인텔의 3DAT A.I. 교육 기술의 '성배'입니다

조나단 리인텔 올림픽 기술 그룹의 스포츠 성능 기술 이사인 는 컴퓨터에 해골을 꿰매기 위해 11시간 동안 비행하고 14일 동안 격리되었습니다. 그리고 그가 바라는 대로 작동한다면 2020년 도쿄 올림픽에서 액션 리플레이에 놀라운 혁신이 될 것입니다.

“우리 인공 지능의 일부는 최대 8~9명의 운동선수가 있을 때 올바른 뼈대를 연결하도록 설계되었습니다. 트랙을 달리고 있다”고 Lee는 San에 있는 그의 집에서 5,000마일 떨어진 도쿄 올림픽 선수촌의 호텔 방에서 Digital Trends에 말했다. 프란시스코.

그는 도쿄 올림픽에 파견된 인텔 엔지니어 팀의 일원입니다. 인텔의 3D 선수 추적(또는 3DAT, "3-dat"로 발음) 기술을 올해 올림픽에 적용 방송. 3DAT의 숨막히는 오버레이 시각화는 7월 30일부터 8월 4일까지 열리는 100m, 200m, 4×100m 계주 및 허들 운동 경기의 재생 중에 제공될 예정입니다.

“3D 선수 추적은… 인텔에서 개발한 기술로, 이를 통해 선수의 표준 비디오를 촬영하고 선수의 자세와 동작에 대한 정보를 추출할 수 있습니다.”라고 Lee는 말했습니다. “우리는 AI를 사용하여 이 작업을 수행합니다. 그리고 컴퓨터 비전. [우리의 기술을 사용하면] 눈과 코부터 아래까지 신체의 다양한 부분을 인식할 수 있습니다. 발목과 발가락까지 그리고 이를 사용하여 운동선수의 3D 골격을 구성하거나 경우에 따라 여러 운동 선수. 그런 다음 이러한 뼈대에서 속도, 가속도, 생체 역학과 같은 정보를 추출할 수 있습니다.”

간단히 말해서 3DAT는 여러 곳에서 촬영한 비디오를 하나로 융합합니다. 4K 방송 영상을 담은 머신 비전 카메라를 사용하여 올림픽 선수들의 실제 모습을 3차원 모델로 제작합니다. 이는 컴퓨터에서 생성된 작업 재생을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 이것이 전통적인 비디오 재생에 비해 우위를 점하는 것은 3DAT 기술이 다양한 비디오 영상 소스를 사용하여 3D로 회전할 수 있는 모션 캡처 모델을 생성합니다. 공간.

“[방송인]에게 본질적으로 회전, 확대/축소, 카메라를 원하는 곳에 배치할 수 있는 기능을 제공합니다.”라고 Lee는 말했습니다.

히트맵과 그 이상

단순히 '카메라'만 회전시키는 것이 아닙니다. 3DAT는 3D 모델에서 속도 및 가속도와 같은 데이터를 추출함으로써 다음과 같은 추가 정보를 모델에 오버레이할 수 있습니다. 운동선수가 얼마나 빨리 달리고 있는지, 언제 최고 속도에 도달했는지, 그리고 이 속도를 얼마나 오랫동안 유지할 수 있는지를 나타내는 히트 맵 속도. 이는 올림픽 게임이나 다른 어느 곳에서도 시도된 적이 없는 눈길을 끄는 수준의 데이터 시각화입니다.

“당신이 원하는 것은 유용하고 아름다우며 집에 있는 시청자가 운동선수와 실제로 소통하고 이전에 몰랐던 것을 이해하는 데 도움이 되는 것입니다.”라고 Lee는 말했습니다.

