インテルの 3DAT A.I. トレーニングテクノロジーの「聖杯」です

ジョナサン・リーインテルのオリンピックテクノロジーグループのスポーツパフォーマンステクノロジーのディレクターである彼は、コンピューター上で骨格をつなぎ合わせるために11時間の飛行と14日間の隔離を行った。 そして、それが彼の期待通りにうまく機能すれば、2020 年の東京オリンピックでのアクションリプレイにとって素晴らしい革新となるでしょう。

「私たちの人工知能の一部は、最大 8 人または 9 人のアスリートがいるときに適切な骨格をつなぎ合わせるように設計されています」 トラックを駆け下りている」とリーさんはサンの自宅から5000マイル離れた東京オリンピック村のホテルの部屋からデジタルトレンドに語った。 フランシスコ。

彼は、インテルの技術者からなる精鋭チームの一員であり、東京オリンピックに派遣されています。 インテルの 3D アスリート トラッキング (または 3DAT、「スリーダット」と発音) テクノロジーが今年のオリンピックに採用 放送。 3DAT の息をのむようなオーバーレイ ビジュアライゼーションは、7 月 30 日から 8 月 4 日まで開催される 100 メートル、200 メートル、4×100 メートルリレー、ハードルの競技イベントのリプレイ中に利用できるようになります。

「3D アスリート トラッキングは、インテルで私たちが開発したテクノロジーであり、アスリートの標準的なビデオを撮影し、そのフォームと動作に関する情報を抽出できるようになります」と Lee 氏は述べています。 「私たちはこれを AI を使用して行います。 そしてコンピュータービジョン。 [私たちのテクノロジーを使用すると、]目や鼻から下まで体のさまざまな部分を認識できます 足首やつま先までのデータを収集し、これを使用してアスリートの 3D スケルトン、場合によっては複数のスケルトンを構築します。 スポーツ選手。 これらのスケルトンから、速度、加速度、生体力学などの情報を抽出できます。」

簡単に言うと、3DAT は複数のビデオから撮影したビデオを融合します。

4K マシン ビジョン カメラと放送映像を統合し、これを使用して、試合中のオリンピック選手の 3 次元モデルを作成します。 これらを使用して、コンピューターで生成されたアクションのリプレイを提供できます。 ただし、これが従来のビデオ再生よりも優れているのは、3DAT テクノロジーがそのビデオ再生を取り込むことができることです。 ビデオ映像のさまざまなソースを使用し、これを使用して 3D で回転できるモーション キャプチャ モデルを生成します。 空間。

「本質的に、（放送局に）カメラを回転させたり、ズームしたり、好きな場所に設置したりできるようになります」とリー氏は語った。

ヒートマップとその先へ

ただ「カメラ」を回すだけではありません。 3DAT は、3D モデルから速度や加速度などのデータを抽出することで、次のような追加情報をモデルにオーバーレイできます。 アスリートがどれくらいの速度で走っているか、いつ最高速度に達するか、そしてその速度をどれくらい維持できるかを示すヒート マップ スピード。 これは、オリンピックでも、さらに言えば、他のどこでも、これまで試みられたことのないレベルの目を引くデータ視覚化です。

「あなたが望んでいるのは、便利で美しく、自宅で視聴している人がアスリートと実際につながり、彼らがこれまで知らなかったことを理解するのに役立つものです」とリー氏は言いました。

もちろん、モーション キャプチャは新しいものではありません。 ハリウッドでは長年にわたって使用されており、特に驚くべき演劇パフォーマンスで使用されています。 Weta Digitalのような会社が、アンディ・サーキス（『ゴラム』の全員を演じた）のような俳優の作品を撮影した。 で ロード・オブ・ザ・リング シーザーに 猿の惑星の夜明け キングコングに、えー、 キングコング). Mo-cap は、ゲームの世界でも、画面上のアバターが現実の人物にできるだけ近い動きをするようにするために頻繁に使用されます。 しかし、多くのモーション キャップ スーツには個々の手足の動きを捕捉するセンサーが散りばめられていますが、3DAT にはセンサーは必要ありません。

問題は、 モーションキャプチャスーツ 特定のシナリオでは問題ありませんが、エリートレベルのアスリートの追跡が必ずしもそのシナリオに含まれるわけではありません。

「誰かの頭、肘、胸にセンサーを付けて、『よし、ハイをやってみろ』と言うと想像してみてください。 ジャンプして着地すると、すべてのセンサーが体に押し込まれているのを感じるでしょう?」 彼 言った。 「それが必ずしも楽しい経験ではないことは想像できるでしょう。 それともスプリンターはどうでしょうか？ センサーが膝のすぐ下に配置されている場合、ブロックからの立ち上がり方や走り方が妨げられてしまいます。」

代わりに、3DAT はコンピューター ビジョンと姿勢推定アルゴリズムに全面的に依存して、アスリートの動きの生体力学を分析します。 リー氏は、これはアスリートの動作の最も小さなニュアンスをも捉えるのに十分な精度で実行できると述べた。 トラッカーは必要ありません。

3DATの未来

これを念頭に置いて、Lee 氏は 3DAT を、自宅で視聴者を楽しませたり情報を提供したりするためのデータ Viz ツールとしてだけ見ているわけではありません。 アスリートが自分のパフォーマンスを見直すためのトレーニング ツールとしても使用されています。 「私たちは、3人の異なるエリートレベルのコーチに、これを『コーチングの聖杯』と表現する全く同じフレーズを使わせました」と彼は語った。 変革をもたらす可能性のあるユースケースは 1 つありますか? 怪我の診断に役立ちます。

「アスリートに最も大きな影響を及ぼすのは、軟部組織の損傷です」とリー氏は語った。 「これらは通常、非対称という形で現れ始めます。 そうすると、左右の歩幅が違ったり、腰の動かし方が変わったりするかも知れませんね？ これらは怪我が起こる前から起こる可能性があります。 アスリートをもう少し縦断的に観察し始めると、たとえばシーズンの初め、シーズン中、シーズン後、あるいはある種の活動期間中などです。 動きの評価 — [AI] が怪我の前兆を認識することを引き継ぎ、[コーチや選手が] 怪我をする前に回避できるようにする 起こる。"

このため、Lee 氏は、3DAT の将来は人工知能との一体化がますます進んでいくと見ています。 「そこで生じる疑問は、このすべてのデータをどうするかということです。」 彼は指摘した。 「ここに 3DAT の次のフロンティアが見えます…怪我の予防、パフォーマンスの向上、リハビリテーションの支援など、次のレベルがなければなりません… 次の質問は、これを [本当に] クールなテクノロジーから、クールで [信じられないほど] 優れたテクノロジーに変えるために、私たちが答える必要がある質問です。 役に立つ。"

しかし今のところ、オリンピックの視聴者は「本当にクール」というだけで満足する必要があるだろう。 おそらくそれで十分だろうということがわかります。 近くの金メダルイベントが間もなく (または、少なくともテレビで) 開催されます。

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