа береміз. Сенсор технологиясы мен электроника өзімізде қалады, ал, мысалы, ұлтарақтың корпусы мен кейбір модульдерді сыртта, ең ықтималы, Қытайда шығаратын шығармыз.
Сондай-ақ қаражаттың бір бөлігі патент алуға, зерттеу мен әзірлеуге (R&D) және жасанды интеллектке негізделген аналитиканы жетілдіруге жұмсалады. Бұл аналитика — жүйенің негізгі бөлігіне айналады. Біз Mirai Tech-ті жай ғана қозғалысты тіркейтін құрылғы емес, әртүрлі спорт түрлерінде жарақаттың алдын алуға арналған толық экожүйе ретінде дамытқымыз келеді.
— Яғни тек футболмен шектелмейсіздер ме?
— Баскетбол клубтарын да тартпақпыз, оның ішінде NBA (АҚШ-тың Ұлттық баскетбол қауымдастығы) нарығына шығу жоспарда бар. Бұл — өте үлкен нарық. Кейін хоккей мен теннис бағыттарын қамтимыз. Сонымен қатар балалар академиялары және спорт мектептерімен де жұмыс істеуді көздеп отырмыз: онда спортшылардың биомеханикасы жаңа қалыптаса бастағанда-ақ қозғалыстың дұрыс техникасын үйретуге болады.
Бұдан бөлек, технологияны кәсіби спорттан бөлек, қарапайым қолданушыларға да қолжетімді еткіміз келеді. 2026 жылдың соңына дейін Mirai Tech-тің «ақылды» наноұлтарақтарын кез келген адам сатып ала алатын болады деп жоспарлап отырмыз. Кәсіби спортшы болмасаңыз да, фитнеске барып жүрсеңіз немесе әуесқой марафонға дайындалып жатсаңыз, қозғалыс динамикасын бақылап, тізе мен арқаны артық жүктемеден қорғау маңызды. Біздің аналитика сіздің табаныңызды дұрыс басатыныңызды және жарақат қаупінің бар-жоғын көрсетеді.
— Мақсаттарыңыз өте нақты екен. Бірақ өткен жылы өзіңіз мойындағандай, ғылымнан келген адам ретінде бизнес жүргізу тәжірибеңіз болмаған еді. Қалайша қысқа уақытта осылай өзгердіңіз?
— Өткен жылы NURIS ұйымдастырған ABC business incubation бағдарламасынан өттік, ал жақында Astana Hub пен Google for Startups бірлескен Silkway Accelerator бағдарламасын аяқтадық. Сол жерде үш айдың ішінде өнімді клиентке құндылық тұрғысынан қайта қарап, сату жүйесін құрдық. Ойлау тәсілім өзгерді, жобаны енді ғылыми тәжірибе емес, технологиялық бизнес ретінде қарастыра бастадым. Команда да үлкен рөл атқарды: бізге стартаптарды іске қосу тәжірибесі бар бизнес-даму директоры Әсет Бегалиев және бизнес-процестерге жауапты операциялық директор Азамат Есжанов қосылды.
— Ал ғылыми жағы әлі де сіздің жауапкершілігіңізде ме?
— Иә, жобаның ғылыми жағы әуелден менің бақылауымда болды және солай қала береді. Мен — зерттеуші ғалыммын, сондықтан жаңа буындағы сенсорлар, деректерді талдау, тәжірибелер мен гипотезаларды тексеру — бәрі менің қадағалауымда. Бұл — бүкіл стартаптың іргетасы. Біз жай ғана құрылғы емес, ғылыми негізі терең технология жасап жатырмыз. Инженерлік командамен бірге осы бағытты әрі қарай күшейтіп келеміз.
Қазір командаға техникалық және машиналық оқыту (ML) бағыттары бойынша мықты мамандар қосылды. Hardware-CTO Манат Нұрсұлтан сенсор модульдерінің схемалық жобалауынан бастап өндірістік интеграцияға дейін жүйенің архитектурасына жауап береді. Ол және оның командасы жоғары сезімтал сенсор элементтерін және энергия үнемдейтін микроконтроллерлерді жасап, құрылғының тұрақты әрі дәл жұмысын қамтамасыз етеді.