물론 모션 캡처는 새로운 것이 아닙니다. 이는 수년 동안 할리우드에서 사용되었으며, 특히 일부 놀라운 연극 공연에서 사용되었습니다. Weta Digital 같은 회사에서 촬영한 Andy Serkis 같은 배우(골룸의 모든 캐릭터를 연기한 사람) ~에 반지의 제왕 카이사르에게 원숭이의 행성의 새벽 킹콩에게, 잘못, 킹콩). Mo-cap은 화면상의 아바타가 실제 사람과 최대한 가깝게 움직일 수 있도록 게임 세계에서도 자주 사용됩니다. 그러나 많은 모캡 슈트에는 개별 팔다리의 움직임을 포착하기 위한 센서가 박혀 있지만 3DAT에는 센서가 필요하지 않습니다.

문제는 이씨가 말했다. 모션 캡처 슈트 특정 시나리오에서는 괜찮지만 엘리트 수준의 운동선수를 추적하는 것이 반드시 필요한 것은 아닙니다.

“누군가의 머리, 팔꿈치, 가슴에 센서를 부착하고 '좋아, 가서 높이 올라가라'고 말한다고 상상해 보세요. 점프하고 착지하면 이 모든 센서가 몸에 눌려지는 느낌이 들 거예요.' 그렇죠?” 그 말했다. “반드시 즐거운 경험은 아니라고 상상할 수 있습니다. 아니면 단거리 선수는 어떻습니까? 센서가 무릎 바로 아래에 배치되면 블록에서 나오는 방식과 달리는 방식을 방해하게 됩니다.”

대신 3DAT는 전적으로 컴퓨터 비전과 자세 추정 알고리즘에 의존하여 운동선수 움직임의 생체역학을 분석합니다. 이씨는 이것이 운동선수의 동작의 아주 작은 뉘앙스까지 포착할 수 있을 만큼 정확하게 이루어질 수 있다고 말했습니다. 추적기가 필요하지 않습니다.

3DAT의 미래

이를 염두에 두고 Lee는 3DAT를 집에 있는 시청자에게 즐거움을 주고 정보를 제공하기 위한 데이터 시각화 도구로만 보지 않습니다. 또한 운동선수가 자신의 성과를 검토할 수 있는 훈련 도구로도 사용되고 있습니다. "우리는 세 명의 다른 엘리트 수준의 코치가 이것을 '코칭의 성배'라고 설명하기 위해 똑같은 문구를 사용하도록 했습니다."라고 그는 말했습니다. 잠재적으로 혁신적인 사용 사례 중 하나는 무엇입니까? 부상 진단에 도움이 됩니다.

이씨는 “운동선수에게 가장 큰 영향을 미치는 것 중 하나가 연조직 부상이다. “이러한 현상은 일반적으로 비대칭의 형태로 나타나기 시작합니다. 그러면 아마도 왼쪽과 오른쪽 보폭이 달라질 수도 있고, 엉덩이가 움직이는 방식이 바뀔 수도 있겠죠? 이는 부상이 발생하기 전에도 발생할 수 있는 일입니다. 운동 선수를 조금 더 종단적으로 관찰하기 시작하면, 예를 들어 시즌 초반, 경기 중, 경기 후, 일종의 기능적 경기 중에 움직임 평가 — [AI]가 부상의 전조를 인식하여 [코치와 운동선수가] 부상이 발생하기 전에 이를 예방할 수 있습니다. 일어나다."

이 때문에 이 대표는 3DAT의 미래가 점점 인공지능으로 마무리되고 있다고 본다. "떠오르는 질문은 이 모든 데이터로 무엇을 하느냐는 것입니다." 그는 지적했다. "이것이 제가 3DAT의 다음 개척지를 보는 곳입니다. 부상 예방이든 성능 향상이든 재활 지원이든 다음 단계가 있어야 합니다." 다음 질문은 이것을 [정말] 멋진 기술에서 멋지고 [믿을 수 없을 만큼] 기술로 바꾸기 위해 우리가 대답해야 할 질문입니다. 유용한."

하지만 지금으로서는 올림픽 시청자들이 단지 “정말 멋지다”는 것에만 만족해야 할 것입니다. 뭔가가 우리에게 아마 그것으로 충분할 것이라고 말해줍니다. 가까운 곳에서(또는 적어도 TV에서) 금메달 이벤트가 곧 열립니다.

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