3DAT A.I. на Intel е „Светият Граал“ на Training Tech

Джонатан Лий, директор на технологиите за спортни постижения в Olympic Technology Group на Intel, е летял 11 часа и е поставен под карантина за 14 дни, за да съедини скелети на компютър. И ако работи толкова добре, колкото се надява, това ще бъде невероятна иновация за повторенията на действието на Олимпиадата Toyko през 2020 г.

„Част от нашия изкуствен интелект е [предназначен] да сглобява правилните скелети, когато имате до осем или девет спортисти бягайки по пистата“, каза Лий пред Digital Trends от хотелската си стая в олимпийското село в Токио, на 5000 мили от дома му в Сан Франциско.

Той е част от крак екип от инженери на Intel, които са били изпратени на Игрите в Токио, за да включат Технологията на Intel за 3D Athlete Tracking (или 3DAT, произнася се „three-dat“) в тазгодишните олимпийски игри излъчвания. Спиращите дъха наслагващи визуализации на 3DAT ще бъдат достъпни по време на повторенията на 100-метрови, 200-метрови, 4×100-метрови щафети и атлетически състезания с препятствия, които се провеждат между 30 юли и 4 август.

„3D Athlete Tracking … е технология, която разработихме тук в Intel, която ни позволява да правим стандартни видеозаписи на спортисти и да извличаме информация за тяхната форма и движение“, каза Лий. „Ние правим това, използвайки A.I. и компютърно зрение. [Използвайки нашата технология, ние можем] да разпознаем различните части на тялото, от очите и носа чак надолу към глезените и пръстите на краката и използвайте това, за да конструирате 3D скелет на спортиста или, в някои случаи, множество спортисти. След това от тези скелети можем да извлечем информация като скорост, ускорение и биомеханика.

Казано по-просто, 3DAT обединява видео, взето от множество 4K камери за машинно виждане с излъчвани кадри и използва това, за да създаде триизмерен модел на олимпийци в действие. Те могат да се използват за предоставяне на компютърно генерирани повторения на действието. Това, което дава предимство пред традиционните видеоповторения обаче, е, че 3DAT технологията може да го погълне различни източници на видеозаписи и ги използвайте за генериране на модели за улавяне на движение, които могат да се въртят в 3D пространство.

„Вие давате на [разпространителя] възможността по същество да завърта, мащабира, поставя камерата, където пожелае“, каза Лий.

Топлинни карти и извън тях

Това също не е просто завъртане на „камерата“. Чрез извличане на данни като скорост и ускорение от 3D моделите, 3DAT може да наслагва моделите с добавена информация като топлинни карти, за да покажат колко бързо бяга даден спортист, кога достига максималната си скорост и колко дълго може да я поддържа скорост. Това е ниво на грабваща окото визуализация на данни, което никога досега не е изпробвано на Олимпийските игри - или почти навсякъде другаде, по този въпрос.

„Това, което искате, е нещо, което е полезно и красиво и помага на зрителя у дома наистина да се свърже със спортистите и да разбере нещо, което не е знаел преди“, каза Лий.

Улавянето на движение, разбира се, не е нищо ново. Той се използва в Холивуд от години, най-вече в някои от удивителните театрални представления заснети от компании като Weta Digital от актьори като Andy Serkis (който е играл всички от Gollum в Властелинът на пръстените на Цезар в Зората на Планетата на маймуните на Кинг Конг в, грешка, Кинг Конг). Mo-cap също често се използва в света на игрите, за да се гарантира, че аватарите на екрана се движат възможно най-близо до реални хора. Но докато много костюми с капачки са обсипани със сензори за улавяне на движението на отделните крайници, 3DAT не изисква никакви сензори.

Проблемът, каза Лий, е, че докато костюми за улавяне на движение са подходящи за определени сценарии, проследяването на спортисти на елитно ниво не е непременно сред тях.

„Представете си, че поставяте сензор върху нечия глава, лакът, гърди и след това казвате: „Добре, отидете да направите високо скочи и когато се приземиш, ще усетиш как всички тези сензори се притискат в тялото ти, нали?“ той казах. „Можете да си представите, че това не е непременно приятно изживяване. Или [какво ще кажете за] спринтьор? Ако сензорът е поставен точно под коляното, това ще попречи на това как излизат от блоковете и как бягат.

Вместо това, 3DAT разчита изцяло на компютърно зрение и алгоритми за оценка на позата, за да анализира биомеханиката на движенията на спортистите. Лий каза, че това може да се направи достатъчно точно, за да се уловят и най-малките нюанси на движението на спортиста. Не са необходими тракери.

Бъдещето на 3DAT

Имайки това предвид, Лий не вижда 3DAT просто като инструмент за визуализиране на данни за забавление и информиране на зрителите у дома. Използва се и като тренировъчно средство за спортисти, за да преразгледат представянето си. „Имахме трима различни треньори на елитно ниво, които използват абсолютно същата фраза, за да опишат това като „свещения граал на треньорството“, каза той. Един потенциално трансформиращ случай на употреба? Помощ при диагностициране на наранявания.

„Едно от най-големите неща, които засягат спортистите, са нараняванията на меките тъкани“, каза Лий. „Те обикновено започват да се проявяват под формата на асиметрия. Така че може би дължината на лявата и дясната крачка може да стане различна или начинът, по който се движат бедрата ви, може да [се промени], нали? Това са неща, които могат да се случат дори преди да е настъпила контузия. Ако започнете да разглеждате един спортист малко по-надлъжно - да речем, в началото на сезона, по време, след, може би по време на някакъв функционален оценка на движението — [AI] може да поеме функцията да разпознае предшествениците на наранявания, [така че треньорите и спортистите] да могат да ги предотвратят, преди да да се случи.”

Поради тази причина Лий вижда бъдещето на 3DAT все повече да се обвива с изкуствен интелект. „Въпросът, който възниква, е какво правите с всички тези данни?“ отбеляза той. „Тук виждам следващата граница за 3DAT... Трябва да има следващо ниво, независимо дали е за предотвратяване на наранявания или за подобряване на представянето или подпомагане на рехабилитацията... Следващият въпрос наистина е този, на който ще трябва да отговорим, за да можем да превърнем това от технология, която е [наистина] готина, в технология, която е готина и [невероятно] полезен."

Засега обаче зрителите на Олимпийските игри ще трябва да се задоволят само с „наистина страхотно“. Нещо ни подсказва, че вероятно ще е достатъчно. Очаквайте скоро събитие за златен медал близо до вас (или поне по вашата телевизия).

Препоръки на редакторите

• Забавната формула: Защо машинно генерираният хумор е свещеният граал на ИИ
• Под радара: Как една 117-годишна технология дава предимство на олимпийските хвърлячи