L'intelligenza artificiale 3DAT di Intel è il "Santo Graal" della tecnologia della formazione

Jonathan Lee, direttore della tecnologia delle prestazioni sportive presso l'Olympic Technology Group di Intel, ha volato 11 ore ed è stato messo in quarantena per 14 giorni per cucire insieme scheletri su un computer. E se funzionerà come spera, sarà una straordinaria innovazione per i replay d’azione alle Olimpiadi di Toyko 2020.

“Parte della nostra intelligenza artificiale è [progettata] per mettere insieme gli scheletri giusti quando si hanno fino a otto o nove atleti correndo lungo la pista", ha detto Lee a Digital Trends dalla sua camera d'albergo nel Villaggio Olimpico di Tokyo, a 5.000 miglia da casa sua a San Francesco.

Fa parte di un team eccezionale di ingegneri Intel che sono stati inviati ai Giochi di Tokyo per incorporarli La tecnologia 3D Athlete Tracking (o 3DAT, pronunciato "tre-dat") di Intel nelle Olimpiadi di quest'anno trasmissioni. Le visualizzazioni overlay mozzafiato di 3DAT saranno rese disponibili durante i replay degli eventi atletici di 100 metri, 200 metri, staffetta 4×100 metri e ostacoli, che si svolgeranno tra il 30 luglio e il 4 agosto.

"Il monitoraggio 3D degli atleti... è una tecnologia che abbiamo sviluppato qui in Intel che ci consente di riprendere video standard degli atleti ed estrarre informazioni sulla loro forma e movimento", ha affermato Lee. “Lo facciamo utilizzando l’A.I. e visione artificiale. [Utilizzando la nostra tecnologia, possiamo] riconoscere le diverse parti del corpo, dagli occhi e dal naso fino in fondo alle caviglie e alle dita dei piedi e utilizzarlo per costruire uno scheletro 3D dell'atleta o, in alcuni casi, più atleti. Da quegli scheletri possiamo quindi estrarre informazioni come velocità, accelerazione e biomeccanica”.

Per dirla semplicemente, 3DAT fonde insieme video presi da più 4K telecamere per la visione artificiale con filmati trasmessi e li utilizza per creare un modello tridimensionale degli olimpionici in azione. Questi possono essere utilizzati per fornire replay dell'azione generati dal computer. Ciò che dà a questo un vantaggio rispetto alle tradizionali riproduzioni video, tuttavia, è che la tecnologia 3DAT può acquisirlo varie fonti di riprese video e utilizzarle per generare modelli di motion capture che possono essere ruotati in 3D spazio.

"Dai all'emittente la possibilità, in sostanza, di ruotare, zoomare e posizionare la telecamera dove vuole", ha detto Lee.

Mappe di calore e non solo

Non si tratta nemmeno solo di ruotare la “fotocamera”. Estraendo dati come velocità e accelerazione dai modelli 3D, 3DAT può sovrapporre ai modelli informazioni aggiuntive come mappe di calore per indicare quanto velocemente corre un atleta, quando raggiunge la velocità massima e per quanto tempo è in grado di mantenerla velocità. È un livello di visualizzazione dei dati accattivante mai provato prima ai Giochi Olimpici o praticamente altrove.

"Ciò che vuoi è qualcosa che sia utile e bello e che aiuti lo spettatore a casa a connettersi davvero con gli atleti e a capire qualcosa che non sapevano prima", ha detto Lee.

Il motion capture, ovviamente, non è una novità. È stato utilizzato a Hollywood per anni, in particolare in alcune delle sorprendenti rappresentazioni teatrali catturato da aziende come Weta Digital da attori come Andy Serkis (che ha interpretato tutti i personaggi di Gollum In Il Signore degli Anelli a Cesare dentro L'alba del pianeta delle scimmie a King Kong in, ehm, King Kong). Mo-cap viene spesso utilizzato anche nel mondo dei giochi per garantire che gli avatar sullo schermo si avvicinino il più possibile alle persone reali. Ma mentre molte tute mo-cap sono dotate di sensori per catturare il movimento dei singoli arti, 3DAT non richiede sensori.

Il problema, ha detto Lee, è questo mentre tute per la cattura del movimento vanno bene per determinati scenari, il monitoraggio degli atleti di livello elite non è necessariamente tra questi.

"Immagina di mettere un sensore sulla testa, sul gomito, sul petto di qualcuno e poi dirgli: 'Va bene, vai a fare un salto' salta, e quando atterrerai, sentirai tutti questi sensori premuti nel tuo corpo,' giusto?" Lui disse. “Puoi immaginare che non sia necessariamente un’esperienza piacevole. O [che ne dici di] un velocista? Se il sensore è posizionato proprio sotto il ginocchio, ciò interferirà con il modo in cui escono dai blocchi e con il modo in cui corrono”.

Invece, 3DAT si basa interamente sulla visione artificiale e su algoritmi di stima della posa per analizzare la biomeccanica dei movimenti degli atleti. Lee ha affermato che ciò può essere fatto con una precisione tale da catturare anche le più piccole sfumature del movimento di un atleta. Nessun tracker richiesto.

Il futuro del 3DAT

Con questo in mente, Lee non vede il 3DAT solo come uno strumento di visualizzazione dei dati per intrattenere e informare gli spettatori a casa. Viene utilizzato anche come strumento di allenamento per gli atleti per rivedere le proprie prestazioni. "Abbiamo avuto tre diversi allenatori di livello élite che hanno usato la stessa identica frase per descrivere questo come il 'Santo Graal del coaching'", ha detto. Un caso d’uso potenzialmente trasformativo? Aiutare a diagnosticare le lesioni.

"Una delle cose più grandi che colpiscono gli atleti sono le lesioni dei tessuti molli", ha detto Lee. “Questi di solito iniziano a manifestarsi sotto forma di asimmetria. Quindi forse la lunghezza del tuo passo sinistro e destro potrebbe cambiare, o il modo in cui si muovono i fianchi potrebbe [cambiare], giusto? Queste sono cose che possono accadere anche prima che si verifichi un infortunio. Se inizi a guardare un atleta un po’ più longitudinalmente – diciamo, all’inizio della stagione, durante, dopo, magari durante una sorta di allenamento funzionale valutazione del movimento: [un'intelligenza artificiale] può prendere il controllo per riconoscere i precursori degli infortuni, [in modo che gli allenatori e gli atleti] possano scongiurarli prima che si verifichino accadere."

Per questo motivo, Lee vede il futuro del 3DAT sempre più legato all’intelligenza artificiale. "La domanda che sorge spontanea è: cosa fare con tutti questi dati?" ha osservato. “È qui che vedo la prossima frontiera del 3DAT… Ci deve essere un livello successivo, sia che si tratti di prevenire gli infortuni o di migliorare le prestazioni o aiutare la riabilitazione… La prossima domanda è proprio quella a cui dovremo rispondere per poter trasformare questa tecnologia da una tecnologia [davvero] interessante a una tecnologia che è interessante e [incredibilmente] utile."

Per ora, però, gli spettatori delle Olimpiadi dovranno accontentarsi solo di “davvero fantastico”. Qualcosa ci dice che probabilmente sarà sufficiente. Prossimamente a un evento per la medaglia d'oro vicino a te (o, almeno, sulla tua televisione).

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