ML бағыты бойынша CTO Абылайхан Ергеш реабилитологтар және травматологтармен бірлесіп, машиналық оқыту мен биомеханика саласында зерттеу жүргізеді. Ол деректер ағынын өңдеу мен түсіндіруге, қозғалыс үлгілерін тануға, жүктеме мен бұрыштарды талдауға, бұлшықет реакциясын бағалауға бағытталған тұрақты модельдер құрумен айналысады. Оның тәсілі арқасында жүйе кәдімгі киілетін гаджеттер байқамайтын нәрселерді «көріп үйренеді».
— Алдағы жылдары өзіңіз бен командаңыздың алдына қандай мақсат қойдыңыз?
— 2026 жылдың соңына дейін Mirai Tech компаниясының нарықтағы бағасы шамамен $100 млн-ға жетеді деп жоспарлап отырмыз. Ал 2-3 жылдан кейін Mirai Tech-ті аты әйгілі спорттық брендтермен қатар тұратын, әлемдік деңгейдегі компания ретінде көремін. Елестетіп көріңіз: «Реал Мадрид» пен «Барселона» ойнап жатыр, әлем бойынша мыңдаған көрермен экраннан қарап отыр, ал стадион бортының бойымен жүгіріп тұрған жолақта біздің логотипіміз жанып тұр. Сол сәтте ғана «иә, біздің командамыз бәрін дұрыс істеді» деп айта аламын.
A Kazakhstani Scientist Received $90,000 to Develop Smart Insoles — Here’s Why They Matter
Professor Gulnur Kalimuldina of Nazarbayev University is one of the first scientists in Kazakhstan to turn laboratory research into a DeepTech startup. It all began with experiments on materials capable of generating electricity from movement. This idea led to the launch of Mirai Tech. The startup is developing smart nano insoles that analyze athletes’ movements and help detect injury risks before doctors can spot them. Today, Mirai Tech’s technology is being tested by football clubs in Kazakhstan, and the team has already secured $90,000 in investment.
For the joint project by Digital Business and Astana Hub, 100 Startup Stories of Kazakhstan, Gulnur shared how shoe sensors can help sports clubs save millions of dollars — and when Mirai Tech’s insoles will become available to the general public. She also revealed when the project is expected to reach $100,000 in profit, which foreign markets it plans to enter, and where the team aims to launch mass production.
«In just two minutes, the insole collects over 20,000 data points»
— Mirai Tech grew out of scientific research. When did you first realize that the idea had the potential to become a full-scale startup?
— The idea to launch a startup came while we were researching materials that could generate electricity from movement. At some point, we noticed that the sensors didn’t just produce electrical current. They also reacted differently depending on how a person walked. That’s when we realized this could become real technology with practical benefits.This is how the concept of smart nano insoles was born. These are insoles equipped with sensors based on nanogenerators, which detect even the slightest movements and pressure. The word «nano» in the name reflects the nanotechnologies that started it all.
At first, we explored several directions, including rehabilitation for Paralympic athletes and tracking motor development in children with autism. However, we eventually decided to focus entirely on sports. We registered the company in January and concentrated our efforts on SportTech. These are technologies designed to help athletes train and recover using data and artificial intelligence.
— What made you choose sports as your main focus?
— We saw strong interest from professional sports clubs, especially in team sports. In football, hockey, or basketball, an injury doesn’t just mean a break from training—it also leads to serious financial losses, including treatment, recovery, and finding replacements. In top-tier leagues, these situations can cost millions of dollars.
In Kazakhstan, there’s a serious shortage of qualified rehabilitation specialists who can detect issues early on. Our nano insole essentially takes on that role of early diagnostics. An athlete walks for just two minutes, and we can immediately identify asymmetry, overpressure, and improper weight distribution. This data helps doctors and coaches better understand the root of the problem and how to adjust the load accordingly.
— How do the nano insoles work, and what kind of data do they collect?
