3次元技術は、選手が2020年オリンピックで演奏するのに役立ちます、ここに説明があります

世界のアスリートは、3次元ビデオで助けることができます。(写真:アンスプラッシュ)

ジャカルタ - 今年のオリンピックは、COVID-19のためにほとんどの観客に閉鎖される可能性があります。しかし、ジャンプ、ダイビング、パンチなどのあらゆるアクションを記録する数十台のカメラのおかげで、世界の目はまだアスリートの上にあります。

すべての放送機器の中で、今回の陸上競技の競争は5台の追加カメラを見つけました。これは、視聴者がレースの各ステップにほぼ瞬時に洞察を与える詳細な3D追跡システムの最初のステップです。

この追跡はほんの始まりに過ぎません。東京で展示されている技術は、エリートアスリートのトレーニングの未来は、人体に関するデータの収集だけではないことを示しています。しかし、そのデータを使用してデジタルレプリカを作成します。このアバターは、いつか架空のシナリオを実行して、アスリートが最良の結果を生み出すオプションを決定するのに役立ちます。

3DATというインテル製品である東京で使用されているトラッキングシステムは、レコードをクラウドに直接挿入します。そこでは、人工知能プログラムはディープラーニングを使用してアスリートの動きを分析し、最高速度や減速などの主要なパフォーマンス特性を特定します。

システムは、スローモーションのグラフィック表現を表示し、重要な瞬間をハイライトすることで、その情報を視聴者と共有します。モーションの記録から放送分析まで、全体のプロセスは30秒未満かかります。

例えば、オレゴン州ユージンでの100メートルトライアルのnbcの放送中に、AIはシャカリ・リチャードソンがピーク時に時速38.7kmに達し、フィニッシュラインに到達するまでに時速32.0kmに減速した様子を示しました。それはレースに勝つために十分です。

インテルのオリンピック・テクノロジー・グループでスポーツ・パフォーマンス・テクノロジーのディレクターを務めるジョナサン・リー氏は、「自分のパーソナルコメンテーターにレースで物事を見せびらせようとするようなものです。

機械学習を通じてオリンピックAIを訓練するために、リーと彼のチームは、移動中にできるだけ多くのエリートアスリートの映像をキャプチャする必要がありました。彼らは特定の動きを行う人体の映像を必要としますが、既存の映像は、アルゴリズムを混乱させる平均的な人が動くことを示す同様の研究に使用されます。

「人々は通常、空中で7フィートの水平に体を完全に持ち上げるではありませんが、世界クラスのハイジャンパーは定期的にそのような高さに達することができます」と、リーが言いました。

映像では、インテルのチームは、目、鼻、肩などから、目、鼻、肩などから、体のあらゆる部分にピクセル単位で手動でアノケートしています。これらのキーポイントが特定されると、モデルはアスリートの形状のレンダリングを単純化するまで、3 次元で接続を開始できます。

この「骨格」を追跡することで、プログラムは3Dポーズ推定(物体を追跡し、宇宙で経験する可能性のある変化を予測しようとするコンピュータビジョン技術)を、イベントを通して移動するアスリートの体で行うことができます。

追跡システムは、今年の試合で陸上競技に限定されています。しかし、同様の技術は、様々なスポーツで標準になる可能性があります。これは、ブレシア大学イタリア校の人間とコンピュータの相互作用研究者で助教授のバーバラ・リタ・バリチェリによって提案されました。しかし、彼はこのインテルプロジェクトに関与していなかった。

「本当の大きな変化は、テクノロジーがエンターテイメントや研究に使用されるだけでなく、実践コミュニティによって受け入れられているときです」と、バリチェリは言いました。

たとえば、ビデオアシスタントレフェリー(VAR)がサッカーで最初に使用される場合です。この技術は、今日のテレビネットワーク上で非常に人気がありますが、一部の審判(人間)は、ゲームを変更することができる意思決定を行う際に彼らに頼ることを拒否します。

この技術はサッカーでは依然として議論の余地があるが、現在では多くの審判が日常的にVARを使用して意思決定を支援している。バリチェリは、3DATオリンピックのデビューは「研究会議の実践、またはそれ以上の研究成果を受け入れる実践のための大きな一歩かもしれない」と示唆しました。