マサチューセッツ工科大学のコンピューターサイエンスと人工知能の研究者 研究室はあなたのフープシュートバスケットボールの上達を最も助けてくれそうな人たちとは思えないかもしれません スキル。 しかし、それはまさに、新しい MIT CSAIL プロジェクトが、 シュートを打つときに縮んだり上がったりするバスケットボールのフープ。それによって形状が変化し、スポーツのさまざまな側面を改善するのに役立ちます。 あなたのゲーム。
たとえば、最初はフープ径を大きくしてバスケットを低い高さに配置できます。 得点が増えるにつれて、徐々に縮小し、規定の比率に達するまで上昇します。 バスケット。 これは、最新の最先端技術を扱うことに慣れている研究室による珍しいプロジェクトです。 人工知能アルゴリズム - しかし、結局のところ、それは CSAIL の分野に完全に適合します。 専門知識。
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「私たちは、人々が運動能力を訓練できるテクノロジーを開発できるさまざまな方法を模索しています。 それは「最適なチャレンジポイント」と呼ばれるもので、タスクが退屈なほど簡単ではなく、しかしイライラするほど難しくもないスイートスポットです。」 ディシタ・トゥラキア、博士号 MIT CSAILの学生がDigital Trendsに語った。
スマート バスケットボール フープは、バックボードに特別なピエゾ センサーを使用し、リムにスイッチ センサーを使用して、ボールがバスケットに入ったことを検出します。 時間が経つにつれて、ユーザーがより安定して撮影を始めると、 アルゴリズム フープを上げながらリムを自動的に縮小し、基本的に通常のバスケットボールのフープを、時間の経過とともに難易度が高くなるさまざまなレベルのゲームに変えます。
現時点では、この作品は概念実証のプロトタイプであり、商品化の目途は立っていません。 それが商業化されるとき（あるいは商業化される場合）、その技術が必ずしもバスケットボールだけに限定されるとは期待しないでください。 それよりもはるかに幅広い用途がある可能性があります。
「私たちが開発したアルゴリズムを特に誇りに思っています。なぜなら、このアルゴリズムにはトレーニングの理論的な考え方が必要だからです」 最適な課題点で、さまざまなアプリケーション例を一般化します」と Turakia 氏は述べています。 「たとえば、学習者に学習方法を教えることができる適応型補助輪を備えた自転車にも使用できます。 学習者のバランスに応じて補助輪を自動的に上げ下げして乗ります。 スキル。」
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