— We integrate sensors into the insoles that capture even the slightest human movements. They track how the foot lands, where body weight shifts, and how pressure is distributed during walking, running, or jumping. The sensors are sensitive enough to detect even micro-movements. In just two minutes, the device collects over 20,000 data points, which are then processed using our proprietary algorithms. This is how we create a digital movement profile for each user.
We also use additional wearable sensors placed on the athlete’s body. These capture joint angles, detect imbalances, and identify deviations in movement technique. For example, a coach might notice a drop in a player’s performance but not understand the cause. Sensor data helps pinpoint the exact issue, whether it’s asymmetry in movement, incorrect technique, or hidden strain.
— What was the system trained on? Every person has a unique walking style, posture, and movement pattern. How does the algorithm distinguish between individual traits and actual warning signs?
— The system is built on mathematical models—algorithms that interpret human movement and analyze micro-signals collected from the sensors. Each step and each pressure point forms a unique pattern. By recognizing these patterns, the system can distinguish between natural, physiological movement and potential issues that fall outside the norm.
To train the system to recognize differences, we built a large anonymized database. We tested the technology in nine hospitals across Astana, as well as in several sports centers. The data includes a wide range of movement patterns, both from individuals with injuries and those without.
Using this data, we calibrate the system, improve its accuracy, and continuously train it to recognize movement patterns. At its core, this is more than just a set of sensors — it’s an analytical model that understands when the body is functioning properly and when it may need support.
— How is the data presented to the coach?
— All information is presented in a clear and easy-to-understand format. Coaches can view key parameters such as asymmetry, load distribution, and recovery dynamics. If they have questions about how to translate this data into a training plan, our in-house rehabilitation specialists step in to help. Right now, we don’t have a large number of clients, which allows us to work individually with each one. But as we scale, we plan to introduce an AI model — currently in training using anonymized clinical and research data — that will assist in interpreting results.
«In Europe, we’ve been told that they’ve never seen this level of detail in analytics»
— Where have you already tested the technology?
— We ran a pilot project with the football club Astana. Over the course of a month, we identified hidden issues among players, helped adjust their training loads, and suggested changes to their training plans. After the pilot, we trained the team to use the system independently, and we’re now discussing the possibility of signing a one-year contract.
We also worked with FC Tobol from Kostanay, one of the top teams in the Kazakh Premier League. We conducted a one-time diagnostic session to assess the players’ condition and the load on their joints. Now, we’re preparing for another session with the team.
We arranged an on-site diagnostic check-up and carried it out with our team. This format turned out to be very convenient for the club. After this first paid collaboration, we plan to discuss a one-year contract. The negotiations coincided with a tight match schedule, so the final decision is still in progress.
— Can you share the details of your business model? How does the company generate revenue?
— We offer two main options. The first is technology sales: the client purchases the system and pays a subscription fee for access to analytics. The package also includes training in sports rehabilitation, as well as guidance on how to interpret the data and integrate it into the training process.
The second option is diagnostics carried out by our team. This is offered as a check-up format. A club can purchase an annual program, and we visit them once every three months
By the beginning of next year, we expect to reach a quarterly profit of around $100,000.
— Will this profit come mainly from Kazakh football clubs, or are you planning to expand into international markets as well?
— Of course, we expect the main growth to come from international markets. We’re currently starting negotiations with five European football clubs and plan to conduct pilot tests with them, aiming to sign agreements afterward. To support this, we’re working on improving the product so it looks and functions like a finished, market-ready device, not just a lab prototype.
— Major football clubs can afford the most advanced and expensive technologies. What makes them choose your solution?
—There are several companies on the market producing sensor-equipped insoles, but our technology stands out by capturing the slightest changes in movement, those that can’t be seen with the naked eye. In Europe, we’ve been told that they’ve never encountered this level of detail in movement analytics before.
In most cases, this type of diagnostics is only available in specialized clinics, and the process is often complex. An athlete has to come in, get connected to multiple sensors, be recorded on camera, and then receive a lengthy report full of graphs that are difficult to interpret without expert help. We simplify all of that with one compact device and clear, easy-to-understand analytics.
«We’re currently in negotiations for a pre-seed funding round of over $500,000»
— What kind of funding did you use to develop the project in the beginning, and how much have you raised so far?
