Forscher vom Bereich Informatik und Künstliche Intelligenz des Massachusetts Institute of Technology Das Labor scheint vielleicht nicht derjenige zu sein, der Ihnen am ehesten dabei helfen kann, Ihr Korbwurf-Basketball zu verbessern Fähigkeiten. Aber genau das hat sich ein neues MIT-CSAIL-Projekt zum Ziel gesetzt, mit einem eigenwilligen Basketball-Trainingsgerät mit einem Basketballkorb, der sich schrumpft und hebt, wenn Sie Schläge machen, und dabei seine Form verändert, um die verschiedenen Facetten zu verbessern Dein Spiel.
Beispielsweise kann der Korb zunächst auf einer niedrigeren Höhe mit größerem Korbdurchmesser positioniert werden. Dieser verringert sich nach und nach und steigt mit zunehmender Punktzahl wieder an, um reguläre Ausmaße zu erreichen Körbe. Es ist ein ungewöhnliches Projekt aus einem Labor, das es eher gewohnt ist, mit der neuesten Technologie zu arbeiten Algorithmen der künstlichen Intelligenz – aber wie sich herausstellt, passt es perfekt zu den Bereichen von CSAIL Sachverstand.
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„Wir versuchen, verschiedene Wege zu erkunden, wie wir Technologien entwickeln können, mit denen Menschen ihre motorischen Fähigkeiten trainieren können.“ Was man den „optimalen Herausforderungspunkt“ nennt, den Sweet Spot, an dem eine Aufgabe nicht langweilig einfach, aber auch nicht frustrierend schwer ist.“ Dishita Turakhia, ein Ph. D. Student am MIT CSAIL, sagte gegenüber Digital Trends.
Der intelligente Basketballkorb verwendet einen speziellen Piezosensor in der Rückwand und einen Schaltsensor am Rand, der erkennt, wann der Ball in den Korb gelangt. Mit der Zeit, wenn der Benutzer anfängt, gleichmäßiger zu schießen, wird ein Algorithmus schrumpft den Rand automatisch, während der Korb angehoben wird, und verwandelt so im Wesentlichen einen normalen Basketballkorb in ein Spiel mit verschiedenen Levels, die mit der Zeit immer schwieriger werden.
Derzeit handelt es sich bei der Arbeit um einen Proof-of-Concept-Prototyp, eine Kommerzialisierung ist nicht in Sicht. Wenn (oder falls) sie kommerzialisiert wird, dürfen Sie nicht damit rechnen, dass die Technologie unbedingt ausschließlich auf Basketball beschränkt bleibt. Es könnte weitaus umfassendere Anwendungen haben.
„Auf den von uns entwickelten Algorithmus bin ich besonders stolz, weil er die theoretische Idee des Trainings aufgreift am optimalen Herausforderungspunkt und verallgemeinert sich über eine Vielzahl von Anwendungsbeispielen“, sagte Turakhia. „Zum Beispiel könnte es auch für ein Fahrrad mit adaptiven Stützrädern verwendet werden, das den Lernenden das beibringen kann.“ um damit zu fahren, indem die Stützräder automatisch angehoben oder abgesenkt werden, je nachdem, wie gut der Lernende balanciert Fähigkeiten."
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