MIT 컴퓨터공학 및 인공지능 연구원 실험실은 농구 농구 실력을 향상시키는 데 가장 도움이 될 만한 사람들처럼 보이지 않을 수도 있습니다. 기술. 그러나 이것이 바로 새로운 MIT CSAIL 프로젝트가 다음 기능을 갖춘 기발한 농구 훈련 기계를 사용하기 위해 시작한 일입니다. 농구 골대는 슛을 할 때 줄어들었다가 올라가서 모양이 바뀌어 농구의 다양한 측면을 개선하는 데 도움이 됩니다. 당신의 게임.
예를 들어, 우선 바스켓을 더 넓은 고리 직경으로 더 낮은 높이에 배치할 수 있습니다. 점수가 점점 더 높아짐에 따라 점차적으로 줄어들다가 규제 비율에 도달하도록 높아집니다. 바구니. 최신 최첨단 기술을 다루는 데 익숙한 연구실에서 진행한 특이한 프로젝트입니다. 인공 지능 알고리즘 — 그러나 알고 보니 CSAIL의 영역에 완벽하게 들어맞았습니다. 전문적 지식.
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“우리는 사람들이 운동 능력을 훈련할 수 있는 기술을 개발할 수 있는 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 일이 지루할 정도로 쉽지도 않고 답답할 정도로 어렵지도 않은 최적의 지점을 '최적의 도전 지점'이라고 합니다." 디시타 투라키아, 박사 학위 MIT CSAIL 학생이 Digital Trends에 말했습니다.
스마트 농구 골대는 백보드의 특수 피에조 센서와 공이 바구니에 들어가는 시기를 감지할 수 있는 림의 스위치 센서를 사용합니다. 시간이 지남에 따라 사용자가 더욱 일관되게 촬영을 시작하면 연산 자동으로 림을 축소하고 후프를 올리므로 기본적으로 일반 농구 후프를 시간이 지남에 따라 점점 더 어려워지는 다양한 레벨의 게임으로 변환합니다.
현재 이 작품은 상용화 가능성이 없는 개념 증명 프로토타입에 불과합니다. 상용화될 때(또는 상용화된다면) 기술이 반드시 농구에만 국한될 것이라고 기대하지 마십시오. 그보다 훨씬 더 광범위하게 적용할 수 있습니다.
“저는 우리가 개발한 알고리즘이 훈련에 대한 이론적 아이디어를 필요로 하기 때문에 특히 자랑스럽습니다. 최적의 도전 지점에서 다양한 응용 사례를 일반화합니다.”라고 Turakhia는 말했습니다. “예를 들어, 적응형 보조 바퀴가 달린 자전거에도 사용할 수 있어 학습자에게 방법을 가르칠 수 있습니다. 학습자의 균형에 따라 보조바퀴를 자동으로 올리거나 내려 탑승 가능 기술.”
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