— In the beginning, the project was funded mostly with my personal savings. We also received partial support through research grants. Jas Ventures Limited was the first to believe in us, investing $90,000 as part of a bridge round. They see strong potential in the technology and plan to participate in future rounds as well. Currently, we’re in negotiations for a pre-seed round of over $500,000. In addition, we recently won $25,000 at the Astana Hub Startup Battle hosted by MA7 Ventures, and secured a grant of 10 million tenge in the finals of the national AI SANA Generative Nation competition.
— What will the new funding be used for?
— The funding will be used for scaling and launching mass production. Right now, we assemble the device manually in our lab, which works for pilot projects but isn’t suitable for fulfilling larger contracts. We simply can’t produce large volumes of insoles on our own. To meet growing demand, we plan to outsource part of the production. The sensor technology and electronics will remain in-house, but components like the insole body or certain modules can be manufactured externally, most likely in China.
In addition, part of the funding will go toward patents, R&D, and enhancing the AI analytics, which will become the core of the system. Our goal is for Mirai Tech to evolve beyond just a device that collects movement data. We aim to build a full ecosystem for injury prevention across various sports.
— So does that mean you plan to expand beyond football?
— Yes, we plan to expand into basketball next, including entering the NBA market in the United States, which represents a huge opportunity. After that, we’re targeting hockey and tennis. We also see strong potential in working with youth academies and sports schools, where it’s possible to instill proper movement techniques early, at the stage when athletes are just beginning to develop their biomechanics.
We also plan to make the technology accessible not just to professional athletes, but to a broader audience. By the end of 2026, we aim to make Mirai Tech’s smart nano insoles available for anyone to purchase. Even if you’re not a professional athlete — whether you go to the gym, enjoy regular fitness activities, or are training for an amateur running marathon — it’s important to track your movement dynamics and avoid overloading your knees and back. Our analytics will help users understand whether they’re stepping correctly and if there are any early signs of injury.
—You now have very clear goals, but just a year ago you mentioned that, coming from a scientific background, you lacked business experience. What helped you adapt and catch up so quickly?
— We took part in the ABC business incubation program by NURIS last year, and more recently in the Silkway Accelerator by Astana Hub and Google for Startups. Over those three months, we completely reworked the product to better reflect its value for clients and focused on building a sales strategy. My mindset also shifted. I began to see the project not as a scientific experiment, but as a tech-driven business. The team played a big role in that transformation. We were joined by Asset Begaliyev, our Business Development Director, who has experience in launching startups, and Azamat Eszhanov, our Operations Director, who now oversees our business processes.
— But is the scientific side of the project still your responsibility?
— From the very beginning, the scientific part of the project has been and still is my responsibility. I’m a research scientist, and I oversee everything related to next-generation sensors, data analysis, experimentation, and hypothesis testing. This scientific foundation is what our startup is built on. We didn’t just assemble a device. We developed a technology rooted in a deep scientific approach. Together with our engineering team, we continue to strengthen and expand this direction.
We’ve brought strong experts onto the team, including a CTO for both technology and machine learning. Our Hardware CTO, Manat Nursultan, is responsible for the system architecture — from circuit design and technical layout of the sensor modules to scaling the solution for production. He and his team focus on developing and optimizing high-sensitivity sensor elements and energy-efficient microcontrollers, ensuring the device functions reliably and with high accuracy.
Our ML CTO, Abylaikhan Ergesh, leads research in machine learning and biomechanics in close collaboration with the rehabilitation and trauma specialists on our team. His work focuses on processing and interpreting data streams, developing robust models that can recognize movement patterns, analyze load distribution, joint angles, micro muscle reactions, and the body’s response speed. Thanks to his approach, the system is being trained to detect insights that regular wearable devices simply don’t capture.
— What goals have you set for yourself and your team in the coming years?
— By the end of 2026, we plan for Mirai Tech to reach a valuation of around $100 million. In two to three years, I see it becoming an international company, standing alongside the biggest names in the sports industry. Picture a match between Real Madrid and Barcelona, with thousands of fans watching around the world — and our logo appears in the stadium. That’s the kind of moment I’m working toward. That’s when I’ll know: our team truly made it.