Intels 3DAT A.I. ist der „Heilige Gral“ der Trainingstechnologie

Jonathan Lee, Direktor für Sportleistungstechnologie in der Olympic Technology Group von Intel, ist 11 Stunden geflogen und 14 Tage lang unter Quarantäne gestellt, um Skelette am Computer zusammenzufügen. Und wenn es so gut funktioniert, wie er hofft, wird es eine erstaunliche Innovation für Action-Wiederholungen bei den Olympischen Spielen 2020 in Tokio sein.

„Ein Teil unserer künstlichen Intelligenz ist darauf ausgelegt, die richtigen Skelette zusammenzusetzen, wenn man bis zu acht oder neun Athleten hat „Ich renne die Strecke entlang“, erzählte Lee Digital Trends aus seinem Hotelzimmer im Olympischen Dorf in Tokio, 5.000 Meilen von seinem Zuhause in San Francisco entfernt Francisco.

Er ist Teil eines Spitzenteams von Intel-Ingenieuren, die zur Integration zu den Spielen in Tokio entsandt wurden Intels 3D-Athleten-Tracking-Technologie (oder 3DAT, ausgesprochen „drei-dat“) bei den diesjährigen Olympischen Spielen Sendungen. Die atemberaubenden Overlay-Visualisierungen von 3DAT werden während der Wiederholungen der 100-Meter-, 200-Meter-, 4×100-Meter-Staffel- und Hürdensportveranstaltungen verfügbar sein, die zwischen dem 30. Juli und dem 4. August stattfinden.

„3D Athlete Tracking … ist eine Technologie, die wir hier bei Intel entwickelt haben und die es uns ermöglicht, Standardvideos von Athleten aufzunehmen und Informationen über ihre Form und Bewegung zu extrahieren“, sagte Lee. „Wir machen das mit K.I. und Computer Vision. [Mit unserer Technologie können wir] die verschiedenen Körperteile erkennen, von den Augen und der Nase bis hinunter an den Knöcheln und Zehen und verwenden Sie diese, um ein 3D-Skelett des Sportlers oder in einigen Fällen mehrere Skelette zu konstruieren Sportler. Aus diesen Skeletten können wir dann Informationen wie Geschwindigkeit, Beschleunigung und Biomechanik extrahieren.“

Um es einfach auszudrücken: 3DAT fügt Videos zusammen, die von mehreren aufgenommen wurden 4K Bildverarbeitungskameras mit Sendematerial und erstellt daraus ein dreidimensionales Modell der Olympioniken in Aktion. Diese können verwendet werden, um computergenerierte Wiederholungen der Aktion bereitzustellen. Der Vorteil gegenüber herkömmlichen Videowiedergaben besteht jedoch darin, dass die 3DAT-Technologie diese aufnehmen kann Verschiedene Videoquellen aus verschiedenen Quellen nutzen und daraus Motion-Capture-Modelle erstellen, die in 3D gedreht werden können Raum.

„Sie geben dem [Sender] im Wesentlichen die Möglichkeit, die Kamera zu drehen, zu zoomen und an jedem beliebigen Ort zu platzieren“, sagte Lee.

Heatmaps und mehr

Es geht auch nicht nur darum, die „Kamera“ zu drehen. Durch Extrahieren von Daten wie Geschwindigkeit und Beschleunigung aus den 3D-Modellen kann 3DAT die Modelle mit zusätzlichen Informationen überlagern, z Heatmaps zeigen an, wie schnell ein Athlet läuft, wann er seine Höchstgeschwindigkeit erreicht und wie lange er diese halten kann Geschwindigkeit. Es handelt sich um ein Maß an auffälliger Datenvisualisierung, das noch nie zuvor bei den Olympischen Spielen – oder auch sonst wo – ausprobiert wurde.

„Was Sie wollen, ist etwas, das nützlich und schön ist und dem Zuschauer zu Hause hilft, sich wirklich mit den Athleten zu verbinden und etwas zu verstehen, das sie vorher nicht wussten“, sagte Lee.

Motion Capture ist natürlich nichts Neues. Es wird in Hollywood seit Jahren verwendet, vor allem in einigen der erstaunlichen Theateraufführungen eingefangen von Firmen wie Weta Digital von Schauspielern wie Andy Serkis (der alle aus Gollum gespielt hat). In Der Herr der Ringe zu Caesar in Dawn of the Planet der Affen nach King Kong in, ähm, King Kong). Auch in der Gaming-Welt wird Mo-Cap häufig eingesetzt, um sicherzustellen, dass sich Bildschirm-Avatare möglichst nah an reale Menschen bewegen. Doch während viele Mo-Cap-Anzüge mit Sensoren ausgestattet sind, um die Bewegung einzelner Gliedmaßen zu erfassen, sind für 3DAT keine Sensoren erforderlich.

Das Problem, sagte Lee, sei diese Weile Motion-Capture-Anzüge sind für bestimmte Szenarien in Ordnung, die Verfolgung von Spitzensportlern gehört jedoch nicht unbedingt dazu.

„Stellen Sie sich vor, Sie platzieren einen Sensor am Kopf, am Ellbogen oder an der Brust von jemandem und sagen dann: ‚Okay, machen Sie einen Rausch.‘ Spring, und wenn du landest, wirst du spüren, wie all diese Sensoren in deinen Körper gedrückt werden, oder?“ Er sagte. „Sie können sich vorstellen, dass das nicht unbedingt eine angenehme Erfahrung ist. Oder [wie wäre es] mit einem Sprinter? Wenn der Sensor direkt unterhalb des Knies platziert wird, beeinträchtigt das die Art und Weise, wie sie aus den Blockaden herauskommen und wie sie laufen.“

Stattdessen verlässt sich 3DAT vollständig auf Computer Vision und Posenschätzungsalgorithmen, um die Biomechanik der Bewegungen von Sportlern zu analysieren. Lee sagte, dass dies genau genug erfolgen könne, um selbst die kleinsten Nuancen der Bewegung eines Athleten zu erfassen. Keine Tracker erforderlich.

Die Zukunft von 3DAT

Vor diesem Hintergrund sieht Lee 3DAT nicht nur als Datenvisualisierungstool zur Unterhaltung und Information der Zuschauer zu Hause. Es wird auch als Trainingsgerät für Sportler verwendet, um ihre Leistung zu überprüfen. „Wir hatten drei verschiedene Elite-Trainer, die genau den gleichen Ausdruck verwendeten, um dies als den ‚heiligen Gral des Coachings‘ zu bezeichnen“, sagte er. Ein potenziell transformativer Anwendungsfall? Hilfe bei der Diagnose von Verletzungen.

„Eines der größten Probleme, die Sportler betreffen, sind Weichteilverletzungen“, sagte Lee. „Diese zeigen sich normalerweise in Form von Asymmetrien. Vielleicht unterscheiden sich also Ihre Schrittlängen nach links und rechts oder die Art und Weise, wie sich Ihre Hüften bewegen, könnte sich ändern, oder? Dies sind Dinge, die bereits passieren können, bevor es zu einer Verletzung kommt. Wenn Sie anfangen, einen Athleten etwas länger in der Längsrichtung zu betrachten – sagen wir zu Beginn der Saison, während, nach, vielleicht während einer Art Funktionstraining Bewegungsbewertung – [eine KI] kann die Vorboten von Verletzungen erkennen, [damit die Trainer und Athleten] sie abwehren können, bevor sie auftreten passieren."

Aus diesem Grund sieht Lee die Zukunft von 3DAT zunehmend mit künstlicher Intelligenz verbunden. „Die Frage, die sich stellt, ist, was machen Sie mit all diesen Daten?“ er bemerkte. „Hier sehe ich die nächste Grenze für 3DAT … Es muss eine nächste Ebene geben, sei es zur Verletzungsprävention oder zur Leistungsverbesserung oder zur Unterstützung der Rehabilitation … Die nächste Frage ist wirklich die, die wir beantworten müssen, um daraus eine Technologie, die [wirklich] cool ist, in eine Technologie zu verwandeln, die cool und [unglaublich] ist. nützlich."

Vorerst müssen sich Olympia-Zuschauer jedoch mit „wirklich cool“ zufrieden geben. Etwas sagt uns, dass das wahrscheinlich ausreichen wird. Demnächst bei einem Goldmedaillen-Event in Ihrer Nähe (oder zumindest auf Ihrem Fernseher).

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